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户型设计是房屋建造中不可缺少的环节。其中,户型图又是户型设计的最终结果,是购房用户及施工人员的重要媒介。目前,以虚拟现实技术为基础的三维户型展示技术将逐渐替代传统的二维户型图。该技术在国外已经成功用于购房体验,在国内才刚刚起步。目前制约其市场化的主要矛盾,除了设备造价昂贵,最主要的原因是其使用条件受到限制,即户型的三维模型是预先建模好的,并且数量非常有限。为了解决当前三维户型虚拟展示设备中,无法自动解析户型图及生成其三维模型的问题,本文设计了一整套户型图识别技术路线,并通过搭建软硬件平台,开展算法研究。针对识别目标及任务要求,提出了一种基于CMOS相机的户型图摄取识别方案。通过分析硬件平台所使用的佳能相机的拍摄效果,对相机成像及镜头畸变进行了建模分析,并结合对尺寸标识的识别,完成了户型图的尺寸还原工作。在对大量的户型图进行观察分析后,选择其形状与边缘特征作为识别的特征依据。基于形状特征,设计了墙体线分割、矫正、拓扑结构解析,门窗分割识别等算法,逐步实现了从复杂背景下成功分割出墙体线,到正确解析墙体分布特征,再到识别出门窗方位大小的处理流程,从而完成对户型图中主要元素的识别,最后通过拉伸,嵌入,生成其三维模型数据。基于边缘特征,设计了像素级边缘提取,亚像素级边缘提取,矢量化,墙识别等算法流程,实现了户型图中主要元素的自动分割,以及从位图到矢量图的高精度转化。通过对大量的户型图进行实验,算法的识别准确率高,鲁棒性好。