[发明专利]一种针对光栅建筑平面图的全自动三维转换方法无效
申请号: | 201310329371.X | 申请日: | 2013-07-31 |
公开(公告)号: | CN103390088A | 公开(公告)日: | 2013-11-13 |
发明(设计)人: | 张宏鑫;李嫄姝;郑文庭;鲍虎军 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06T17/00 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 针对 光栅 建筑 平面图 全自动 三维 转换 方法 | ||
技术领域
本发明涉及建筑平面图光栅图像,综合并改进了矢量化、图像识别和形状文法等领域研究,尤其涉及一种针对光栅建筑平面图的全自动三维转换方法。
背景技术
随着我国国民经济迅速发展与结构调整,城市化进程成为了不可阻挡的历史潮流。为了有效管理规模日增的城市,包括处理各类安全应急问题,制止城市化进程中的违法建筑现象,避免建设中的大量弊端等,“数字城市”技术被广为重视与应用。该技术以计算机图形学、多媒体以及大规模集群计算与存储技术为基础,以网络为纽带,综合运用了遥感遥测、全球定位、地理信息系统和虚拟仿真等技术,对城市进行多分辨率、多尺度、多时空的三维描述。利用这些信息技术手段可有效地把城市的过去、现状和未来的相关内容进行数字化虚拟实现。在这些技术中,最核心的问题就是场景建模技术,除了大尺度的室外建筑信息群体建模外,精细尺度的室内建筑信息处理正逐渐成为数字城市领域的研究重点。
在室内建筑的设计、建设和使用过程中,建筑平面图的作用极为重要。建筑平面图的绘制,主要采用每层的顶视图,并用统一的标识来标注建筑元素。随着信息技术的发展,计算机绘图已经逐步替代了手工绘图,同时也改变着设计者的工作方式。而使用计算机依据2D平面图构建3D模型,不但能够让设计者和建筑师将设计图纸和制作模型的工作合二为一,从而更加直观的审视自己的作品,同时,也能够通过计算机运行模拟数据来检验力、光、声、火以及其他属性的设计有效性,从而在正式修建前能够根据需要修改或调整设计。
可见,根据建筑平面图构建3D模型,在虚拟城市漫游、游戏、房地产以及公共安全等领域有广泛应用。在某些应用中,建筑模型因注重大量细节,需要手工构造,这些模型需要投入大量的人力资源。然而在多数应用情况下,我们只是需要大量具有表意性的建筑3D模型,因而通过2D建筑平面图自动高效地构建3D模型,就显得十分有用和必要了。
然而,长期以来工业设计都使用手工绘图,使得以往大量的工程图都以纸制方式保存。将这些图纸扫描输入计算机后得到的是光栅图像,同时,大量CAD软件所产生的设计图最后也被转换为光栅图像,以利于在互联网应用中的浏览和传播,然而这些光栅图像无法提供3D建筑模型重构所需参数。
现有的主流三维建模商用软件,如AutoCAD、3DMAX、MAYA等,均采用交互式建模,即提供一个三维交互建模平台,用户通过鼠标及键盘交互地操作各类几何元素,进行各种几何编辑,最终形成目标模型。此方法虽功能强大,能给用户很大灵活性,构造出精准度高的模型,但同时也存在对使用者专业性要求高,建模效率低等问题,因而并未广泛应用于各类建筑相关的大规模建筑场景构建。
发明内容
本发明的目的在于针对现有3D建筑模型构建操作繁复的不足,提出一种基于光栅建筑平面图自动重构3D建筑模型的轻量化方法。该方法提升了具有“表意性”3D建筑模型构造的效率,并且与用户交互更为直观便捷。
一种针对光栅建筑平面图的全自动三维转换方法,包括以下步骤:
1)对光栅建筑平面图做二值化和矫正,得到预处理后的图像;
通过扫描、拍照或者网上下载等方式获得的光栅建筑平面图,不可避免的会引入噪声,或导致图片倾斜。因而我们首先使用二值化操作将建筑部件外对象,例如家具、文字说明或其他图像噪声等剔除,其次,将出现倾斜的图像通过霍夫变换进行矫正,从而得到噪声较少且墙体尽可能为水平竖直的黑白光栅矢量图,以方便图像后续的矢量化处理。
所述二值化采用OpenCV库函数中的cvThreshold函数,得到二值化后的图像。
所述矫正为:采用OpenCV库函数中的cvHoughLines2函数对二值化后的图像进行霍夫线段检测,抽取二值化后的图像中的长直线段,统计出这些长直线段的斜率值,随后使用OpenCV库函数中的cvGetQuadrangleSubPix函数对二值化后的图像进行旋转矫正,使得长直线段与光栅建筑平面图的直角坐标系相平行。
以光栅建筑平面图的直角坐标系为基准,通过计算长直线段的斜率值可以得到这些长直线段相对于直角坐标系的夹角,再通过旋转二值化后的图像完成矫正处理。
2)从预处理后的图像中提取包含墙体线条的图像区域,得到若干子图像;
在所述的步骤2)中,利用平均积分投影函数提取包含墙体线条的图像区域。当图像的某一列(行)像素灰度均值发生变化时,这种变化会在该列(行)的平均积分投影值上反应出来。
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