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GENERALIZATION OF 3D BUILDING DATA BASED ON A SCALE-SPACE APPROACH

机译：基于规模空间方法的3D建筑数据的概括

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In image analysis, scale-space theory is used, e.g, for object recognition A scale-space is obtained by deriving coarser representations at different scales from an image. With it, the behaviour of image features over scales can be analysed. One example of a scale-space is the reaction-diffusion-space, a combination of linear scale-space and mathematical morphology. As scale-spaces have an inherent abstraction capability, they are used here for the development of an automatic generalization procedure for three-dimensional (3D) building models It can be used to generate level of detail (LOD) representations of 3D city models Practically, it works by moving parallel facets towards each other until a 3D feature under a certain extent is eliminated or a gap is closed. As not all building structures consist of perpendicular facets, means for a squaring of non-orthogonal stuctures are given. Results for generalization and squaring are shown and remaining problems are discussed.
机译：在图像分析中，使用刻度空间理论，例如，用于对象识别，通过从图像中导出不同尺度的粗构表示来获得刻度空间。有了它，可以分析图像特征在尺度上的行为。规模空间的一个例子是反应 - 扩散空间，线性尺度空间和数学形态的组合。随着尺度空间具有固有的抽象能力，这里用于开发三维（3D）建筑模型的自动泛化过程，它可以用于生成实际上3D城市模型的细节级别（LOD）表示，它通过将平行的小平面彼此移动，直到消除某种程度的3D特征或闭合间隙。不是所有的建筑物结构由垂直面组成，给出了用于平衡非正交井架的装置。展示了泛化和平方的结果，并讨论了剩余的问题。

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