立面半监督代表性区域纹理提取

围绕立面进行分析与解析、通过语义信息丰富立面模型三维特征的研究引起了学界关注，其主要思想是以重建精度为代价生成形状与纹理相似的高分辨率构件，从而提升整体分辨率。该方法对门窗等构件效果良好，但目前对立面背景尚无解决方案。本文引入代表性区域纹理概念，可通过在立面区域平铺该代表性纹理用于上述建模方法，并提出一种从立面图像中半监督提取代表性区域纹理的方法。只要给定语义信息，我们的方法无需任何额外标注数据训练，而传统端到端模型需大量数据以提升性能。我们的方法可从任意重复图像（不仅限于立面）提取纹理，端到端模型因依赖训练集分布而不具备此能力。为进一步提升对噪声或不精确分割的鲁棒性，并使提取纹理具有更高分辨率且更适于平铺，本文引入加权距离聚类。我们在多种立面图像上验证了方法，结果表明相较仅随机裁剪立面，本方法性能显著提升。我们还展示了若干应用场景，并提出一种带代表性区域纹理的立面建模流程，其对规则立面具有更佳视觉分辨率。