ContextCapture與INPHO結(jié)合的無(wú)人機(jī)空三加密方法研究

李驍，葉進(jìn)勇，魏霖，譚明珠

(成都市勘察測(cè)繪研究院，四川 成都 610081)

1 引 言

由于無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)具有數(shù)據(jù)獲取效率高、外業(yè)時(shí)間少、成本低等顯著優(yōu)勢(shì)，得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用[1，2]。同時(shí)，無(wú)人機(jī)測(cè)繪存在一些自有的局限性。首先，出于成本和載荷限制的考慮，無(wú)人機(jī)上多數(shù)使用單反或微單等非量測(cè)相機(jī)，因此影像的像幅尺寸、成像質(zhì)量等遠(yuǎn)低于大像幅量測(cè)型相機(jī)。其次，無(wú)人機(jī)自重輕，飛行高度低，飛行時(shí)極易受到氣流擾動(dòng)影響，從而使得航線和姿態(tài)的穩(wěn)定性較差。

目前測(cè)繪單位所使用的主流攝影測(cè)量系統(tǒng)如INPHO、航天遠(yuǎn)景、JX4等，都是設(shè)計(jì)用于處理大像幅量測(cè)型相機(jī)的影像。這類軟件在處理像幅較小、噪點(diǎn)較重、影像姿態(tài)變化較大的無(wú)人機(jī)影像時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)影像連接點(diǎn)提取不足的情況，從而導(dǎo)致空三平差失敗或成果質(zhì)量較差。為解決這類問(wèn)題，通常需要人工添加足夠數(shù)量的連接點(diǎn)，而無(wú)人機(jī)影像數(shù)量遠(yuǎn)多于普通航空影像，因此這類處理補(bǔ)點(diǎn)工作通常需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。

2 ContextCapture與INPHO軟件特點(diǎn)

2.1 ContextCapture軟件特點(diǎn)

Bentley公司的ContextCapture軟件原名Smart3D。該軟件是目前使用最廣泛的影像自動(dòng)建模軟件，大量用于傾斜攝影的影像處理與自動(dòng)建模工作中[3～5]。

ContextCapture軟件具有強(qiáng)大的影像匹配功能，可以極高的速度完成海量影像的自動(dòng)匹配工作。自動(dòng)匹配獲取的連接點(diǎn)數(shù)量大、密度高、準(zhǔn)確可靠，并且可以指定區(qū)域的三維模型、DOM、DEM、DSM等成果。但該軟件無(wú)法用于DLG的生產(chǎn)，同時(shí)導(dǎo)出的空三結(jié)果由于外方位角元素和文件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的差異，不能用于其他攝影測(cè)量軟件。

2.2 INPHO軟件特點(diǎn)

Trimble公司的INPHO軟件是目前廣泛應(yīng)用的攝影測(cè)量軟件。INPHO中各類模塊涵蓋了畸變糾正、空三加密、地形建模、正射糾正等功能。其中用于空三加密與平差的MATCH-AT模塊使用PATB軟件包的光束法區(qū)域網(wǎng)平差模型，可以滿足高質(zhì)量、高效率的空三加密工作。而且空三加密平差成果可以輸出為多種數(shù)據(jù)格式用于不同平臺(tái)的立體測(cè)圖工作[6，7]。

但是對(duì)于像幅較小、噪點(diǎn)較重、影像姿態(tài)變化較大的無(wú)人機(jī)影像，INPHO的影像自動(dòng)匹配實(shí)際效果往往較差，會(huì)出現(xiàn)連接點(diǎn)數(shù)量稀少、分布不均勻、匹配錯(cuò)誤等問(wèn)題，對(duì)后續(xù)的空三處理造成不良影響。

2.3 ContextCapture與INPHO相結(jié)合的新方法

根據(jù)ContextCapture和INPHO的各自優(yōu)勢(shì)，本文提出將兩種軟件處理流程結(jié)合使用的空三加密方法。首先使用ContextCapture對(duì)影像進(jìn)行處理，獲取高密度、高精度的影像連接點(diǎn)和影像外方位元素成果。然后在INPHO中導(dǎo)入上述成果進(jìn)行光束法區(qū)域網(wǎng)平差計(jì)算，最終獲得精確的影像外方位元素。最后可以將平差結(jié)果導(dǎo)出為PAT-B、ZI等格式，在航天遠(yuǎn)景等測(cè)圖工作站中恢復(fù)立體像對(duì)完成DLG的生產(chǎn)制作。

3 數(shù)據(jù)成果轉(zhuǎn)換

3.1 ContextCapture工程導(dǎo)出與XML文件解析

ContextCapture軟件中可以將工程導(dǎo)出為XML文件。導(dǎo)出XML文件中包含了項(xiàng)目所有參數(shù)信息，包括相機(jī)參數(shù)、影像外方位元素、像控點(diǎn)坐標(biāo)與圖像量測(cè)值以及影像連接點(diǎn)。

XML文件作為可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言，具有結(jié)構(gòu)清晰、規(guī)則簡(jiǎn)單、擴(kuò)展性好等特點(diǎn)，因此可以較方便地獲取文件中的信息。在ContextCapture導(dǎo)出的XML文件中的Photogroups、ControlPoints、TiePoints三個(gè)三級(jí)標(biāo)簽，分別記錄了影像、控制點(diǎn)、連接點(diǎn)的全部信息。

Photogroups下有若干個(gè)Photogroup四級(jí)標(biāo)簽，每個(gè)Photogroup標(biāo)簽內(nèi)的ImageDimensions、FocalLength、SensorSize、PrincipalPoint、Distortion標(biāo)簽中的內(nèi)容分別記錄了相機(jī)的像素尺寸、焦距、像幅大小、像主點(diǎn)位置、畸變參數(shù)。Photogroup標(biāo)簽內(nèi)的每個(gè)Photo標(biāo)簽均對(duì)應(yīng)工程中的每一張影像。每個(gè)Photo內(nèi)部的Id、ImagePath、Pose標(biāo)簽中的內(nèi)容分別對(duì)應(yīng)影像的序列號(hào)、文件名、外方位元素。

ControlPoints下的ControlPoint標(biāo)簽對(duì)應(yīng)每個(gè)像控點(diǎn)。ControlPoint中的Name、Position、Measurement標(biāo)簽中的內(nèi)容對(duì)應(yīng)像控點(diǎn)的名稱、XYZ坐標(biāo)以及影像的量測(cè)值。

TiePoints下的TiePoint標(biāo)簽均對(duì)應(yīng)每個(gè)連接點(diǎn)。TiePoint中的Name、Position、Measurement標(biāo)簽中的內(nèi)容均對(duì)應(yīng)像控點(diǎn)的名稱、XYZ坐標(biāo)以及影像的量測(cè)值。

3.2 INPHO的工程文件與連接點(diǎn)文件解析

INPHO的工程文件PRJ以及空三連接點(diǎn)文件XPF都采用ASCII編碼。在PRJ工程文件中每個(gè)$PHOTO的內(nèi)容對(duì)應(yīng)工程中的每張影像。$PHOTO內(nèi)部的$EXT_ORI、$PHOTO_POINTS分別對(duì)應(yīng)該影像的內(nèi)外方位元素和像控點(diǎn)量測(cè)值。$CAMERA_DEFINITION項(xiàng)內(nèi)記錄著相機(jī)的所有參數(shù)，$CONTROL_POINTS項(xiàng)內(nèi)記錄控制點(diǎn)的點(diǎn)名和坐標(biāo)值。

在XPF連接點(diǎn)文件中，每個(gè)$PHOTO項(xiàng)均對(duì)應(yīng)工程中的每張影像。$PHOTO_POINTS項(xiàng)記錄了該影像上所有連接點(diǎn)的點(diǎn)名、影像量測(cè)值等。文件最末的$ADJUSTED_POINTS項(xiàng)里記錄了所有連接點(diǎn)的點(diǎn)名和XYZ坐標(biāo)值等。

3.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程實(shí)現(xiàn)

在ContextCapture和INPHO的數(shù)據(jù)文件中相機(jī)、影像、像控點(diǎn)、連接點(diǎn)所有關(guān)鍵信息均可對(duì)應(yīng)，因此可以用編程實(shí)現(xiàn)兩者之間的轉(zhuǎn)換。

在實(shí)現(xiàn)對(duì)XML文件的讀取中，可以利用正則表達(dá)式“”來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)XML標(biāo)簽中內(nèi)容的讀取。根據(jù)兩類軟件的各自文件編碼規(guī)則，可以建立如表1所示的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)ContextCapture與INPHO中所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)換。

INPHO文件與XML文件映射關(guān)系表 表1

3.4 轉(zhuǎn)角系統(tǒng)矩陣轉(zhuǎn)換

絕大部分參數(shù)均可以直接建立直接的映射關(guān)系即可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換。但這兩類軟件對(duì)影像外方位角元素的旋轉(zhuǎn)矩陣的定義有所差別，不能直接復(fù)制使用。

INPHO中影像外方位角元素采用ω-φ-k轉(zhuǎn)角系統(tǒng)。工程文件中旋轉(zhuǎn)矩陣M與外方位角元素ω、φ、k的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：

(1)

而在ContextCapture中使用的外方位角元素和旋轉(zhuǎn)矩陣與式(1)不同。經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)在ContextCapture中ω角的起始方向以及φ角與k角的旋轉(zhuǎn)方向均與INPHO中對(duì)應(yīng)的方向相反。將兩類軟件的定義角度分別式(1)中進(jìn)行計(jì)算展開，則會(huì)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)矩陣中對(duì)應(yīng)元素的解析式之間有準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即第一行所有元素相等，第二、第三行所有元素的正負(fù)相反。因此矩陣轉(zhuǎn)換僅需要在讀取XML文件中矩陣后，對(duì)矩陣中第二、第三行的對(duì)應(yīng)元素取反，即可轉(zhuǎn)換為INPHO中的矩陣。

4 案例驗(yàn)證

4.1 外業(yè)概況

為驗(yàn)證該方案的準(zhǔn)確性，選取了某次無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證。該測(cè)區(qū)地形為高山地，成圖比例尺為 1∶1 000。無(wú)人機(jī)相對(duì)飛行高度為 600 m。航線如圖1所示共三條平行航線，設(shè)計(jì)的航向重疊度為80%，旁向重疊度為50%。在飛行前預(yù)先布設(shè)了19個(gè)地面標(biāo)記點(diǎn)(如圖2所示)并測(cè)量了點(diǎn)位坐標(biāo)。在后期處理中將其中10個(gè)點(diǎn)作為基本定向控制點(diǎn)，其余9個(gè)點(diǎn)作為定向檢查點(diǎn)。飛行中共獲取有效影像108張。

圖1 設(shè)計(jì)航線與像控點(diǎn)分布

圖2 像控點(diǎn)的實(shí)地照片與無(wú)人機(jī)影像

4.2 內(nèi)業(yè)處理流程

首先對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行畸變糾正處理以消除光學(xué)畸變。隨后在INPHO中以標(biāo)準(zhǔn)流程進(jìn)行空三處理。最終共提取出連接點(diǎn) 2 626個(gè)，但連接點(diǎn)分布極其不均勻，大部分區(qū)域連接點(diǎn)數(shù)量稀少(如圖3所示)，自動(dòng)空三平差處理失敗。

圖3 連接點(diǎn)稀少且分布不均勻

按照本文所設(shè)計(jì)的技術(shù)路線，對(duì)畸變糾正處理的影響使用ContextCapture進(jìn)行處理。在運(yùn)行完空三處理后可以看出軟件自動(dòng)匹配出的大量連接點(diǎn)。隨后將該工程導(dǎo)出為XML文件，導(dǎo)出時(shí)同樣將連接點(diǎn)一并導(dǎo)出。將該XML轉(zhuǎn)換為INPHO的工程文件和連接點(diǎn)文件。在INPHO中將該工程文件打開，由圖4、圖5可見(jiàn)連接點(diǎn)的數(shù)量和密度均有極大的改善。

圖4 連接點(diǎn)數(shù)量較多

圖5 每張影像都有數(shù)量較多的連接點(diǎn)

4.3 空三平差與精度評(píng)定

最后在INPHO中運(yùn)行光束法空三平差計(jì)算，得到定向點(diǎn)的殘差和檢查點(diǎn)誤差如表2、表3所示。

空三加密基本定向點(diǎn)殘差 表2

空三加密檢查點(diǎn)誤差 表3

基本定向點(diǎn)平面殘差中誤差為 0.416 m，高程殘差中誤差為 0.045 m，檢查點(diǎn)誤差中誤差為0.639，高程誤差中誤差為 0.336 m，均符合規(guī)范中該比例尺下的各類誤差的要求[10]。

后續(xù)工作根據(jù)實(shí)際需要，在INPHO中完成DEM、DOM的編輯和生產(chǎn)。并將空三成果導(dǎo)出為PAT-B、ZI等格式，在立體測(cè)圖工作站上完成DLG生產(chǎn)。

5 結(jié) 語(yǔ)

無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)由于像幅較小、姿態(tài)較差等，在常規(guī)的空三平差中無(wú)法提取出足夠多的連接點(diǎn)，從而導(dǎo)致空三平差失敗。本文提出的利用ContextCapture進(jìn)行連接點(diǎn)提取，數(shù)據(jù)成果經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后在INPHO進(jìn)行空三平差計(jì)算解決這一問(wèn)題，從而減少無(wú)人機(jī)空三平差的處理時(shí)間、提高成果精度。目前該技術(shù)流程已在多個(gè)無(wú)人機(jī)地形圖測(cè)繪的生產(chǎn)項(xiàng)目中得到應(yīng)用，取得良好的效果。