基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置及电子设备与流程

基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法、装置及电子设备
技术领域
1.本发明涉及建筑物立面纹理提取技术领域，尤其涉及一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.近年来我国城市迅猛发展，城市的功能和三维空间形态日趋复杂，传统的二维平面地形图信息已经满足不了城市信息化发展的需要，建立城市三维模型变得尤为重要，城市三维模型的建立具有更加直观、更加逼真的视觉效果，建立城市三维模型也更有利于后续城市规划、景观评估及建筑方案修改完善等技术的发展，而立面纹理提取是城市三维模型建立的重要组成部分。
3.现多利用建筑物立面结构的垂直平面延展性，采用基于局部的种子点生长算法提取建筑物的立面纹理，但此种方式仅限于激光点云数据，采用激光扫描得到点云数据来进行建筑物立面纹理提取，由于硬件设备等限制，存在成本高、操作复杂的缺点。


技术实现要素：

4.有鉴于此，有必要提供一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中建筑物立面纹理提取成本高、操作复杂的问题。
5.为了解决上述问题，本发明提供一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法，包括：
6.获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
7.获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
8.对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
9.进一步地，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，包括：
10.利用mask r-cnn网络对所述数字正射影像图进行处理，得到所述建筑物群的模糊轮廓图；
11.利用douglas-peucker算法对所述模糊轮廓图进行轮廓提取，得到清晰轮廓图，在所述清晰轮廓图中进行选择得到目标建筑物以及目标建筑物的投影轮廓。
12.进一步地，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，包括：
13.对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量；
14.根据所述小尺度法向量和大尺度法向量判断所述若干个空间三角面是否满足设定立面条件，若满足则标记为所述目标建筑物的立面数据。
15.进一步地，对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三
角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量，包括：
16.当所述一个空间三角面的邻域半径小于等于第一阈值时，利用法向量计算公式计算所述空间三角面的法向量，得到所述空间三角面的小尺度法向量；
17.当所述一个空间三角面的邻域半径大于第二阈值时，利用主成分分析法得到所述空间三角面的大尺度法向量。
18.进一步地，所述法向量计算公式为
[0019][0020]
其中，为小尺度法向量，为空间三角面中第i个三角形的两边，si为空间三角面中第i个三角形的面积。
[0021]
进一步地，所述设定立面条件，包括：
[0022]
所述若干个空间三角面与所述目标建筑物的投影轮廓的距离小于第二阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与水平面的夹角小于第三阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与所述目标建筑物的投影轮廓的夹角小于第四阈值。
[0023]
进一步地，对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，包括：
[0024]
利用纹理插值对所述目标建筑物的立面数据进行重投影。
[0025]
本发明还提供一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置，包括数据获取模块、数据处理模块及纹理提取模块；
[0026]
所述数据获取模块，用于获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0027]
所述数据处理模块，用于获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0028]
所述纹理提取模块，用于对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0029]
本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法。
[0030]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法。
[0031]
采用上述实施例的有益效果是：本发明提供的一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法，通过获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，并获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，对所述目标建筑
物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理，降低了建筑物立面纹理提取的成本并且简化了操作。
附图说明
[0032]
图1为本发明提供的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置的应用场景示意图；
[0033]
图2为本发明提供的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法一实施例的流程示意图；
[0034]
图3为本发明实施例中提供的建筑物群的数字正射影像图的示意图；
[0035]
图4为本发明实施例中提供的建筑物群的模糊轮廓图的示意图；
[0036]
图5为本发明实施例中提供的清晰轮廓图的示意图；
[0037]
图6为本发明实施例中提供的包含若干个空间三角面的目标建筑物的示意图；
[0038]
图7为本发明实施例中提供的一个空间三角面对应的小尺度法向量的示意图；
[0039]
图8为本发明实施例中提供的目标建筑物正面纹理的示意图；
[0040]
图9为本发明实施例中提供的目标建筑物侧面纹理的示意图；
[0041]
图10为本发明实施例中提供的目标建筑物背面纹理的示意图；
[0042]
图11为本发明提供的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置一实施例的结构框图；
[0043]
图12为本发明提供的电子设备一实施例的结构框图。
具体实施方式
[0044]
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
[0045]
本发明提供了一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
[0046]
图1为本发明提供的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置的应用场景示意图，该系统可以包括服务器100，服务器100中集成基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置，如图1中的服务器。
[0047]
本发明实施例中服务器100主要用于：
[0048]
获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0049]
获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0050]
对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0051]
本发明实施例中，该服务器100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本发明实施例中所描述的服务器100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络服务器构成。
[0052]
可以理解的是，本发明实施例中所使用的终端200可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示
器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端200可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定终端200的类型。
[0053]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本发明方案一种应用场景，并不构成对本发明方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端，例如图1中仅示出2个终端，可以理解的，该基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置还可以包括一个或多个其他终端，具体此处不作限定。
[0054]
另外，参照图1所示，该基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置还可以包括存储器200，用于存储数据，如目标建筑物的外轮廓等数据。
[0055]
需要说明的是，图1所示的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
[0056]
本发明实施例提供了一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法，其流程示意图，如图2所示，所述基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法包括：
[0057]
步骤s201、获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0058]
步骤s202、获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0059]
步骤s203、对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0060]
一个具体的实施例中，建筑物群的数字正射影像图的示意图，如图3所示，从图3可以知晓的是，数字正射影像图为建筑物群的俯视图，能够在图中对目标建筑物进行辨别。
[0061]
作为一个优选的实施例，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，包括：
[0062]
利用mask r-cnn网络对所述数字正射影像图进行处理，得到所述建筑物群的模糊轮廓图；
[0063]
利用douglas-peucker算法对所述模糊轮廓图进行轮廓提取，得到清晰轮廓图，在所述清晰轮廓图中进行选择得到目标建筑物以及目标建筑物的投影轮廓。
[0064]
一个具体的实施例中，建筑物群的模糊轮廓图的示意图，如图4所示，在图4中可以知晓的是，通过mask r-cnn网络对数字正射影像图进行处理后得到的是模糊轮廓，本实施例提供的清晰轮廓图的示意图，如图5所示,目标建筑物的投影轮廓为图5中的一个小方框，建立目标建筑物与mvs数据间的空间索引,需要说明的是，建立空间索引,能够更快的调取目标建筑物的三维模型,提高效率。
[0065]
作为一个优选的实施例，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，包括：
[0066]
对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量；
[0067]
根据所述小尺度法向量和大尺度法向量判断所述若干个空间三角面是否满足设
定立面条件，若满足则标记为所述目标建筑物的立面数据。
[0068]
一个具体的实施例中，包含若干个空间三角面的目标建筑物的示意图，如图6所示，在图6中可以知晓的是，目标建筑物由若干个空间三角面组成。
[0069]
作为一个优选的实施例，对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量，包括：
[0070]
当所述一个空间三角面的邻域半径小于等于第一阈值时，利用法向量计算公式计算所述空间三角面的法向量，得到所述空间三角面的小尺度法向量；
[0071]
当所述一个空间三角面的邻域半径大于第一阈值时，利用主成分分析法得到所述空间三角面的大尺度法向量。
[0072]
一个具体的实施例中，第一阈值为5厘米。
[0073]
作为一个优选的实施例，所述法向量计算公式为
[0074][0075]
其中，为小尺度法向量，为空间三角面中第i个三角形的两边，si为空间三角面中第i个三角形的面积。
[0076]
一个具体的实施例中，一个空间三角面对应的小尺度法向量的示意图，如图7所示，在图7中可以知晓的是，一个空间三角面包含一个顶点和多个面。
[0077]
作为一个优选的实施例，所述设定立面条件，包括：
[0078]
所述若干个空间三角面与所述目标建筑物的投影轮廓的距离小于第二阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与水平面的夹角小于第三阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与所述目标建筑物的投影轮廓的夹角小于第四阈值。
[0079]
一个具体的实施例中，对所述若干个空间三角面进行俯视投影，得到所述若干个空间三角面的投影轮廓，所述若干个空间三角面的投影轮廓与所述目标建筑物的投影轮廓的距离小于第二阈值a厘米，0.5≤a≤1，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与水平面的夹角小于第三阈值10度，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与所述目标建筑物的投影轮廓的夹角小于第四阈值30度。
[0080]
需要说明的是，利用所述设定立面条件提取属于目标建筑物的立面的空间三角面更为准确，使得目标建筑物立面纹理提取的更加清晰。
[0081]
作为一个优选的实施例，对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，包括：
[0082]
利用纹理插值对所述目标建筑物的立面数据进行重投影。
[0083]
一个具体的实施例中，目标建筑物正面纹理的示意图，如图8所示，图8中包含目标建筑物的清晰正面纹理，目标建筑物侧面纹理的示意图，如图9所示，图9中包含目标建筑物的清晰侧面纹理，目标建筑物背面纹理的示意图，如图10所示，图10中包含目标建筑物的清晰背面纹理。
[0084]
本发明实施例提供了一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置，其结构框图，
如图11所示，所述基于mvs数据的建筑物立面纹理提取装置包括数据获取模块1101、数据处理模块1102及纹理提取模块1103；
[0085]
所述数据获取模块1101，用于获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0086]
所述数据处理模块1102，用于获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0087]
所述联合标定模块1103，用于对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0088]
如图12所示，上述基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法，本发明还相应提供了一种电子设备，该电子设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该电子设备包括处理器10、存储器20及显示器30。
[0089]
存储器20在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器20在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器20还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器20用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如安装计算机设备的程序代码等。存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有基于mvs数据的建筑物立面纹理提取程序40，该基于mvs数据的建筑物立面纹理提取定程序40可被处理器10所执行，从而实现本发明各实施例的基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法。
[0090]
处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(central processing unit,cpu)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于mvs数据的建筑物立面纹理提取程序等。
[0091]
显示器30在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器30用于显示在计算机设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。计算机设备的部件10-30通过系统总线相互通信。
[0092]
在一实施例中，当处理器10执行存储器20中基于mvs数据的建筑物立面纹理提取程序40时实现以下步骤：
[0093]
获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0094]
获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0095]
对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0096]
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于mvs数据的建筑物立面纹理提取程序，基于mvs数据的建筑物立面纹理提取程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0097]
获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0098]
获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属
于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0099]
对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0100]
本发明公开的一种基于mvs数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，基于mvs数据获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，并获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理，降低了建筑物立面纹理提取的成本并且简化了操作。
[0101]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0102]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。