論文の概要: Elevation Estimation-Driven Building 3D Reconstruction from Single-View
Remote Sensing Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04581v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 17:20:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 17:03:21.231384
- Title: Elevation Estimation-Driven Building 3D Reconstruction from Single-View
Remote Sensing Imagery
- Title（参考訳）: 単視点リモートセンシング画像からの標高推定駆動型建物3次元再構成
- Authors: Yongqiang Mao, Kaiqiang Chen, Liangjin Zhao, Wei Chen, Deke Tang,
Wenjie Liu, Zhirui Wang, Wenhui Diao, Xian Sun, Kun Fu
- Abstract要約: リモートセンシング画像からの3D再構築は、スマートシティやフォトグラムなどの分野に幅広い応用がある。
入力単視点リモートセンシング画像から3次元ビルディングモデルを再構築するための効率的なDSM推定駆動再構築フレームワーク(Building3D)を提案する。
我々のビル3Dは高度予測のためのSFFDEネットワークに根ざし、マスク構築のためのビル抽出ネットワークと同期し、点雲再構成、表面再構成(シティGMLモデル再構成)を順次実施する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.001807614214922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building 3D reconstruction from remote sensing images has a wide range of
applications in smart cities, photogrammetry and other fields. Methods for
automatic 3D urban building modeling typically employ multi-view images as
input to algorithms to recover point clouds and 3D models of buildings.
However, such models rely heavily on multi-view images of buildings, which are
time-intensive and limit the applicability and practicality of the models. To
solve these issues, we focus on designing an efficient DSM estimation-driven
reconstruction framework (Building3D), which aims to reconstruct 3D building
models from the input single-view remote sensing image. First, we propose a
Semantic Flow Field-guided DSM Estimation (SFFDE) network, which utilizes the
proposed concept of elevation semantic flow to achieve the registration of
local and global features. Specifically, in order to make the network semantics
globally aware, we propose an Elevation Semantic Globalization (ESG) module to
realize the semantic globalization of instances. Further, in order to alleviate
the semantic span of global features and original local features, we propose a
Local-to-Global Elevation Semantic Registration (L2G-ESR) module based on
elevation semantic flow. Our Building3D is rooted in the SFFDE network for
building elevation prediction, synchronized with a building extraction network
for building masks, and then sequentially performs point cloud reconstruction,
surface reconstruction (or CityGML model reconstruction). On this basis, our
Building3D can optionally generate CityGML models or surface mesh models of the
buildings. Extensive experiments on ISPRS Vaihingen and DFC2019 datasets on the
DSM estimation task show that our SFFDE significantly improves upon
state-of-the-arts. Furthermore, our Building3D achieves impressive results in
the 3D point cloud and 3D model reconstruction process.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像からの3d再構成の構築は、スマートシティ、フォトグラメトリー、その他の分野で幅広い応用がある。
自動3次元都市建物モデリングの手法は、通常、点雲と建物の3次元モデルを復元するアルゴリズムへの入力として多視点画像を用いる。
しかし、このようなモデルは、時間を要する建物の多視点画像に大きく依存しており、モデルの適用性と実用性を制限している。
これらの問題を解決するため,我々は,入力された単視点リモートセンシング画像から3次元建物モデルを構築することを目的とした,効率的なdsm推定駆動型再構築フレームワーク(building3d)の設計に注目する。
まず,局所的特徴とグローバルな特徴の登録を実現するために,高度意味フローという概念を用いたセマンティックフロー場誘導DSM推定(SFFDE)ネットワークを提案する。
具体的には,ネットワークセマンティックスをグローバルに認識するために,インスタンスのセマンティックグローバリゼーションを実現するためのElevation Semantic Globalization (ESG)モジュールを提案する。
さらに,グローバルな特徴のセマンティックスパンを緩和するために,高度セマンティックフローに基づく局所-グローバルな上昇セマンティックレジストレーション(L2G-ESR)モジュールを提案する。
我々のビルディング3dは、標高予測のためのsffdeネットワークを基盤とし、ビルディングマスクのビル抽出ネットワークと同期し、ポイントクラウド再構築、表面再構築(citygmlモデル再構成)を順次行う。
このベースで、Building3Dはオプションで建物のCityGMLモデルやサーフェスメッシュモデルを生成することができます。
DSM推定タスクにおけるISPRS Vaihingen と DFC2019 データセットの大規模な実験は、我々の SFFDE が最先端技術において著しく改善されていることを示している。
さらに,ビルディング3Dは3次元点雲と3次元モデル再構成プロセスにおいて印象的な結果が得られる。
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