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申请/专利权人：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)
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。
主权项：1.一种面向倾斜摄影测量的建筑物纹理增强方法，以实现对建筑物纹理的自动增强，其特征在于，包括如下步骤：S1、对倾斜摄影的建筑物纹理影像数据集进行倾斜校正，使其变为不倾斜影像，利用校正后的纹理影像作为训练数据集；S2、使用所述训练数据集训练进行纹理影像的超分辨率增强的生成对抗网络中的生成器，其中，同时使用L1损失和边缘检测损失来优化网络参数；在初始化训练时，设定边缘检测损失相对于L1损失的权重较低，并在每个训练周期中逐渐增加边缘检测损失的权重而相应减少L1损失的权重；S3、使用训练好的生成对抗网络对经过倾斜校正后的建筑物三维模型的纹理影像进行超分辨率增强；S4、用超分辨率增强的纹理替换建筑物三维模型的原始纹理，得到纹理增强的建筑物三维模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 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) 一种面向倾斜摄影测量的建筑物纹理增强方法
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