一种基于房地产建筑集群点云转MESH神经网络的3D重构方法

本发明属于建筑单或多视角转3D建模重构技术领域，提供了一种基于房地产建筑集群点云转MESH神经网络的3D重构方法，包括：原始点云数据采集、噪声去除、网格滤波、法向量优化、密度均匀处理、连续多层3D卷积神经网络处理、颜色映射、纹理映射以及颜色一致性优化和纹理扭曲优化。本发明通过均匀采样、噪声去除以及网格滤波，降低了点云数据量，提高了点云数据的质量；通过连续多层3D卷积神经网络，实现了自动从数据中学习出建筑物的局部几何模式和逐层提取建筑的特征，提高了三维网格模型的精度；通过颜色一致性优化和纹理扭曲优化，优化了颜色和纹理映射效果，实现了建筑的精细化重构。