建筑物立面影像研究的必要性及意义
建筑物立面影像研究的必要性及意义
针对当前建筑物重建中存在的问题，并考虑到街道建筑存在大量的线面特征，大部分凹凸的边界都是规则的线和面，故基于线、面特征进行三维重建具有十分广阔的前景[3]。
[3] Bay H, Ferraris V, Van Gool L. Wide-baseline stereo matching with line segments[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005, 1: 329-336.
建筑物纹理图像快速处理与精度问题研究—刘凤英
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己经满足不了城市信息化这种发展的需要。数字摄影测量技术、三维建模技术以及图像处理等技术的发展为这种需要提供了一种很好的解决方案。
城市三维模型具有更加直观、更加逼真的视觉效果。在此基础上可灵活地进行城市规划、景观评估、建筑方案修改与完善等；此外，城市三维模型还可广泛应用于旅游、考古、房地产以及物业管理等行业，具有广阔的发展前景。三维建模有众多的数据来源，如地形图数据、区域规划设计图、纹理图像、激光扫描数据、雷达数据以及航空遥感数据或者多源数据集成等。不同的数据源决定着数据获取的内容、格式、精度以及建立城市三维模型的方法! 建模速度和模型的几何精度等。
视觉是人类获取信息的主要来源，也是适应复杂、变化环境的感知基础，而图像是人们感知外界信息最主要的信息源。图像是对客观对象的一种相似性的、生动的描述和写真。纹理图像是三维城市建模的主要数据来源之一。例如在基于图像的城市三维建模中，可以通过全景拼图的方式利用具有一定重叠度的序列图像直接进行模型的重建；在基于几何数据的建模方法中，将相应的纹理图像映射于建筑物表面，使三维模型显得更加逼真，真实感更强；另外，通过对纹理图像进行特殊的处理，还可以从中获取更多更重要的与建筑物相关的信息。
纹理图像是城市三维建模中的重要组成部分，主要包括地表、建筑物以及特殊地物(植被、路灯、广告牌等) 的纹理数据。地表纹理信息丰富，如地貌信息、道路植被信息以及各种地物间的拓扑关系等，可以通过航空摄影的方式获取测区的地表纹理；建筑物纹理包括顶部和立面纹理两部分，其中，顶部纹理图像可以从航空像片或高分辨率的遥感影像中获取，立面纹理图像可以通过近景摄影测量或者低空摄影测量的方法获取。另外，建筑物纹理图像的处理方法、处理速度和最终的精度直接影响到建模的速度、模型的精度、逼真度，以及从中获取的信息量。所以，三维建模中建筑物立面影像的获取技术是数字城市的核心技术之一，也是近年来的研究热点，对其进行研究有着重要的理论和现实意义。 融合机载与地面LIDAR 数据的建筑物三维重建研究—张志超
如文献[66-67]提出了一种从单张影像上结合形状语法重建建筑物立面的方法, 该方法利用影像分析的思路从影像提取结构信息，通过随机理论中的互信息方法来分析立面的结构，并生成形状语法，从而构建立面模型，该方法自动化程度高, 且灵活, 能够构建出高可视效果的模型，如图1一5。但是单纯从影像上获取的几何信息不足以构建真实尺寸的三维模型，如具有深度信息的阳台无法从影像中得到准确的重建，且由于图像噪声等因素的影响, 算法的稳健性也受到挑战。
形状语法是符合建筑物设计建造的自然流程的描述方式, 结合形状语法构建高仿真度的模型是一个新的研究点, 这也是本文要重点研究的问题。目前相关的研究较少，且自动化程度较低。文献[68]对该问题进行了尝试，其结合形状语法从稀疏点云和影像中提取复杂建筑物的立面模型，取得了较大的进步，但是对于建筑物立面点云数据的分割，其采用手动选择的方法，工作量较大，但是该方法给出了一条构建复杂建筑物立面的较好的思路。
综上所述，建筑立面模型重建的研究目前已经进入到一个非常活跃的阶段，从多种数据源，包括光学影像、激光扫描点云，结合多学科的基本理论，已经取得了不少成果，但是自动化的程度均不高。相信结合多学科的理论知识尤其是建筑学相关的理论以及新型的传感器，在不久的将来可以取得自动化程度较高、重建结果好的成果。
[66] Müller P, Zeng G, Wonka P, et al. Image-based procedural modeling of facades[J]. ACM Trans. Graph., 2007, 26(3): 85.
[67] Koutsourakis P, Simon L, Teboul O, et al. Single view reconstruction using shape grammars for urban environments[C]//Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on. IEEE, 2009: 1795-1802.
[68]Hohmann，B. ，et al. CITYFLT:HIGH-QUALITY URBAN RECONSTRUCTIONS BY FITTING SHAPE GRAMMARS TO IMAGES AND DERIVED TEXTURED POINT CLOUDS.2009.