Polygonization of binary classification maps using mesh approximation with right angle regularity

International audienceOne of the most popular and challenging tasks in remote sensing applications is the generation of digitized representations of Earth's objects from satellite raster image data. A common approach to tackle this challenge is a two-step method that first involves performing a pixel-wise classification of the raster data, then vectorizing the obtained classification map. We propose a novel approach, which recasts the polygoniza-tion problem as a mesh-based approximation of the input classification map, where binary labels are assigned to the mesh triangles to represent the building class. A dense initial mesh is decimated and optimized using local edge and vertex-based operators in order to minimize an objective function that models a balance between fidelity to the classification map in 1 norm sense, right angle regularity for polygonized buildings, and final mesh complexity. Experiments show that adding the right angle objective yields better representations quantitatively and qualitatively than previous work and commonly used polygon generalization methods in remote sensing literature for similar number of vertices

End-to-End Learning of Polygons for Remote Sensing Image Classification

International audienceWhile geographic information systems typically use polygonal representations to map Earth's objects, most state-of-the-art methods produce maps by performing pixelwise classification of remote sensing images, then vectorizing the outputs. This paper studies if one can learn to directly output a vectorial semantic labeling of the image. We here cast a mapping problem as a polygon prediction task, and propose a deep learning approach which predicts vertices of the polygons outlining objects of interest. Experimental results on the Solar photovoltaic array location dataset show that the proposed network succeeds in learning to regress polygon coordinates, yielding directly vectorial map outputs

Feature preserving decimation of urban meshes

1 online resource (vii, 72 pages) : illustrations (chiefly colour), charts (chiefly colour)Includes abstract.Includes bibliographical references (pages 65-72).Commercial buildings as well as residential houses represent core structures of any modern day urban or semi-urban areas. Consequently, 3D models of urban buildings are of paramount importance to a majority of digital urban applications such as city planning, 3D mapping and navigation, video games and movies, among others. However, current studies suggest that existing 3D modeling approaches often involve high computational cost and large storage volumes for processing the geometric details of the buildings. Therefore, it is essential to generate concise digital representations of urban buildings from the 3D measurements or images, so that the acquired information can be efficiently utilized for various urban applications. Such concise representations, often referred to as “lightweight” models, strive to capture the details of the physical objects with less computational storage. Furthermore, lightweight models consume less bandwidth for online applications and facilitate accelerated visualizations. In this thesis, we provide an assessment study on state-of-the-art data structures for storing lightweight urban buildings. Then we propose a method to generate lightweight yet highly detailed 3D building models from LiDAR scans. The lightweight modeling pipeline comprises the following stages: mesh reconstruction, feature points detection and mesh decimation through gradient structure tensors. The gradient of each vertex of the reconstructed mesh is obtained by estimating the vertex confidence through eigen analysis and further encoded into a 3 X 3 structure tensor. We analyze the eigenvalues of structure tensor representing gradient variations and use it to classify vertices into various feature classes, e.g., edges, and corners. While decimating the mesh, fea ture points are preserved through a mean cost-based edge collapse operation. The experiments on different building facade models show that our method is effective in generating simplified models with a trade-off between simplification and accuracy

From Satellite Images to Vector Representations

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Scalable 3D Surface Reconstruction by Local Stochastic Fusion of Disparity Maps

Digital three-dimensional (3D) models are of significant interest to many application fields, such as medicine, engineering, simulation, and entertainment. Manual creation of 3D models is extremely time-consuming and data acquisition, e.g., through laser sensors, is expensive. In contrast, images captured by cameras mean cheap acquisition and high availability. Significant progress in the field of computer vision already allows for automatic 3D reconstruction using images. Nevertheless, many problems still exist, particularly for big sets of large images. In addition to the complex formulation necessary to solve an ill-posed problem, one has to manage extremely large amounts of data. This thesis targets 3D surface reconstruction using image sets, especially for large-scale, but also for high-accuracy applications. To this end, a processing chain for dense scalable 3D surface reconstruction using large image sets is defined consisting of image registration, disparity estimation, disparity map fusion, and triangulation of point clouds. The main focus of this thesis lies on the fusion and filtering of disparity maps, obtained by Semi-Global Matching, to create accurate 3D point clouds. For unlimited scalability, a Divide and Conquer method is presented that allows for parallel processing of subspaces of the 3D reconstruction space. The method for fusing disparity maps employs local optimization of spatial data. By this means, it avoids complex fusion strategies when merging subspaces. Although the focus is on scalable reconstruction, a high surface quality is obtained by several extensions to state-of-the-art local optimization methods. To this end, the seminal local volumetric optimization method by Curless and Levoy (1996) is interpreted from a probabilistic perspective. From this perspective, the method is extended through Bayesian fusion of spatial measurements with Gaussian uncertainty. Additionally to the generation of an optimal surface, this probabilistic perspective allows for the estimation of surface probabilities. They are used for filtering outliers in 3D space by means of geometric consistency checks. A further improvement of the quality is obtained based on the analysis of the disparity uncertainty. To this end, Total Variation (TV)-based feature classes are defined that are highly correlated with the disparity uncertainty. The correlation function is learned from ground-truth data by means of an Expectation Maximization (EM) approach. Because of the consideration of a statistically estimated disparity error in a probabilistic framework for fusion of spatial data, this can be regarded as a stochastic fusion of disparity maps. In addition, the influence of image registration and polygonization for volumetric fusion is analyzed and used to extend the method. Finally, a multi-resolution strategy is presented that allows for the generation of surfaces from spatial data with a largely varying quality. This method extends state-of-the-art methods by considering the spatial uncertainty of 3D points from stereo data. The evaluation of several well-known and novel datasets demonstrates the potential of the scalable stochastic fusion method. The strength and the weakness of the method are discussed and direction for future research is given.Digitale dreidimensionale (3D) Modelle sind in vielen Anwendungsfeldern, wie Medizin, Ingenieurswesen, Simulation und Unterhaltung von signifikantem Interesse. Eine manuelle Erstellung von 3D-Modellen ist äußerst zeitaufwendig und die Erfassung der Daten, z.B. durch Lasersensoren, ist teuer. Kamerabilder ermöglichen hingegen preiswerte Aufnahmen und sind gut verfügbar. Der rasante Fortschritt im Forschungsfeld Computer Vision ermöglicht bereits eine automatische 3D-Rekonstruktion aus Bilddaten. Dennoch besteht weiterhin eine Vielzahl von Problemen, insbesondere bei der Verarbeitung von großen Mengen hochauflösender Bilder. Zusätzlich zur komplexen Formulierung, die zur Lösung eines schlecht gestellten Problems notwendig ist, besteht die Herausforderung darin, äußerst große Datenmengen zu verwalten. Diese Arbeit befasst sich mit dem Problem der 3D-Oberflächenrekonstruktion aus Bilddaten, insbesondere für sehr große Modelle, aber auch Anwendungen mit hohem Genauigkeitsanforderungen. Zu diesem Zweck wird eine Prozesskette zur dichten skalierbaren 3D-Oberflächenrekonstruktion für große Bildmengen definiert, bestehend aus Bildregistrierung, Disparitätsschätzung, Fusion von Disparitätskarten und Triangulation von Punktwolken. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Fusion und Filterung von durch Semi-Global Matching generierten Disparitätskarten zur Bestimmung von genauen 3D-Punktwolken. Für eine unbegrenzte Skalierbarkeit wird eine Divide and Conquer Methode vorgestellt, welche eine parallele Verarbeitung von Teilräumen des 3D-Rekonstruktionsraums ermöglicht. Die Methode zur Fusion von Disparitätskarten basiert auf lokaler Optimierung von 3D Daten. Damit kann eine komplizierte Fusionsstrategie für die Unterräume vermieden werden. Obwohl der Fokus auf der skalierbaren Rekonstruktion liegt, wird eine hohe Oberflächenqualität durch mehrere Erweiterungen von lokalen Optimierungsmodellen erzielt, die dem Stand der Forschung entsprechen. Dazu wird die wegweisende lokale volumetrische Optimierungsmethode von Curless and Levoy (1996) aus einer probabilistischen Perspektive interpretiert. Aus dieser Perspektive wird die Methode durch eine Bayes Fusion von räumlichen Messungen mit Gaußscher Unsicherheit erweitert. Zusätzlich zur Bestimmung einer optimalen Oberfläche ermöglicht diese probabilistische Fusion die Extraktion von Oberflächenwahrscheinlichkeiten. Diese werden wiederum zur Filterung von Ausreißern mittels geometrischer Konsistenzprüfungen im 3D-Raum verwendet. Eine weitere Verbesserung der Qualität wird basierend auf der Analyse der Disparitätsunsicherheit erzielt. Dazu werden Gesamtvariation-basierte Merkmalsklassen definiert, welche stark mit der Disparitätsunsicherheit korrelieren. Die Korrelationsfunktion wird aus ground-truth Daten mittels eines Expectation Maximization (EM) Ansatzes gelernt. Aufgrund der Berücksichtigung eines statistisch geschätzten Disparitätsfehlers in einem probabilistischem Grundgerüst für die Fusion von räumlichen Daten, kann dies als eine stochastische Fusion von Disparitätskarten betrachtet werden. Außerdem wird der Einfluss der Bildregistrierung und Polygonisierung auf die volumetrische Fusion analysiert und verwendet, um die Methode zu erweitern. Schließlich wird eine Multi-Resolution Strategie präsentiert, welche die Generierung von Oberflächen aus räumlichen Daten mit unterschiedlichster Qualität ermöglicht. Diese Methode erweitert Methoden, die den Stand der Forschung darstellen, durch die Berücksichtigung der räumlichen Unsicherheit von 3D-Punkten aus Stereo Daten. Die Evaluierung von mehreren bekannten und neuen Datensätzen zeigt das Potential der skalierbaren stochastischen Fusionsmethode auf. Stärken und Schwächen der Methode werden diskutiert und es wird eine Empfehlung für zukünftige Forschung gegeben

Deep-Learning-Based 3-D Surface Reconstruction—A Survey

In the last decade, deep learning (DL) has significantly impacted industry and science. Initially largely motivated by computer vision tasks in 2-D imagery, the focus has shifted toward 3-D data analysis. In particular, 3-D surface reconstruction, i.e., reconstructing a 3-D shape from sparse input, is of great interest to a large variety of application fields. DL-based approaches show promising quantitative and qualitative surface reconstruction performance compared to traditional computer vision and geometric algorithms. This survey provides a comprehensive overview of these DL-based methods for 3-D surface reconstruction. To this end, we will first discuss input data modalities, such as volumetric data, point clouds, and RGB, single-view, multiview, and depth images, along with corresponding acquisition technologies and common benchmark datasets. For practical purposes, we also discuss evaluation metrics enabling us to judge the reconstructive performance of different methods. The main part of the document will introduce a methodological taxonomy ranging from point- and mesh-based techniques to volumetric and implicit neural approaches. Recent research trends, both methodological and for applications, are highlighted, pointing toward future developments

A framework for hull form reverse engineering and geometry integration into numerical simulations

The thesis presents a ship hull form specific reverse engineering and CAD integration framework. The reverse engineering part proposes three alternative suitable reconstruction approaches namely curves network, direct surface fitting, and triangulated surface reconstruction. The CAD integration part includes surface healing, region identification, and domain preparation strategies which used to adapt the CAD model to downstream application requirements. In general, the developed framework bridges a point cloud and a CAD model obtained from IGES and STL file into downstream applications

Man-made Surface Structures from Triangulated Point Clouds

Photogrammetry aims at reconstructing shape and dimensions of objects captured with cameras, 3D laser scanners or other spatial acquisition systems. While many acquisition techniques deliver triangulated point clouds with millions of vertices within seconds, the interpretation is usually left to the user. Especially when reconstructing man-made objects, one is interested in the underlying surface structure, which is not inherently present in the data. This includes the geometric shape of the object, e.g. cubical or cylindrical, as well as corresponding surface parameters, e.g. width, height and radius. Applications are manifold and range from industrial production control to architectural on-site measurements to large-scale city models. The goal of this thesis is to automatically derive such surface structures from triangulated 3D point clouds of man-made objects. They are defined as a compound of planar or curved geometric primitives. Model knowledge about typical primitives and relations between adjacent pairs of them should affect the reconstruction positively. After formulating a parametrized model for man-made surface structures, we develop a reconstruction framework with three processing steps: During a fast pre-segmentation exploiting local surface properties we divide the given surface mesh into planar regions. Making use of a model selection scheme based on minimizing the description length, this surface segmentation is free of control parameters and automatically yields an optimal number of segments. A subsequent refinement introduces a set of planar or curved geometric primitives and hierarchically merges adjacent regions based on their joint description length. A global classification and constraint parameter estimation combines the data-driven segmentation with high-level model knowledge. Therefore, we represent the surface structure with a graphical model and formulate factors based on likelihood as well as prior knowledge about parameter distributions and class probabilities. We infer the most probable setting of surface and relation classes with belief propagation and estimate an optimal surface parametrization with constraints induced by inter-regional relations. The process is specifically designed to work on noisy data with outliers and a few exceptional freeform regions not describable with geometric primitives. It yields full 3D surface structures with watertightly connected surface primitives of different types. The performance of the proposed framework is experimentally evaluated on various data sets. On small synthetically generated meshes we analyze the accuracy of the estimated surface parameters, the sensitivity w.r.t. various properties of the input data and w.r.t. model assumptions as well as the computational complexity. Additionally we demonstrate the flexibility w.r.t. different acquisition techniques on real data sets. The proposed method turns out to be accurate, reasonably fast and little sensitive to defects in the data or imprecise model assumptions.Künstliche Oberflächenstrukturen aus triangulierten Punktwolken Ein Ziel der Photogrammetrie ist die Rekonstruktion der Form und Größe von Objekten, die mit Kameras, 3D-Laserscannern und anderern räumlichen Erfassungssystemen aufgenommen wurden. Während viele Aufnahmetechniken innerhalb von Sekunden triangulierte Punktwolken mit Millionen von Punkten liefern, ist deren Interpretation gewöhnlicherweise dem Nutzer überlassen. Besonders bei der Rekonstruktion künstlicher Objekte (i.S.v. engl. man-made = „von Menschenhand gemacht“ ist man an der zugrunde liegenden Oberflächenstruktur interessiert, welche nicht inhärent in den Daten enthalten ist. Diese umfasst die geometrische Form des Objekts, z.B. quaderförmig oder zylindrisch, als auch die zugehörigen Oberflächenparameter, z.B. Breite, Höhe oder Radius. Die Anwendungen sind vielfältig und reichen von industriellen Fertigungskontrollen über architektonische Raumaufmaße bis hin zu großmaßstäbigen Stadtmodellen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, solche Oberflächenstrukturen automatisch aus triangulierten Punktwolken von künstlichen Objekten abzuleiten. Sie sind definiert als ein Verbund ebener und gekrümmter geometrischer Primitive. Modellwissen über typische Primitive und Relationen zwischen Paaren von ihnen soll die Rekonstruktion positiv beeinflussen. Nachdem wir ein parametrisiertes Modell für künstliche Oberflächenstrukturen formuliert haben, entwickeln wir ein Rekonstruktionsverfahren mit drei Verarbeitungsschritten: Im Rahmen einer schnellen Vorsegmentierung, die lokale Oberflächeneigenschaften berücksichtigt, teilen wir die gegebene vermaschte Oberfläche in ebene Regionen. Unter Verwendung eines Schemas zur Modellauswahl, das auf der Minimierung der Beschreibungslänge beruht, ist diese Oberflächensegmentierung unabhängig von Kontrollparametern und liefert automatisch eine optimale Anzahl an Regionen. Eine anschließende Verbesserung führt eine Menge von ebenen und gekrümmten geometrischen Primitiven ein und fusioniert benachbarte Regionen hierarchisch basierend auf ihrer gemeinsamen Beschreibungslänge. Eine globale Klassifikation und bedingte Parameterschätzung verbindet die datengetriebene Segmentierung mit hochrangigem Modellwissen. Dazu stellen wir die Oberflächenstruktur in Form eines graphischen Modells dar und formulieren Faktoren basierend auf der Likelihood sowie auf apriori Wissen über die Parameterverteilungen und Klassenwahrscheinlichkeiten. Wir leiten die wahrscheinlichste Konfiguration von Flächen- und Relationsklassen mit Hilfe von Belief-Propagation ab und schätzen eine optimale Oberflächenparametrisierung mit Bedingungen, die durch die Relationen zwischen benachbarten Primitiven induziert werden. Der Prozess ist eigens für verrauschte Daten mit Ausreißern und wenigen Ausnahmeregionen konzipiert, die nicht durch geometrische Primitive beschreibbar sind. Er liefert wasserdichte 3D-Oberflächenstrukturen mit Oberflächenprimitiven verschiedener Art. Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Verfahrens wird an verschiedenen Datensätzen experimentell evaluiert. Auf kleinen, synthetisch generierten Oberflächen untersuchen wir die Genauigkeit der geschätzten Oberflächenparameter, die Sensitivität bzgl. verschiedener Eigenschaften der Eingangsdaten und bzgl. Modellannahmen sowie die Rechenkomplexität. Außerdem demonstrieren wir die Flexibilität bzgl. verschiedener Aufnahmetechniken anhand realer Datensätze. Das vorgestellte Rekonstruktionsverfahren erweist sich als genau, hinreichend schnell und wenig anfällig für Defekte in den Daten oder falsche Modellannahmen