公开(公告)号：CN118470175A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410915437.1

申请日：2024-07-09

申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

发明人： 陈波 ,  王赢 ,  刘健 ,  王海鹏 ,  刘颢 ,  孔庆磊 ,  董芳 ,  邬满

IPC分类号： G06T15/04 ,  G06T3/4076 ,  G06T5/90 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

摘要： 本发明提出了一种面向倾斜摄影测量的建筑物纹理增强方法，实现自动化的纹理质量提升。首先，对倾斜影像数据进行校正，制备训练数据集。其次，采用L1损失和边缘检测损失训练生成对抗网络，实施逐步加权训练策略，先优化整体图像质量，再强化边缘细节。然后，利用训练好的网络对校正后的三维模型纹理进行超分辨率增强。最终，将增强纹理应用于模型，显著提升纹理清晰度与细节，增强视觉效果及应用价值。此方法有效改进了超分辨率网络性能，自动化处理复杂城市场景纹理，降低成本，适用于城市规划与设计。

公开(公告)号：CN118470175B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410915437.1

申请日：2024-07-09

申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

发明人： 陈波 ,  王赢 ,  刘健 ,  王海鹏 ,  刘颢 ,  孔庆磊 ,  董芳 ,  邬满

IPC分类号： G06T15/04 ,  G06T3/4076 ,  G06T5/90 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

摘要： 本发明提出了一种面向倾斜摄影测量的建筑物纹理增强方法，实现自动化的纹理质量提升。首先，对倾斜影像数据进行校正，制备训练数据集。其次，采用L1损失和边缘检测损失训练生成对抗网络，实施逐步加权训练策略，先优化整体图像质量，再强化边缘细节。然后，利用训练好的网络对校正后的三维模型纹理进行超分辨率增强。最终，将增强纹理应用于模型，显著提升纹理清晰度与细节，增强视觉效果及应用价值。此方法有效改进了超分辨率网络性能，自动化处理复杂城市场景纹理，降低成本，适用于城市规划与设计。