基于几何基元匹配与形变的机载LiDAR数据曲面建筑重建
计算机视觉与模式识别
2021-02-24 v1
摘要
机载LiDAR（光探测与测距）数据广泛应用于建筑重建，已有研究报道了在典型建筑上的成功。然而，曲面建筑的重建仍是一个开放的研究问题。为此，我们提出了一种通过组装与形变几何基元进行曲面建筑重建的新框架。首先将输入的LiDAR点云转换为轮廓并识别出单体建筑。在从建筑轮廓中识别出几何单元（基元）后，我们通过将基本几何基元与这些基元进行匹配得到初始模型。为打磨组装模型，我们采用形变场进行模型精化。具体而言，通过对初始模型下采样构建嵌入形变（ED）图，随后基于目标函数调整ED图中的节点参数以最小化点到模型的位移。所提框架在不同城市由多种LiDAR采集的若干高曲度建筑上进行了验证。实验结果及精度对比证明了我们方法的优势与有效性。{这一新见解归因于一种高效的重建方式。}此外，我们证明基于基元的框架将数据存储显著减少至经典网格模型的10–20%。
引用
@article{arxiv.2003.09934,
title = {Curved Buildings Reconstruction from Airborne LiDAR Data by Matching and Deforming Geometric Primitives},
author = {Jingwei Song and Shaobo Xia and Jun Wang and Dong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09934},
year = {2021}
}
备注
12 pages. 14 figures