StructuredMesh：基于二元整数规划的摄影测量网格模型上立面组件的三维结构化优化
计算机视觉与模式识别
2023-06-08 v1
摘要
摄影测量网格模型中缺乏立面结构，使其不足以满足复杂应用的需求。此外，这些网格模型表现出具有相当几何噪声和纹理质量缺陷的不规则表面，使得结构修复颇具挑战。为解决这些不足，我们提出 StructuredMesh，一种在摄影测量网格模型内重建符合建筑规则性的立面结构的新方法。我们的方法包括使用虚拟相机捕获建筑模型的多视角彩色和深度图像，并采用深度学习目标检测流程从彩色图像中半自动提取窗户、门和阳台等立面组件的边界框。然后我们利用深度图像将这些框重映射到三维空间，生成初始立面布局。利用建筑知识，我们应用二元整数规划（BIP）优化三维布局的结构，涵盖所有组件的位置、方向和尺寸。精炼后的布局随后通过实例替换指导立面建模。我们利用来自三个不同数据集的建筑网格模型进行实验，证明了我们所提方法的适应性、鲁棒性和抗噪性。此外，我们的三维布局评估指标显示，与初始布局相比，优化后的布局使精确率、召回率和 F-score 分别提升了 6.5%、4.5% 和 5.5%。
引用
@article{arxiv.2306.04184,
title = {StructuredMesh: 3D Structured Optimization of Fa\c{c}ade Components on Photogrammetric Mesh Models using Binary Integer Programming},
author = {Libin Wang and Han Hu and Qisen Shang and Bo Xu and Qing Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04184},
year = {2023}
}
备注
30 pages,15 figures