城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决"层叠式"信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤.然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难.2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息.针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法.在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息.试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试.结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法.提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰.
城市增强现实 建筑物场景结构提取 语义分割 自适应表达 信息标注