Selección de Imágenes Óptimas de Textura de Fachada de Edificios a Partir de Flujos de Imágenes Oblícuas Basadas en UAV

La fotogrametría oblicua con múltiples cámaras a bordo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) ha sido ampliamente aplicada en la construcción de modelos urbanos tridimensionales (3-D) fotorrealistas, pero cómo obtener las imágenes de textura de fachada de edificios óptimas (BFTIs) a partir de las abundantes imágenes oblicuas ha sido un problema desafiante. Este artículo presenta un método de optimización para la selección de BFTIs a partir de los flujos de imágenes adquiridos por cinco cámaras oblicuas a bordo del UAV. El método propuesto utiliza funciones multiobjetivo, que consisten en la menor oclusión de la BFTI y la mayor área de textura de la fachada, para seleccionar las BFTIs óptimas. También se consideran la corrección geométrica, la igualación de color y la reparación de la textura para corregir las distorsiones de las BFTI, el color desigual y la oclusión por otros objetos como árboles. Se utilizan Visual C++ y OpenGL bajo el sistema operativo Windows para implementar los métodos y algoritmos propuestos. El método propuesto se verifica utilizando 49,800 imágenes oblicuas recopiladas por cinco cámaras a bordo del sistema UAV Matrice 600 Pro (M600 Pro) sobre la Calle Dongguan, en la Ciudad de Ji'nan, Shandong, China. Para restaurar las texturas parcialmente ocluidas, se experimentan diferentes umbrales y diferentes tamaños de ventanas, y se recomienda una ventana de plantilla de 200x200 píxeles. Con el método propuesto, se extraen 2,740 BFTIs de 49,800 imágenes oblicuas. En comparación con Pix4Dmapper y el método Smart 3-D, se puede concluir que la textura óptima puede ser seleccionada del flujo de imágenes adquirido por múltiples cámaras a bordo de UAV y que el aproximadamente 95% de memoria ocupada por las BFTIs originales se reduce.