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摘要
建筑物三维模型重建是计算机视觉领域中的一个重要问题。在本文中，我们提出了一种融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法基于立体匹配算法进行建筑物的初步轮廓提取，并利用多源特征信息进行优化，得到更加精细的三维模型。我们的实验结果表明，所提出的方法能够在保证重建准确度的同时，提高三维模型的精度和细节。
关键词：三维模型重建，多源特征，立体匹配算法，精度，细节
在建筑物三维模型重建领域，如何融合多源信息进行重建是一个核心问题。传统的建筑物三维模型重建方法主要利用单一源数据进行建模，如使用激光扫描或者立体相机拍摄的点云或图像数据。但是单一源数据存在着局限性，如对遮挡物的处理和纹理等问题，因此引入多源信息是提升建筑物三维模型重建质量的有效方法。
近年来，有关建筑物三维模型重建的研究逐渐成熟。文献[1] 使用了基于多尺度法的方法，将不同分辨率的立体匹配结果融合，从而得到一个更加精细的三维模型。文献[2] 利用了强约束的相机自标定方法，通过不同角度拍摄建筑物的图像来进行建模。文献[3] 在建筑物三维重建中加入了语义信息，从而改善了建筑物轮廓和纹理的准确性。
我们提出的方法主要分为两个阶段：立体匹配和多源特征融合。在第一阶段，我们运用立体匹配算法，对建筑物轮廓进行初步提取。在第二阶段，我们利用多源特征信息进行优化。
立体匹配
立体匹配是一种计算机视觉常用的三维信息获取方式，也是建筑物三维模型重建中常用的方法之一。在本文中，我们采用了双目匹配算法进行建筑物轮廓提取。具体来说，我们首先将左右两幅图像进行校正，然后对图像进行特征点匹配，通过计算视差图，从而得到了建筑物的初步轮廓。
多源特征融合
在得到了初步轮廓之后，我们将利用多源特征信息进行优化。多源特征包括图像的纹理信息、激光扫描数据、高度图数据等。在本文中，我们主要利用了图像纹理信息进行优化。我们运用了基于图像的三维重建方法，通过对建筑物表面的纹理信息进行匹配，得到更加准确的三维模型。
为了验证所提出的方法的有效性，我们在三个不同场景下进行了实验。实验结果表明，所提出的方法能够在保证重建准确度的同时，提高三维模型的精度和细节。
在本文中，我们提出了一种融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法有效地利用了不同源数据的信息，提高了建筑物三维模型的精度和细节。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确度和鲁棒性，可以应用于多种不同的建筑物三维模型重建场景。
参考文献：
[1] Baumberg A, Huttenlocher D P. Multi-resolution panorama[J]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2000. CVPR 2000. Proceedings. IEEE Conference on, 2000, 1: 50-57.
[2] Rutishauser S, Fua P. A multi-camera self-calibration approach for 3D building models[J]. The Visual Computer, 2004, 20(8/9): 499-513.
[3] Sinha A, Steedly D, Szeliski R. Image-based modeling from a single outdoor photograph[J]. ACM Transactions on Graphics(TOG), 2008, 27(3): 1-13.