1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快和数字城市建设的推进，三维建筑物模型作为城市空间信息的重要载体，在城市规划、灾害评估、虚拟现实等领域发挥着越来越重要的作用。
基于图像的建筑物三维重建技术因其成本低、操作简便、适用性强等优点，近年来成为该领域的研究热点。
本选题旨在研究基于SFM（StructurefromMotion，运动恢复结构）的三维建筑物模型重建方法，探索如何利用普通相机拍摄的图像序列，自动生成高精度、高真实感的建筑物三维模型。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对基于SFM的三维重建技术进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于SFM的三维重建领域取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.图像数据获取与预处理:研究不同相机和拍摄条件下图像数据的获取方法，并对获取的图像进行预处理，包括畸变校正、噪声去除、图像增强等，为后续的特征提取和匹配奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：1.文献调研阶段:收集并阅读国内外相关文献，了解基于SFM的三维重建技术发展现状、研究热点和难点，为研究方案的设计提供理论基础。
2.算法研究与实现阶段:研究SFM三维重建的关键算法，包括特征点提取与匹配、相机位姿估计、场景重建、模型优化等，并利用MATLAB、Python等编程语言实现相关算法。
3.系统设计与开发阶段:设计并开发一套基于SFM的三维建筑物模型重建系统，包括数据采集模块、SFM模型重建模块、模型优化与显示模块等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对传统SFM算法在建筑物重建中存在的精度和效率问题，提出一种改进的SFM算法，提高模型的精度和重建效率。
2.结合建筑物结构特点，提出一种基于先验信息的模型优化方法，简化模型，提高模型的渲染效率。
3.开发一套基于SFM的三维建筑物模型重建系统，并进行实际场景的测试，验证系统的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李明超,战兴群,李永强,等.基于倾斜摄影测量和SFM的古建筑三维重建[J].测绘科学,2020,45(05):157-163.
2.李振海,武文杰,王佩军,等.融合倾斜影像和点云的古建筑三维精细建模[J].测绘通报,2020(09):138-142 147.
3.李永强,战兴群,李明超,等.基于倾斜摄影测量的古建筑三维模型构建[J].测绘与空间地理信息,2019,42(07):192-195 199.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
