由于影像理解的极端复杂性，从大比例尺航空影像和高分辨率遥感影像自动重建建筑物的逼真三维模型距离实用化还有很大的差距，特别是三维几何重建和墙面纹理映射的大部分工作仍需由手工完成，这已成为制约高精度三维城市模型快速获取的瓶颈问题。基于影像的三维城市自动建模一直是摄影测量和计算机视觉领域的研究热点和学术前沿。本申请立足于不规则三角形网络（TIN）的自适应动态更新和多层次细节控制等特点，研究TIN约束下的建筑物三维自动重建方法，包括：TIN约束下的立体影像特征点密集匹配与传播方法和自动识别建筑物表面几何面片并模型化的方法。根据匹配得到的建筑物密集特征点数据建立3D TIN，并融合2D 图形与属性信息实现建筑物三维表面模型的自动重建。本项目的研究为基于影像的建筑物三维表面模型自动重建提供了一种新的方法，也可以用于对激光扫描(LIDAR)获得的数字表面模型数据进行自动处理。 2100433B
