數(shù)字影像交會定點分析與編程實現(xiàn)

黃秋鋒　任中杰　王兆媛

【摘 要】交會定點是測繪中一種主要的數(shù)據(jù)獲取方式，影像交會定點是攝影測量的基礎(chǔ)。若已知影像的6個外方位元素便可確定被攝物體與影像之間的關(guān)系，進而由立體像對空間前方交會法解算出同名像點在物方空間坐標系中的坐標。為此，論文采用C#編程技術(shù)，借助計算機強大的計算能力，實現(xiàn)像點坐標的量測以及數(shù)字影像外方位元素的解算，最終根據(jù)量測出的同名像點像坐標及其外方位元素解算出所對應(yīng)地面點的地面坐標。

【Abstract】The intersection point is one of the main data acquisition methods in surveying and mapping， and the intersection point of images is the basis of photogrammetry. If the 6 outer elements of the image are known， the relation between the object and the image can be determined， and then the coordinate of the image point in the object space coordinate system is solved by the stereo intersection method. Therefore， this paper adopts C# programming technology， using the powerful computing capability of computer， realizes the image coordinate measurement and azimuth digital image elements according to the final solution， measures the corresponding image points like coordinates and exterior orientation elements are calculated corresponding to the ground coordinates of ground points.

【關(guān)鍵詞】交會定點；三角測量；外方位元素；C#編程

【Keywords】intersection point； triangulation； external elements； C# programming

【中圖分類號】P231 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）07-0188-03

1 引言

數(shù)字影像信息量豐富、形態(tài)逼真，能夠真實地反映客觀物體或目標[1]。有利于提取所研究物體大量的幾何信息與物理信息，為攝影測量在各個方面中的應(yīng)用提供可能。一方面通過攝影測量可以測繪各種比例尺的地形圖用于地形量測，為各種地理信息系統(tǒng)提供三維基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并為城鎮(zhèn)、資源、規(guī)劃、地質(zhì)、交通、林業(yè)、農(nóng)業(yè)和工程等部門提供各種專題圖。另一方面攝影測量也可用于建筑、考古、醫(yī)學(xué)、工業(yè)、體育、生物、變形監(jiān)測、事故調(diào)查、公安偵破等各種非地形測量中。盡管攝影測量的應(yīng)用領(lǐng)域不盡相同，但其主要的技術(shù)方法都是通過二維數(shù)字影像重構(gòu)三維模型并在該模型上提取各種所需的信息[2]。

通過對數(shù)字影像的量測與解譯可以快速地在大范圍內(nèi)進行點位的測定[3]，且影像上的目標均不受地面通視條件的限制，作業(yè)人員無需接觸測量物體本身，可大大地減弱觀測環(huán)境的影響，減少因無法安置儀器而造成的困擾，使作業(yè)人員無需到達測區(qū)便可進行量測，大量提高數(shù)據(jù)采集效率。

2 單像空間后方交會

單像空間后方交會是一種解算攝影時刻數(shù)字影像在某物方坐標系中的位置和姿態(tài)的方法[4]，該方法的實現(xiàn)需要獲得影像覆蓋范圍內(nèi)一定數(shù)量的平高控制點及其在影像上的像坐標并結(jié)合共線條件才能進行解算。即通過獲取影像的6個外方位元素來確定影像與被攝物體的關(guān)系[5]。為確定影像的6個外方位元素，設(shè)計其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖及算法流程圖如圖1和圖2所示：

3 立體像對前方交會

假設(shè)在兩個相鄰的攝站點S1和S2上對地面進行攝影，獲得具有一定重疊度的左右影像，且滿足立體像對上的同名像點a1和a2為地面點A的構(gòu)像[6]。在已知數(shù)字影像方位元素的條件下，根據(jù)兩條直線相交于一點即可得交點A的三維坐標。這種根據(jù)左右影像的攝站坐標及其上兩同名像點的像坐標求解兩同名光線的交點坐標的方法稱為數(shù)字影像前方交會。當只對兩張影像即一個立體像對進行前方交會時常采用的方法有共線方程嚴密解法和點投影系數(shù)法兩種[7]。本文以點投影系數(shù)法為例分析并設(shè)計其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖和算法流程圖如圖3及圖4所示：

4 交會定點實例

4.1 數(shù)字影像獲取

本文以CanonEOS 5D Mark II相機為試驗相機，其光圈為9.0，快門為1/400。影像以CR2佳能相片格式存儲輸出，分辨率為5616×3744，鏡頭標稱焦距為35mm和50mm，其參數(shù)文件如表1所示。對外業(yè)采集的影像數(shù)據(jù)經(jīng)一定的格式轉(zhuǎn)化和畸變差校正后，采用圖5和6分別作為左右影像。

4.2 功能實現(xiàn)

數(shù)字影像交會定點系統(tǒng)主要實現(xiàn)相機參數(shù)、坐標數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)的讀取、顯示和分析，以及像點坐標的量測。實現(xiàn)對影像外方位元素、同名點物方坐標的解算和管理。其界面如圖7和圖8所示：

4.3 精度分析

數(shù)字影像交會定點的任務(wù)是解決目標點的空間定位問題，其定位精度如何是解決實際問題時用戶很關(guān)心的指標。只有明確了不同方法所能達到的精度，才能根據(jù)需要選擇方法。一方面可從理論上進行分析，即將待測點的地面坐標改正數(shù)作為隨機變量并利用最小二乘平差法解算出坐標改正數(shù)的協(xié)因數(shù)陣。另一方面則是利用野外實地量測的大量控制點作為多余檢查點，比較平差計算所得的控制點坐標值與野外實地測量的坐標值，將其比較差作為真誤差，并通過這些真誤差計算出點位坐標精度。通常我們將前一種方法得到的精度稱為理論精度，通過對理論精度的分析我們能了解平差后誤差的分布規(guī)律，借此可對控制點進行合理的分布設(shè)計。后一種方法得到的精度估計稱為實際精度，也是評定數(shù)字影像交會定點精度較為客觀的方法。由于數(shù)字影像在進行交會定點計算時并沒有利用多余條件進行平差計算，使得數(shù)字影像 交會定點的最終精度主要受數(shù)字影像后方交會精度及像坐標采集精度的影響。經(jīng)計算整理得各同名像點的精度如表2所示。

其中Xjs、Yjs、Zjs表示數(shù)字影像交會定點的計算結(jié)果；ΔX、ΔY、ΔZ表示計算值與實地測量值的較差。由統(tǒng)計表知平面坐標的最大較差為5.5cm；高程坐標的最大較差為0.435m。

5 結(jié)論

本文通過C#編程，實現(xiàn)數(shù)字影像交會定點功能，可大量減少測量人員的野外工作量。由于數(shù)字影像交會定點實現(xiàn)的前提條件是已知同名像點的像坐標以及左右影像的外方位元素，因此在只有影像數(shù)據(jù)及其相機參數(shù)與控制點坐標的情況下，需先精確地獲取像點坐標并對左右影像分別進行后方交會處理，在解算出數(shù)字影像外方位元素的基礎(chǔ)上方可進行數(shù)字影像交會定點分析。在本系統(tǒng)中影響交會精度的主要是像坐標的精度以及單像空間后方交會的精度，其中單像空間后方交會主要受數(shù)學(xué)模型影響，而像坐標在本系統(tǒng)中由于是通過鼠標雙擊獲得的，除影像本身的誤差影響，主要存在人眼的識別誤差?？紤]到個別已知同名像點像坐標及其外方位元素而無影像、控制點等數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)將數(shù)據(jù)采集、處理與分析相互分離，使得作業(yè)人員能夠?qū)﹀e誤的數(shù)據(jù)進行整理，進一步提高程序的可操作性。

【參考文獻】

【1】張劍清，潘勵，王樹根.攝影測量學(xué)[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2009.

【2】馬振國.基于GPU并行加速的正射影像生成研究[D].濟南：山東科技大學(xué)，2011.

【3】張建霞.基于SWDC的數(shù)碼航空攝影測量研究與應(yīng)用[M].徐州：中國礦業(yè)大學(xué)出版社，2015.

【4】官云蘭，周世健，周銘，等.基于角錐體原理的空間后方交會改進算法[J].測繪科學(xué)，2006，32（2）：27-29.

【5】張雪萍.安置元素測圖對POS外方位元素的精度需求[J].計算機工程與應(yīng)用，2010，46（2）：141-144.

【6】顧斌.數(shù)字圖像與激光點云配準及在建筑物三維建模中的應(yīng)用[D].徐州：中國礦業(yè)大學(xué)，2014.

【7】吳曉燕，白志剛，劉敏，等.基于GPS/INS數(shù)據(jù)的多像空間前方交會[J].礦山測量，2009（01）：53-56.