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    一種基于傾斜影像的多片測(cè)圖技術(shù)

    2018-08-03 02:57:08李大軍郭丙軒??瓶?/span>梁躍剛
    測(cè)繪通報(bào) 2018年7期
    關(guān)鍵詞:刺點(diǎn)交會(huì)達(dá)標(biāo)率

    李大軍,孫 濤,郭丙軒,??瓶?,梁躍剛

    (1. 東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院,江西 南昌 330013; 2. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079; 3. 武漢訊圖科技有限公司,湖北 武漢 430079)

    傳統(tǒng)的立體測(cè)圖方法是利用雙片前方交會(huì)技術(shù)確定地物點(diǎn)的物方坐標(biāo)[1],但是由于無(wú)觀測(cè)冗余、小基高比即交會(huì)角度不良的因素,因此精度穩(wěn)健性比較差[2-4]。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的立體測(cè)圖未用多余觀測(cè)值,以及小基高比導(dǎo)致影像交會(huì)角較小,在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量中,采用傳統(tǒng)的立體測(cè)圖時(shí)會(huì)因同名光線交會(huì)角大小限制而影響物方坐標(biāo)精度[5-8],交會(huì)角較小時(shí),會(huì)使得到的物方點(diǎn)高程精度較差。同時(shí),還會(huì)受到非專業(yè)相機(jī)中存在的內(nèi)參數(shù)和較大的鏡頭畸變誤差、運(yùn)動(dòng)模糊及曝光延遲等因素的影響[9-10]。另外,測(cè)圖受影像姿態(tài)影響較大,從而在一定程度上阻礙了攝影測(cè)量技術(shù)在高精度測(cè)圖中的應(yīng)用[11]。 近年

    來(lái),無(wú)人機(jī)技術(shù)和傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的發(fā)展,使得獲取影像的方法更加方便[12-13]。但無(wú)人機(jī)具有相幅小、基高比小、影像數(shù)量多、影像傾角大、重疊度不規(guī)則等特點(diǎn),而目前的立體測(cè)圖技術(shù)并未有效地利用無(wú)人機(jī)這些特點(diǎn)[14]。

    本文利用無(wú)人機(jī)獲得的高重疊度影像,提出一種多片前方交會(huì)進(jìn)行地物坐標(biāo)量測(cè)的方法,該方法不容易受到交會(huì)角大小的限制,同時(shí)引入最小二乘原理,可以獲得精度比較高的地物坐標(biāo),進(jìn)而提高無(wú)人機(jī)航測(cè)大比例尺測(cè)圖的精度。因此,多片測(cè)圖技術(shù)可充分利用傾斜攝影和冗余觀測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)影像測(cè)圖的目的。

    1 基于傾斜影像的多片測(cè)圖

    1.1 基于傾斜影像的多片測(cè)圖的原理

    共線方程是中心投影構(gòu)像的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),也是各種攝影測(cè)量處理方法的重要理論基礎(chǔ)[15],如單像空間后方交會(huì)、雙像空間前方交會(huì)及光束法區(qū)域網(wǎng)平差等一系列問(wèn)題都是以共線方程作為出發(fā)點(diǎn)的。共線方程的形式和式(1)所示,示意圖如圖1所示。

    (1)

    圖1 共線條件方程

    共線方程是空間前方交會(huì)的重要理論基礎(chǔ),與此同時(shí),二維前方交會(huì)是多片測(cè)圖的關(guān)鍵點(diǎn)所在。在攝影測(cè)量中,一般情況下利用單幅影像不能確定物體上點(diǎn)的空間位置,只能確定物點(diǎn)所在的空間方向。要獲得物點(diǎn)的空間位置一般需要利用兩幅相互重疊的影像構(gòu)成立體像對(duì),這是傾斜影像多片測(cè)圖的基礎(chǔ)。

    由立體像對(duì)左右兩影像的內(nèi)、外方位元素和同名像點(diǎn)的影像坐標(biāo)量測(cè)值來(lái)確定該點(diǎn)的物方空間坐標(biāo),即某一暫定的三維坐標(biāo)系里的坐標(biāo)或地面測(cè)量坐標(biāo)系坐標(biāo),稱作立體像對(duì)的空間前方交會(huì),空間前方交會(huì)的示意圖由圖2所示。二維空間前方交會(huì)是傾斜影像的多片測(cè)圖的基本原理,其數(shù)學(xué)模型為

    (2)

    圖2 空間前方交會(huì)

    整理式(2)可以得到

    (3)

    (4)

    整理式(3)、式(4)可得

    k1X+k2Y+l=0

    (5)

    式中

    (6)

    (7)

    (8)

    旋轉(zhuǎn)矩陣為

    式中

    (9)

    (10)

    (11)

    基于傾斜影像的多片測(cè)圖技術(shù)充分利用傾斜影像高重疊、多角度的優(yōu)勢(shì),自動(dòng)選擇基高比較優(yōu)的多個(gè)像對(duì),同時(shí)切準(zhǔn)含有同名像點(diǎn)在多張影像中的一個(gè)地物進(jìn)行立體測(cè)圖,依據(jù)多余觀測(cè)量,利用最小二乘求解最終得到高精度的物方測(cè)量坐標(biāo),計(jì)算得到其對(duì)應(yīng)高精度的地物點(diǎn)坐標(biāo)和精度指標(biāo)。因此,基于傾斜影像的多片測(cè)圖技術(shù)具有以下幾點(diǎn)優(yōu)點(diǎn):

    (1) 利用大量多余觀測(cè)值。傾斜攝影技術(shù)可獲取大重疊度、多角度的影像,因此會(huì)有大量的觀測(cè)值,利用大量多余觀測(cè)值進(jìn)行平差處理提高物方點(diǎn)坐標(biāo)精度。如一個(gè)物方點(diǎn)可在多張影像中可視,存在幾十個(gè)甚至上百個(gè)像點(diǎn)多余觀測(cè)值。

    (2) 最優(yōu)基高比。最優(yōu)基高比可得到最優(yōu)交會(huì)角,根據(jù)攝影測(cè)量學(xué)和大地測(cè)量學(xué)原理,一般交會(huì)角在30°~120°之間時(shí)觀測(cè)三角形穩(wěn)定,因此對(duì)應(yīng)交會(huì)角中誤差也一般較穩(wěn)定。在較多的同名像點(diǎn)觀測(cè)值中,挑選出交會(huì)角最優(yōu)(30°~60°)的幾組觀測(cè)值進(jìn)行觀測(cè),可避免立體測(cè)圖中因交會(huì)角大小變化而導(dǎo)致計(jì)算得到的物方點(diǎn)精度低的情況。

    1.2 基于傾斜影像的多片測(cè)圖的基本流程

    (1) 在已知的一張正射影像上畫(huà)好的房子,按照房子的形狀畫(huà)出大致的多邊形,如圖3所示。

    圖3 框出后的屋頂

    (2) 選擇其中的某個(gè)房屋多邊形,選中需要編輯的房屋角點(diǎn)。

    (3) 在選中某個(gè)房屋角點(diǎn)之后,將會(huì)彈出經(jīng)過(guò)過(guò)濾篩選后的相對(duì)應(yīng)能夠看到此點(diǎn)的3對(duì)初始影像,如圖4所示。

    圖4 篩選后的影像

    (4) 在每對(duì)影像上分別調(diào)整對(duì)應(yīng)點(diǎn)位,此時(shí)可以不是同名點(diǎn),只要是在一條同名線點(diǎn)即可,保存調(diào)整之后的像點(diǎn)。

    (5) 此時(shí)3對(duì)影像產(chǎn)生3對(duì)像點(diǎn),每對(duì)分別作二維前方交會(huì)得到3個(gè)物點(diǎn),3個(gè)物點(diǎn)求平均得到一個(gè)平均物點(diǎn)。

    (6) 剩余的影像對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)直接作多片前方交會(huì)得到最終調(diào)整后的物點(diǎn)。

    2 多片測(cè)圖的影像的選取

    無(wú)人機(jī)拍攝的圖像數(shù)量很多,如何從這些影像中選出合適的影像進(jìn)行測(cè)圖是多片測(cè)圖的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)所在,本文主要通過(guò)以下6種方法來(lái)選取出合適的影像。

    (1) 通過(guò)光線方向篩選。首先在正射影像上刺出房屋屋角并且畫(huà)出與該屋角點(diǎn)相關(guān)的兩條房屋邊線,在實(shí)際操作過(guò)程中可以只給出邊線對(duì)應(yīng)的向量或邊線的兩個(gè)端點(diǎn),邊線給定之后,此時(shí)屋角與攝影中心可構(gòu)成一條由屋角點(diǎn)朝向攝影中心的向量A,另外屋角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的兩個(gè)墻面可計(jì)算出2個(gè)法向量B、C,然后分別計(jì)算向量A與B、A與C的向量夾角,此時(shí)如果向量夾角大于90°則認(rèn)為當(dāng)前影像不可見(jiàn)屋角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的兩面墻。如果在90°以內(nèi),則認(rèn)為當(dāng)前影像為候選影像,候選影像要保證至少能夠看到一面墻,同時(shí)需要考慮該房角點(diǎn)是凸房角點(diǎn)還是凹房角點(diǎn)。如圖5所示。

    但是有一個(gè)問(wèn)題需要注意:此時(shí),在正射影像上刺出屋角點(diǎn)時(shí)只有物方的X、Y坐標(biāo),而沒(méi)有Z坐標(biāo)。獲得物方Z坐標(biāo)的方式有2種:一是通過(guò)在兩張影像上刺出該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的同名點(diǎn),交會(huì)計(jì)算出Z坐標(biāo);二是指通過(guò)DEM給定一個(gè)Z值。

    圖5 光線方向篩選示意圖

    (2) 通過(guò)物方范圍篩選。在選擇候選影像時(shí)要注意當(dāng)前屋角點(diǎn)是否處于當(dāng)前影像的范圍內(nèi),僅通過(guò)向量夾角無(wú)法確定當(dāng)前屋角點(diǎn)是否在當(dāng)前影像范圍內(nèi)。因此,還需要計(jì)算當(dāng)前影像對(duì)應(yīng)的物方范圍,然后確定當(dāng)前屋角點(diǎn)是否落在當(dāng)前影像的物方范圍內(nèi)?;蛘咭部梢詫?dāng)前物方點(diǎn)投影到其他影像上來(lái)判斷是否落在對(duì)應(yīng)影像上。

    (3) 通過(guò)交會(huì)角篩選。在上述的方法(1)與方法(2)篩選出的候選影像中,兩兩進(jìn)行交會(huì)計(jì)算得出相應(yīng)的交會(huì)角,交會(huì)角接近90°的情況是最佳的,根據(jù)當(dāng)前交會(huì)角與90°差值的絕對(duì)值進(jìn)行依次排序,形成相對(duì)序列;在相對(duì)序列中由上至下剔除重復(fù)影像的像對(duì),最終選擇前10對(duì)圖像作為候選像對(duì)。

    (4) 通過(guò)投影篩選。除了需要考慮當(dāng)前影像對(duì)應(yīng)的物方范圍之外,房角點(diǎn)的像素坐標(biāo)是否在當(dāng)前影像的像方范圍內(nèi)也是篩選影像的一個(gè)條件。通過(guò)計(jì)算當(dāng)前房角點(diǎn)的像素坐標(biāo)來(lái)判斷是否在影像上,如果在則保留這張影像,如果不在,這張影像被濾除。

    (5) 通過(guò)與影像中心距離來(lái)篩選。通過(guò)計(jì)算房角點(diǎn)的像素坐標(biāo)是否在影像的中間部分,中間部分是指去除影像上下左右邊緣1/6的部分。如果點(diǎn)不在中間部分,這張影像被濾除,否則,這張影像就被保留下來(lái)。

    (6) 通過(guò)分辨率進(jìn)行篩選。在光線平移量很小的情況下,可以認(rèn)為它們二者是平行的,因此可以計(jì)算出在垂直于光線方向上的分辨率X,但是最終需要計(jì)算在墻面方向上的分辨率。由幾何關(guān)系可以求得在墻面上的分辨率X′=X·cosθ,如圖6所示。將分辨率低于閾值的影像濾除,保留分辨率高于閾值的圖像。

    3 試驗(yàn)論證

    設(shè)計(jì)試驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的多片測(cè)圖方法的精確度,數(shù)據(jù)的種類是房屋的屋角,同時(shí),數(shù)據(jù)達(dá)標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)是指平面誤差小于10 cm,但是這里只考慮了平面,沒(méi)有考慮高程。此外,影像的分辨率是5 cm。按照前文中的基本操作流程來(lái)進(jìn)行測(cè)圖,部分測(cè)圖的結(jié)果見(jiàn)表1。

    圖6 分辨率篩選示意圖

    點(diǎn)號(hào)ID刺點(diǎn)清晰度0-優(yōu),1-良,2-差,3-很差實(shí)際刺點(diǎn)影像個(gè)數(shù)視角個(gè)數(shù)驗(yàn)證平面精度/m13420.135321630.096751630.065060630.0808110630.0138151630.0536140630.0544160630.0980281420.0395303630.1292262630.0555383420.1542502630.0702550630.0448

    同時(shí),相關(guān)的精度達(dá)標(biāo)情況見(jiàn)表2。

    表2 達(dá)標(biāo)情況

    從表2可以看出在刺點(diǎn)清晰度為優(yōu)的情況下,達(dá)標(biāo)的數(shù)量為11個(gè),達(dá)標(biāo)率為78.5%;在刺點(diǎn)清晰度為良的情況下,達(dá)標(biāo)的數(shù)量為12個(gè),達(dá)標(biāo)率為70.5%;在刺點(diǎn)清晰度為差的情況下,達(dá)標(biāo)數(shù)量也為3個(gè),達(dá)標(biāo)率為30%;總的達(dá)標(biāo)率為47.3%。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    傳統(tǒng)的利用無(wú)人機(jī)獲取的影像進(jìn)行立體測(cè)圖的方法具有靈活、機(jī)動(dòng)、快速、低成本等優(yōu)點(diǎn),但是,同時(shí)存在由于無(wú)觀測(cè)冗余、小基高比造成的精度穩(wěn)健性比較差等不足,本文利用無(wú)人機(jī)獲得的高重疊度影像,提出了一種多片前方交會(huì)進(jìn)行地物坐標(biāo)量測(cè)的方法。該方法不容易受到交會(huì)角大小的限制,同時(shí)引入最小二乘原理,可以獲得精度比較高的地物坐標(biāo),進(jìn)而提高無(wú)人機(jī)航測(cè)大比例尺測(cè)圖的精度。通過(guò)試驗(yàn)對(duì)比,總體達(dá)標(biāo)率為47.3%,驗(yàn)證了基于傾斜影像多片測(cè)圖方法的可行性。但是由于時(shí)間有限,本文方法在刺點(diǎn)清晰度較差的情況下達(dá)標(biāo)率不佳。因此,下一步的工作著重點(diǎn)是進(jìn)一步完善在刺點(diǎn)清晰度較低的情況下來(lái)提高達(dá)標(biāo)率,使基于傾斜影像的多片測(cè)圖方法適應(yīng)多種不同的環(huán)境。

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