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    基于Pictometry傾斜影像的三維城市模型紋理映射

    2013-12-06 08:50:02耿則勛魏小峰王洛飛李伊杰
    測(cè)繪工程 2013年1期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字影像紋理分辨率

    婁 博,耿則勛,魏小峰,王洛飛,李伊杰

    (1.信息工程大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院,河南 鄭州 450052;2.69028部隊(duì),新疆 烏魯木齊 830002;3.66267部隊(duì)75分隊(duì),河北 石家莊 050081)

    如今,在GIS中使用正射影像作為地形背景是很普遍的。決策人員、行政人員以及普通大眾都可以在谷歌地球等其他類似的服務(wù)上獲得正射影像來(lái)進(jìn)行定向和地物觀察。然而,對(duì)垂直影像的判讀需要訓(xùn)練和技能,并不是每個(gè)人都能容易地判讀正射影像。與垂直影像相比,傾斜影像最大的優(yōu)點(diǎn)是更好、更直觀地判讀。對(duì)傾斜影像的判讀和量測(cè)只需要稍微訓(xùn)練就能做到,且其直觀性與人們的視覺(jué)感受是一致的,因此,傾斜影像對(duì)于決策者和普通大眾來(lái)說(shuō)是非常具有吸引力的。為了能夠從傾斜的視角獲得盡可能多的信息,一般至少要獲得東南西北4個(gè)方向上的影像。傾斜航空攝影測(cè)量可以應(yīng)用在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的很多方面(建筑物偏離的檢測(cè)、城市和基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、軍事偵察和安保、重要設(shè)施的保護(hù)以及地籍的管理等等),特別是在三維城市建模中的應(yīng)用。

    近十多年來(lái),三維城市建模在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量領(lǐng)域里是一個(gè)有活力的研究領(lǐng)域。在生成三維城市模型過(guò)程中,兩個(gè)主要步驟分別是構(gòu)建建筑物模型和將紋理添加到模型表面。人們已經(jīng)發(fā)展了各種通過(guò)數(shù)字影像或是激光雷達(dá)自動(dòng)或半自動(dòng)構(gòu)建三維城市模型的方法[1-2]。由于數(shù)字航空影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)之間的補(bǔ)充性,通過(guò)融合數(shù)字影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)能精確可靠地提取出建筑物模型[3]。在三維城市模型紋理映射方面,通常利用垂直影像進(jìn)行房頂和地面的紋理映射,然而,建筑物的側(cè)面在垂直影像上并不可見(jiàn),因此,不能對(duì)側(cè)面進(jìn)行紋理映射。為了確保能覆蓋建筑物的所有表面,很有必要使用獲取于不同方向角度的傾斜影像來(lái)進(jìn)行三維城市模型的紋理映射。美國(guó)Pictometry公司的傾斜攝影相機(jī)(Pictometry Penta)是一種用于獲取垂直和傾斜影像的中幅面數(shù)字影像系統(tǒng),目前在世界范圍內(nèi)被廣泛使用。本文將簡(jiǎn)要介紹Pictometry數(shù)字影像系統(tǒng),并提出一種基于Pictometry傾斜影像進(jìn)行三維城市模型紋理映射的方法。

    1 傾斜航空攝影測(cè)量的特點(diǎn)

    傾斜航空攝影系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的垂直航空攝影系統(tǒng),其采用多個(gè)鏡頭以傾斜的方式在幾個(gè)方向上獲取地面影像。傾斜航空攝影系統(tǒng)中的重疊度在數(shù)值上和普通航空攝影基本相似,傾斜影像則沒(méi)有重疊度的概念,但其仍然有重疊,目的是為了滿足景觀覆蓋,而不是測(cè)圖[4]。傾斜影像的比例尺并不是恒定的。影像前景的比例尺比后景的大,如圖1所示。α是相機(jī)的傾斜角,β是鏡頭的視場(chǎng)角度,它決定了影像到飛機(jī)的最大距離和最小距離以及影像的比例尺。最小、平均和最大地面分辨率為

    圖1 傾斜影像的幾何特性

    影像的前景和后景到飛機(jī)的距離為

    2 Pictometry數(shù)字影像系統(tǒng)

    Pictometry數(shù)字影像系統(tǒng)由5個(gè)數(shù)字照相機(jī)、POS系統(tǒng)及飛行控制系統(tǒng)組成。每個(gè)相機(jī)的分辨率大小為4 900×3 200,像素大小為0.009mm。其中的4個(gè)相機(jī)分別以特定的角度(40°~60°)朝向前、向后、向左、向右,剩下的一個(gè)垂直向下。垂直向下的相機(jī)捕捉高分辨率的垂直影像,其它4個(gè)用來(lái)獲取在同一時(shí)刻不同方向視角上的傾斜影像。POS系統(tǒng)能提供精確的位置和曝光時(shí)刻每個(gè)相機(jī)的姿態(tài),因此,Pictometry影像系統(tǒng)生成的影像直接就是地理參考影像。如同傳統(tǒng)的航空影像一樣,垂直影像提供了地表的俯視圖,傾斜影像則顯示了地物的側(cè)面,如建筑物的側(cè)面。垂直影像可以用來(lái)制作精確的大比例尺正射影像[5],傾斜影像則可以用作可視化、量測(cè)和三維建模。Pictometry傾斜影像已經(jīng)被廣泛使用于各種應(yīng)用當(dāng)中,比如公共安全、稅額估算、城市規(guī)劃、三維城市建模等等。飛行控制系統(tǒng)是一個(gè)飛行計(jì)劃軟件,它可以在飛行前或是飛行過(guò)程中為垂直影像和傾斜影像的拍攝決定飛行路線、控制影像重疊度等等。一般采取30%的旁向重疊度,66%的航向重疊度。獲取的傾斜和垂直影像可以在EFS(Electronic Field Study)這個(gè)軟件中進(jìn)行瀏覽和量測(cè)諸如地面物體的距離和高度等信息。將量測(cè)結(jié)果能導(dǎo)入ArcGIS能更新數(shù)據(jù)庫(kù)中已存在的空間地理信息。

    3 基于Pictometry數(shù)字傾斜影像的三維模型紋理映射

    與垂直影像相比,由于傾斜影像可以更好地顯示建筑物的各個(gè)面,因此,其在構(gòu)造建筑物紋理方面具有優(yōu)勢(shì)。Pictometry影像系統(tǒng)能夠獲得來(lái)自不同方向上的傾斜影像,這些傾斜影像對(duì)于構(gòu)造建筑物紋理是很理想的[6]。本文提出一種基于Pictometry傾斜影像的三維模型紋理映射的方法。大體分為2個(gè)步驟:首先,通過(guò)對(duì)二維影像上的線特征與三維模型上的線特征之間的匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)影像與模型的配準(zhǔn)。其次,對(duì)三維模型三角網(wǎng)上的每個(gè)三角形選擇1個(gè)最合適的影像進(jìn)行紋理映射。

    3.1 影像與模型之間的配準(zhǔn)

    進(jìn)行紋理映射的第1步是二維傾斜影像與三維模型之間的配準(zhǔn)。Pictometry傾斜影像帶有初始的外方位元素,由影像初始粗略的外方位元素可以最終求解出精細(xì)的外方位元素,因此,配準(zhǔn)的過(guò)程是一個(gè)由粗到精的過(guò)程。

    3.1.1 傾斜影像上的線特征提取

    圖像的邊緣檢測(cè)有著很長(zhǎng)的研究歷史,國(guó)內(nèi)外研究人員也提出了各種各樣的線特征提取方法,其中Canny邊緣檢測(cè)算子由于具有良好的信噪比和定位功能很快得到了普及[7]。Canny給出了評(píng)價(jià)邊緣檢測(cè)性能好壞的3個(gè)標(biāo)準(zhǔn):①信噪比標(biāo)準(zhǔn)。即將邊緣點(diǎn)判斷為非邊緣點(diǎn),將非邊緣點(diǎn)判斷為邊緣點(diǎn)的概率要低。②定位精度標(biāo)準(zhǔn)。即檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)盡可能在實(shí)際邊緣的中心。③單邊緣響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。即對(duì)單邊緣僅有唯一的響應(yīng),對(duì)虛假邊緣有最大的限制。

    Canny算子用高斯函數(shù)的一階微分來(lái)計(jì)算梯度,并尋找圖像梯度的局部極大值。通過(guò)設(shè)定2個(gè)閾值來(lái)分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣,當(dāng)且僅當(dāng)強(qiáng)邊緣與弱邊緣連接時(shí),弱邊緣才被輸出。因此,Canny算子不易受噪聲的干擾,能在邊緣和噪聲之間取得平衡,檢測(cè)出真正的弱邊緣[7]。本文采用Canny算子對(duì)傾斜影像進(jìn)行線特征的提取。

    3.1.2 線匹配過(guò)程

    求解傾斜影像的外方位元素需要進(jìn)行二維影像上的線特征與三維模型上線特征的匹配。將三維模型線投影在傾斜影像上,通過(guò)比較與影像上的二維線的斜率和接近程度,來(lái)評(píng)價(jià)投影位置的好壞[8]。位置好壞程度為

    式中:li為傾斜影像上的第i個(gè)線段,M為影像上線段的個(gè)數(shù),Lj為三維線段投影在影像上的第j個(gè)線段,N為三維線段的個(gè)數(shù),‖li‖為影像上第i個(gè)線段的長(zhǎng)度,S(li,Lj)是關(guān)于li和Lj斜率的函數(shù),D(li,Lj)是線段li和Lj端點(diǎn)的接近程度的函數(shù)。函數(shù)S(li,Lj)和D(li,Lj)定義如下:

    式中:〈li,Lj〉為線段li和Lj的法線的點(diǎn)積,d(li,Lj)為li上的端點(diǎn)到Lj的最小距離之和,Smax和Dmax是設(shè)定的閾值。當(dāng)投影到影像上的三維線段能夠很好地與影像上的線段匹配時(shí),得出的Q值最大。

    3.2 紋理的選取

    對(duì)于每一個(gè)特定的三維三角形,都有多張影像可以使用,因此,這個(gè)過(guò)程中的主要任務(wù)便是選擇一個(gè)最合適的影像。由于所有的影像都是在短短幾分鐘內(nèi)獲取的,因此,可以忽略光照條件的差異。為了判明影像的某個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)某個(gè)特定的三角形,可以利用獲得的姿態(tài),通過(guò)計(jì)算投影在影像上的三維三角形的3個(gè)角點(diǎn)的紋理坐標(biāo),得到二維影像上的三角形。

    一般情況下,如果從一個(gè)接近獲取原始影像的位置去觀察,紋理映射模型看起來(lái)是最好的。相比只使用單一影像參加紋理映射,使用多個(gè)影像能提供更好的視覺(jué)感受。然而,這種方法的缺點(diǎn)是其數(shù)據(jù)冗余以及更復(fù)雜的視圖渲染。對(duì)于每一個(gè)三維三角形,需要存儲(chǔ)多個(gè)紋理貼圖,對(duì)大比例尺的模型來(lái)說(shuō)會(huì)造成大量的數(shù)據(jù)。但是其視覺(jué)感受僅是略微勝于一個(gè)好的單一的紋理貼圖[9]。因此,綜合考慮,對(duì)于每一個(gè)三維三角形只使用一個(gè)影像來(lái)進(jìn)行紋理映射。選擇合適的影像應(yīng)從以下幾個(gè)方面考慮:

    1)分辨率。一張傾斜影像不同位置上的分辨率各不相同,前景的分辨率要高于后景的分辨率。為了確定每個(gè)影像Ii上的每個(gè)三角形Tj的分辨率Rij,按照與三維三角形相對(duì)應(yīng)的二維三角形來(lái)歸劃像素。

    2)遮蓋。為了確定某個(gè)三維三角形Tj在二維影像Ii上的可見(jiàn)程度,可以通過(guò)Z緩沖區(qū)算法來(lái)檢測(cè)影像上每一個(gè)像素的遮蓋情況。這種算法分2個(gè)步驟:第1步,為每一個(gè)影像分配一個(gè)Z緩沖區(qū),并將所有的三維三角形投影后儲(chǔ)存其中。第2步,對(duì)每個(gè)三維三角形再次投影,計(jì)算沒(méi)被遮蓋的像素?cái)?shù)與總像素?cái)?shù)之間的比例ηij。由于城市環(huán)境的雜亂,一味追求影像100%的可見(jiàn)性往往會(huì)舍棄一些“較好”的候選影像。比如,相對(duì)有些許像素被遮擋的影像,低分辨率的影像或是傾斜角度過(guò)大的影像更能給人眼的視覺(jué)感受帶來(lái)不適。

    3)觀測(cè)角度。對(duì)每一個(gè)三維三角形,最好以垂直的角度獲取用來(lái)紋理映射的航空影像。這是因?yàn)橛脙A斜角度過(guò)大的影像進(jìn)行紋理映射會(huì)造成很大的變形。對(duì)于影像Ii和三角形Tj,定義向量vij為影像獲取位置與三角形幾何中心的連線。

    4)相鄰三角形之間的一致性。如果三維模型本身比較好,影像與三維模型之間的配準(zhǔn)比較理想并且所有影像的亮度、色調(diào)和分辨率相同,那么人的肉眼是看不見(jiàn)來(lái)源于不同紋理影像的三角形之間的拼接縫的。然而在實(shí)際中,如果影像是從相反的方向獲取的,那就會(huì)有明顯的拼接縫。實(shí)際上由于激光量測(cè)精度有限和分辨率有限,由激光數(shù)據(jù)得到的三維模型存在著缺陷,比如建筑物表面有幾何裂紋[10]。這些裂紋使得表面的法線方向發(fā)生意想不到的變化,影響到光滑表面上一些三角形的觀測(cè)角度準(zhǔn)則,使得用來(lái)紋理映射裂縫處相鄰三角形的影像是2個(gè)不同的影像,從而在整個(gè)表面上造成視覺(jué)上的紋理間斷。此外,由于測(cè)量噪聲,三維模型的表面并不是完全光滑的,這也使得不同紋理三角形之間的邊界并不平滑,而是像鋸齒一樣參差不齊。

    本文通過(guò)如下的方法來(lái)減少建筑物表面或是房頂上連續(xù)三角形之間的紋理裂紋:①根據(jù)每個(gè)三角形表面的方向,可以將每個(gè)三角形歸類到“表面”、“房頂”、“地面”這3個(gè)類中的任何一個(gè)。如果Z分量比X,Y分量小,就認(rèn)為此三角形是“表面”三角形,否則,根據(jù)其角點(diǎn)的高程,將它歸為“地面”三角形或者是“屋頂”三角形。②對(duì)于每個(gè)三角形,都可以在三角網(wǎng)中找到與其是同一類型,并有共同的邊緣(相鄰)的所有三角形。因此,對(duì)于每個(gè)三角形,能獲得其相鄰且同類型的三角形列表,這個(gè)列表使得在影像選取過(guò)程中相鄰三角形保持類型上的一致。通過(guò)下面的方程可以確定用來(lái)紋理映射三維模型的最佳影像:

    通過(guò)計(jì)算λij的值,將求解出的最高λij對(duì)應(yīng)的影像作為紋理映射三角形的初選影像,然后用相鄰一致原則,確認(rèn)或拒絕這個(gè)初選:首先,對(duì)于每個(gè)三角形Tj,利用相鄰三角形列表進(jìn)行樹(shù)形檢索,來(lái)確定與某個(gè)三角形是相同類型的相鄰三角形,一直檢索到相同類型的N級(jí)相鄰三角形。為了最終確定使用某個(gè)影像來(lái)進(jìn)行紋理映射,在初步選取的紋理影像中可以使用一個(gè)類似于中值濾波的方法來(lái)消除“噪聲”紋理。選定了影像后還要重新計(jì)算每個(gè)三角形角點(diǎn)的紋理坐標(biāo),明確指定三角網(wǎng)格的紋理。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本實(shí)驗(yàn)使用的三維模型是從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成構(gòu)網(wǎng)而來(lái)的DSM,紋理數(shù)據(jù)則是Pictometry的17張傾斜航空影像。這些影像的航向重疊度為66%,旁向重疊度為30%,傾斜角度在40o~60o之間。Pictometry數(shù)字影像系統(tǒng)為每張傾斜影像提供了初始的外方位元素,結(jié)合共線條件來(lái)解答影像的外方位元素,實(shí)現(xiàn)二維影像與三維模型的配準(zhǔn)。圖2是三維特征線與二維特征線的配準(zhǔn)情況,圖2(a)為配準(zhǔn)前的情形,圖2(b)為配準(zhǔn)后的情形??偟膩?lái)說(shuō),二維特征線與三維特征線能較好地套合在一起,但由于三維模型本身存在的誤差,并不是每條三維特征線都能很好地和二維特征線相匹配。

    圖2 三維模型線在影像上的投影

    為了進(jìn)一步定量分析外方位元素的精度,從航空影像上選取6個(gè)點(diǎn)作為檢查點(diǎn)進(jìn)行分析。利用6個(gè)檢查點(diǎn)的三維坐標(biāo)和計(jì)算出的外方位元素,通過(guò)共線條件方程解算出其像坐標(biāo),以計(jì)算出的像坐標(biāo)與實(shí)際像坐標(biāo)之間的誤差來(lái)衡量配準(zhǔn)結(jié)果的好壞,結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 通過(guò)線特征得出的外方位元素計(jì)算出的檢查點(diǎn)像坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)的對(duì)比

    通過(guò)對(duì)17張傾斜影像使用本文提到的紋理選取方法,可以挑選出最適合三維三角網(wǎng)上每個(gè)三角形的影像并計(jì)算出其紋理坐標(biāo)。圖3顯示了用來(lái)紋理映射的影像空間分布,不同的顏色代表不同來(lái)源的影像。圖3(a)顯示了基于分辨率、遮擋和觀察角而初步選取的影像空間分布。圖3(b)顯示了考慮相鄰一致原則后選取的影像分布。從圖中圓圈顯示的可以看出,考慮相鄰一致原則得出的影像選取更柔和平滑一些。

    圖3 用來(lái)紋理映射的影像空間分布

    5 結(jié) 論

    傾斜影像相比垂直影像在構(gòu)造三維模型紋理方面具有優(yōu)勢(shì)。本文提出基于Pictometry傾斜影像進(jìn)行三維城市模型紋理映射的方法,其主要分為2個(gè)步驟:影像與模型的配準(zhǔn)和傾斜影像的選取。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出紋理映射的效果能夠讓人接受,但仍有一些問(wèn)題需要在以后的研究過(guò)程中解決:首先,對(duì)應(yīng)每個(gè)三維三角形應(yīng)使用多張傾斜影像進(jìn)行紋理映射,這樣可以避免因不同光照條件和對(duì)比度的影像進(jìn)行映射而造成的紋理裂縫,但使用多張影像紋理映射又會(huì)增加數(shù)據(jù)量,需在這2個(gè)矛盾方面找到一個(gè)平衡點(diǎn);其次,需考慮如何簡(jiǎn)化紋理,降低非重要物體的細(xì)節(jié)度,從而獲取高效率的渲染運(yùn)算。

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