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Fusing multi-source data and point clouds to reconstruct ancient architecture
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AI
DOI：10.1680/jenhh.25.00010.png)
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摘要
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古代建筑承载着丰富的文化信息，但其结构复杂，纹理细节繁多。传统三维（3-D）重建方法难以全面捕捉其信息。为实現古建筑的精密三维重建，构建了一种基于多源数据融合与点云配准算法的古代建筑重建方法。通过融合多源数据并结合体素商滤波、曲率特征点提取及泊松重建算法，对古建筑进行精细重建。随后引入点云配准算法以优化数据对齐的精度与效率。基于多源数据融合模型的古建筑数据协同融合框架在古建筑重建中可实现数据融合准确率与模型完整度分别达到96.5%和98.1%。当点云数量为50万时，模型配准时间为114秒，模型精度为0.5毫米；当点云数量为120万时，模型配准时间为152秒，模型精度为0.6毫米。其配准时间与模型精度优于其他重建模型。该研究为文化遗产保护提供了更高效准确的方法，具有重要实际价值。
Keyword:
ancient architecture reconstruction
architecture
computational studies
conservation
3-D reconstruction
multi-source data fusion
point cloud registration algorithm
radiowave technology
reclamation and renovation
rehabilitation
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