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3D Building Reconstruction Using a New Perceptual Grouping Technique 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.12 no.1, 2008년, pp.51 - 58  

Woo, Dong-Min (Dept. of Information Engineering, Myongji University) ,  Nguyen, Quoc-Dat (HSBC, Vietnam)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract the useful building location information from the generated disparity map to obtain the segmentation of interested objects and thus reduce significantly unnecessary line segment...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • Moreover, we expand the condition required for a link between two corners to be formed and thus enable our system to detect the rectilinear buildings that Jaynes’s approach does not detect. For building reconstruction, we retrieve 3D information of the buildings using 3D triangulation with the known geometric parameters of image acquisition.
  • In this paper, we propose a new method for rectilinear building detection and reconstruction using two overlapping aerial images. We use hypothesis generation and selection based on perceptual organization strategy to solve the building detection task.
  • Since this area’s 3D model is supplied as a ground truth data, we can evaluate the quantitative accuracy for the 3D rooftop model generated by the proposed method.
  • The experimental environment was set up based on Ascona aerial images of the Avenches area. Since this area’s 3D model is supplied as a ground truth data, we can evaluate the quantitative accuracy for the 3D rooftop model generated by the proposed method.
  • We use hypothesis generation and selection based on perceptual organization strategy to solve the building detection task. The key idea is that we use the proposed suspected building regions extracted from the disparity map for obtaining the location of interested objects in the image. This building location information helps to remove the unnecessary line segments in the low level feature extraction result and thus reduces computational complexity and false hypotheses in later steps.
  • To obtain 2D line segment, we use Boldt algorithm [12] based on token grouping. The method extracts a basic line element, token, in terms of the properties of line A and construct 2D line using grouping process. It is efficient in detecting 2D lines of large structure appeared in urban image.

이론/모형

  • We employed Canny edge detector, since it is optimal according to the criteria where edge is defined and comes up with thin edges. To obtain 2D line segment, we use Boldt algorithm [12] based on token grouping. The method extracts a basic line element, token, in terms of the properties of line A and construct 2D line using grouping process.
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