Auswahl optimaler Texturbilder von Gebäudefassaden aus UAV-basierten mehrfachen schrägen Bildströmen

Oblique Photogrammetrie mit mehreren Kameras an Bord unmanned aerial vehicle (UAV) wurde weit verbreitet im Bau von fotorealistischen dreidimensionalen (3-D) Stadtmodellen angewendet, aber wie die optimalen Texturbilder von Gebäudefassaden (BFTIs) aus den zahlreichen schrägen Bildern zu erhalten ist ein herausforderndes Problem. Dieser Artikel präsentiert ein Optimierungsmethode zur Auswahl von BFTIs aus den Bildströmen, die von fünf schrägen Kameras an Bord des UAV gesammelt wurden. Die vorgeschlagene Methode verwendet mehrere Ziel-Funktionen, die aus der kleinsten BFTI-Verschattung und der größten Fassaden-Texturfläche besteht, um die optimalen BFTIs auszuwählen. Geometrische Korrektur, Farbeichung und Texturreparatur werden ebenfalls berücksichtigt, um Verzerrungen, ungleichmäßige Farben und Verschattungen durch andere Objekte wie Bäume zu korrigieren. Visual C++ und OpenGL unter dem Windows-Betriebssystem werden verwendet, um die vorgeschlagenen Methoden und Algorithmen umzusetzen. Die vorgeschlagene Methode wird mit 49.800 schrägen Bildern verifiziert, die von fünf Kameras des Matrice 600 Pro (M600 Pro) UAV-Systems über Dongguan Street in der Stadt Ji'nan, Shandong, China, gesammelt wurden. Um die teilweise verschatteten Texturen wiederherzustellen, werden unterschiedliche Schwellenwerte und verschiedene Fenstergrößen ausprobiert, und ein Vorlagefenster von 200x200 Pixeln wird empfohlen. Mit der vorgeschlagenen Methode werden 2.740 BFTIs aus 49.800 schrägen Bildern extrahiert. Im Vergleich mit der Pix4Dmapper- und Smart 3-D-Methode kann festgestellt werden, dass die optimale Textur aus dem Bildfluss ausgewählt werden kann, der von mehreren Kameras an Bord des UAV erworben wurde, und die etwa 95 % des Speichers, die von den ursprünglichen BFTIs belegt werden, reduziert wird.