[发明专利]一种基于变换空间的三维建筑模型结构发现方法

权利要求书

1.一种基于变换空间的三维建筑模型结构发现方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，对用户输入的样本建筑进行变换分析，将初始三维模型空间转换到二维平移变换空间；其中用户输入样本建筑是包含点的三维坐标以及点的三角关系的三角网格模型；

步骤(2)，在二维平移变换空间中进行模型估计，求得二维平移变换空间中的网格规律模式；

步骤(3)，根据二维平移变换空间中网格规律模式反推出初始三维模型上规则结构的生成参数，再利用这些参数聚合得到该规则结构的重复构造单元。

2.根据权利要求1所述的一种基于变换空间的三维建筑模型结构发现方法，其特征在于，步骤(1)中，通过估计和分析输入模型中可能相似的点集中任意两点间的平移变换关系，将初始三维模型空间转换到二维平移变换空间，具体步骤为：

步骤(11)，初步求取相似集，根据点的曲率将初始三维模型中的点进行划分，形成一组初始相似集，确定其中的一个初始相似集进行下一步操作：

步骤(12)，对所述初始相似集采用局部配准方法剔除该相似集中冗余的点；

步骤(13)，对局部配准后的相似集进行变换映射，实现初始三维模型空间到二维平移变换空间的转换。

3.根据权利要求2所述的一种基于变换空间的三维建筑模型结构发现方法，其特征在于，步骤(2)中，包括以下步骤：

步骤(21)，采用均值移动方法对二维平移变换空间中的所有点进行聚类；

步骤(22)，采用一致随机算法确定聚类后平面内的两条主轴；

步骤(23)，采用高斯牛顿迭代方法最小化一个组合能量，估算出二维空间中的网格规律模式：

所述组合能量的每一项分别为：

EX→C=Σi=1N1Σj=1N2αij2||xij-c(i,j)||2,]]>E_X→C度量所有网格点与其最近聚类中心的接近程度；

E_C→X度量所有聚类中心与其最近网格点的接近程度；

E_α度量所有网格点与其最近聚类中心有效匹配的总个数；E_β度量所有聚类中心与其最近网格点有效匹配的总个数；

最终的能量方程为：

E＝γ(E_X→C+E_C→X)+(1-γ)(E_α+E_β)，

其中，γ是一个协调参数，γ用来权衡每对网格点与聚类中心接近程度能量项和网格点与聚类中心有效匹配总个数能量项，γ取值范围为0～1，N₁和N₂为网格规律模式在每个方向上的维度，|C|代表聚类中心的总个数，c(i,j)是离网格点x_ij最近的聚类中心，其中i的取值范围为1到N₁，j的取值范围为1到N₂，x(k)表示离第k个聚类中心c_k最近的网格点，其中k的取值范围为1到|C|，α_ij表示网格点x_ij映射为其最近的聚类中心的可信度，β_k表示聚类中心c_k映射为其最近的网格点的可信度。

4.根据权利要求3所述的一种基于变换空间的三维建筑模型结构发现方法，其特征在于，步骤(3)中，由二维平移变换空间中的网格规律模式反推回初始三维模型上规则结构的基本平移变换组T₁和T₂，然后利用基本平移变换组T₁和T₂聚合得到该规则结构的重复构造单元，包括以下步骤：

步骤(31)，定义一个初始为空的集合S，任选相似集中的一个点为基准点p₀，加入集合S；

步骤(32)，对任何不在集合S中的点，只要集合S中存在一个点与该点的距离在设定范围内，设定范围取值为1000～3000，则称该点为S的相邻点p₁，对集合S的相邻点p₁，计算相邻点配准到基准点时带来的配准误差ω；

步骤(33)，如果ω小于给定阈值，则将所述相邻点加入集合S，否则拒绝；返回步骤(32)直到再没点加入，最终得到重复构造单元；

步骤(32)中，配准误差计算公式为：

ω=Σi=1|Ω|(p1-((pi1-pi0)+p0)),]]>

其中，p₁表示基准点p₀的相邻点，|Ω|表示相似集中点的总个数，p_i0表示基准点p₀按p₀与相似集中第i个点的平移量关系平移后初始三维模型上与基准点p₀最近的点，p_i1表示点p₁按p₀与相似集中第i个点的平移量平移后初始三维模型上与点p₁最近的点，其中的平移量是基本平移变换组T₁和T₂的一个线性组合。