局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法.docx

影测量技术是获取城市精细三维模型的重要手段，它利用多角度拍摄的航空或无人机影像，通过结构光栅立体视觉和多视图立体匹配等技术，能够自动化地构建出大规模的实景三维模型，如三角网模型。然而，这些模型通常存在两个主要问题：一是几何结构不够精细，二是缺乏功能性的语义信息。 针对上述问题，本文提出了一种局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法。引入三维表面结构树的概念，这是一类用于表示和组织三维模型表面的树状数据结构，可以有效地管理和检索具有语义信息的独立三维部件。通过定义这种结构，将语义信息丰富的部件与三角网模型进行融合的问题转化为局部区域的三角网替换操作。 采用局部参数化技术将待融合区域的原实景三角网模型以及替换的三维语义部件转换到二维平面，这个过程涉及到UV展开，即将三维表面展平到二维UV坐标系上。这样做的好处是能够在二维平面上更容易地进行模型的编辑和融合。 接着，利用约束Delaunay三角网（CDT）算法，在二维平面上对这两部分模型进行无缝拼接。CDT是一种特殊的三角网划分方式，可以确保相邻边界的最佳分布，从而在二维平面上实现两模型的精确匹配。完成二维拼接后，再通过逆映射将结果从二维空间还原回三维空间，使得语义部件能够自动重建并无缝嵌入到原有的三角网模型中，从而实现语义增强。 实验结果显示，该方法在深圳某区域的倾斜影像处理中表现优秀，能有效实现开放边界和语义信息部件与三角网模型的无缝融合，并且相比商业软件Maya，这种方法在提高建模效率方面具有显著优势。这对于智慧城市中的建筑、道路、植被等复杂元素的精细化建模以及智能应用如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等具有重要意义。 局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法结合了三维表面结构树、局部参数化、约束Delaunay三角网等技术，旨在提升实景三维模型的几何精度和语义丰富度，为倾斜摄影测量技术在城市精细化建模领域的应用提供了新的解决方案。这一方法的实用性和高效性对于推动智慧城市的信息化建设具有积极的促进作用。