一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市三维数据纹理提取方法，特别涉及一种基于倾斜摄影技术的建筑 物纹理优化方法。
【背景技术】
[0002] 国内外关于数字城市构建，更多的是研宄如何恢复建筑物三维建模的几何模型， 而建筑物纹理只是作为一种附加的属性，研宄较少，而真实的纹理是建立建筑物精细和真 实三维模型所必需的。倾斜摄影技术，是国际地理信息领域新近发展起来一项技术，利 用多传感器集成机制，如新型多线（面）阵、多角度数码相机的应用，如三线阵相机系统 ADS40/80,三相机系统Trimble的AOS，以及五相机系统Pictometry相机和国产SWDC-5, 一 次飞行可获取目标建筑物垂直角度和4个倾斜角度的影像，克服了传统航摄技术只能进行 垂直角度拍摄的局限，可获取地物三维几何信息和丰富的纹理信息。
[0003] 利用倾斜摄影技术进行三维建模时，从众多定向的纹理图像中自动选择遮挡最少 最清晰的影像作为最佳的纹理数据源，并通过几何纠正方法保证纹理影像达到较合适的人 眼观测效果。而实际环境中，受外界各种因素影响，例如光的衍射、大气质量、相机系统因素 以及内业处理过程等，影像模糊效应不可避免，一定程度上影响了纹理的质量和视觉效果。 另外，从航空像片上虽然能取得建筑物的立面纹理，但纹理的清晰度取决于拍摄的角度和 楼层高度，侧面纹理往往存在分辨率不足的问题，使得模型的精美度不够。
[0004] 另一方面，由于建筑物各面纹理选自不同摄影时刻和不同摄影角度的影像，不可 避免的存在单个建筑物各面色彩斑驳，相邻建筑物色彩强度不一的情况，极大地影响三维 城市视觉上的一致性和美观性。
[0005] 因此，如何利用现有图像处理技术，尽量消除影像模糊效应，恢复影像清晰度，并 使得整个建筑物色彩强度相同，相邻建筑物整体过渡自然是很有必要的。
【发明内容】
[0006] 本发明提出一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法，具体的方案
[0007] 第一步：建筑物立面纹理模糊消除
[0008] 基于高频强调的MTF图像复原算法，主要步骤为：
[0009] a、选择满足要求即具有刀刃边缘的图像数据；
[0010] b、根据图像上的刀刃边缘定位像素边缘的位置并提取采样点；
[0011] c、对步骤b中提取的采样点进行拟合，得到边缘扩展函数ESF曲线；
[0012] d、对ESF进行求导，得到线扩展函数LSF曲线；
[0013] e、对LSF做傅里叶变换得到MTF曲线；
[0014] 点扩展函数PSF(x，y)定义为点光源成像后的亮度在X方向和Y方向的分布函数； [0015] 线扩展函数LSF是对点扩展函数沿着其扩散方向积分，其公式表示为：
[0016]
【主权项】
1. 一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法，其特征在于：具体步骤如下： 第一步：建筑物立面纹理模糊消除 基于高频强调的MTF图像复原算法，主要步骤为： a、 选择满足要求即具有刀刃边缘的图像数据； b、 根据图像上的刀刃边缘定位像素边缘的位置并提取采样点； c、 对步骤b中提取的采样点进行拟合，得到边缘扩展函数ESF曲线； d、 对ESF进行求导，得到线扩展函数LSF曲线； e、 对LSF做傅里叶变换得到MTF曲线； 点扩展函数PSF(x，y)定义为点光源成像后的亮度在X方向和Y方向的分布函数； 线扩展函数LSF是对点扩展函数沿着其扩散方向积分，其公式表示为：
图像中亮度方差较大的区域叫做刀刃边缘，从刀刃边缘中可以提取边缘扩展函数 ESF ：
定义f(x，y)为未退化的原始影像，g(x，y)为观测的退化影像，退化的数学模型可表示 为： g(x, y) = f (x, y) · h (x, y) +η (χ, y) 式中，h (χ, y)为点扩展函数PSF ;η (χ, y)为随机噪声； 对两边进行傅里叶变换得： G = F · MTF+N MTF图像复原就是对退化模型的逆运算，其频域表示式为： F = (G-N)/MTF 为了提高刀刃法估计MTF曲线精度，首先：通过交互式方法调整MTF曲线的下降调整： MTF = MTFr 其中，r为MTF曲线下降幅度的调节系数，使MTF曲线拟合更加精准，保证图像恢复质 量； 其次：通过截取LSF曲线，在作傅里叶变换之前，对该曲线做截取，只留下边缘及其扩 散的区域，然后以零值代替被截掉的部分。 第二步：建筑物纹理影像主色调匹配 1)颜色空间RGB-〉HSI变换 首先将利用色度坐标系模型将建筑墙面的纹理影像从RGB模式转换到HSI模式，并以 I分量形成的灰度影像作为后续处理的对象，相应的转换公式为： Min(R,G,B) =RJ= (R+B+G)/3 ；S = 1-R/I ；H = (B-R)/3* (I-R) +1 Min(R, G, B) =GJ= (R+B+G)/3 ；S = 1-G/I ；H = (B-G)/3* (I-G)+2 Min(R, G, B) =RJ= (R+B+G)/3 ；S = 1-R/I ；H = (B-R)/3* (I-R) +1 2) 对I分量进行直方图均衡化 直方图均衡化是以概率理论为基础，使分布于灰度阶层上的像素数近似相同，从而使 亮度可以更好地在直方图上分布。 离散图像中，任一灰度级像素出现的概率为，
式中mk为影像中出现s k级灰度的像素数，η是图像像素总数，而^即为频数； 计算累积直方图各项：
取整扩展：tk= int [ (L-I) t k+0. 5] 映射对应关系夕 即 k = 255*tk。 对原始I分量影像分块进行直方图均衡化，即局部直方图均衡化。 3) 亮度标准化匹配 计算所有纹理影像源中的I分量影像的平均值厂； 人工选取一幅标准影像作为亮度调整的基准，标准影像选择以亮度柔和、不刺眼为原 贝1J，其亮度平均值为?%对待匹配图像的每个像素的亮度值以亮度差值Δ7：进行补偿； Al = T-T I I I'；(x,y) = /.(.V, ν) + ΔΛ; 4) 颜色空间HSI-〉RGB变换 将处理后的I分量影像从HSI模式转换到RGB模式，得到最终的建筑墙面纹理的彩色 影像； ? O 彡 H < I :R = I*(1+2*S-3*H*S) ;G = I*(1-S+3*H*S) ;B = I*(l-S) ? I 彡 H < 2 :R = I*(l-S) ;G = I*(1+5*S-3*H*S) ;R = I*(1-4*S+3*H*S) ? 2 彡 H<3:R= I*(1-7*S+3*H*S) ;G = I*(l-S) ;B = I*(1+8*S-3*H*S)。
【专利摘要】本发明涉及一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法，具体步骤如下：第一步：建筑物立面纹理模糊消除；第二步：建筑物纹理影像主色调匹配。本发明的有益效果是：(1)针对建筑物立面纹理影像模糊现象以及单个建筑物各面色彩斑驳问题，提出了基于高频增强的MTF图像复原算法。(2)针对相邻建筑物色彩强度不一问题，提出了基于纹理影像的主色调匹配方法。
【IPC分类】G06T15-04, G06T5-40
【公开号】CN104732578
【申请号】CN201510103471
【发明人】解斐斐, 林宗坚, 苏国中, 郭金运, 王东东, 独知行, 陈传法, 刘智敏, 郭英, 孔巧丽, 郭斌
【申请人】山东科技大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月10日