- 1、本文档共6页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
数据驱动的建筑物立面重建-山东大学
第27 卷 第 11 期 计算机辅助设计与图形学学报 Vol. 27 No.11
2015 年 11 月 Journal of Computer-Aided Design Computer Graphics Nov. 2015
数据驱动的建筑物立面重建
1) 1) 2) 1)*
韩福波 , 汪云海 , 南亮亮 , 陈宝权
1) ( 山东大学计算机科学与技术学院 济南 250101)
2) (King Abdullah University of Science and Technology, Jeddah 23955-69001 Saudi Arabia)
(baoquan@sdu.edu.cn)
摘 要: 提出了一种数据驱动的从单幅照片恢复建筑物立面深度信息的方法, 基于窗户的对称特性, 构造了一个马
尔可夫随机场模型来对建筑物的立面图像进行分割; 将分割的图像组织成图结构, 每一个分割区域作为一个图节点,
图中的边链接相邻节点; 然后, 利用图匹配的方法为每一个区域从数据库训练中寻找最优的结构匹配, 并对匹配结
果进行优化, 得到了较好的重建结果.
关键词:墙面重建; 深度恢复; 马尔可夫随机场; 图模型
中图法分类号:TP391.41
Data-Driven Facade Reconstruction
Han Fubo1), Wang Yunhai1), Nan Liangliang2), and Chen Baoquan1)*
1) (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Ji ʹnan 250101)
2) (King Abdullah University of Science and Technology, Jeddah 23955-69001 Saudi Arabia)
Abstract: We proposed a new data-driven method to infer depth information from a single facade image. A fa-
cade is firstly segmented into several regions. By exploiting the symmetry characteristics of facade elements
(i.e., windows), we segment the facade image using a Markov random field (MRF) formulation. We represent
each facade by a graph, in which each graph node represents a segmented image region with consistent ap-
pearance, and each graph edge encodes the spatial relationship between two distinct image regions. Then we
generate a semantic label for each region by automatically matching the graph with our predefined templates in
the database. Finally, we perform a global optimization process to produce the final facade model. Experiments
demonstrate that our approach can generate favorable results.
Key words: facade reconstruction; depth recovery; Markov random field; graphi
文档评论(0)