基于無人機傾斜攝影的校園三維建模

羅 鑫 張作淳* 王志彪 吳彬暉 伍躍飛 李運豐

（ 浙江水利水電學(xué)院，浙江 杭州310018）

傾斜攝影技術(shù)是近年發(fā)展起來的一項測繪技術(shù)，該技術(shù)通過從五個不同的視角（一個垂直和四個傾斜）同步采集影像，獲取到豐富的建筑物頂面及側(cè)視的高分辨率紋理。它不僅能夠真實地反映地物情況，高精度地獲取物方紋理信息，還可通過先進的定位、融合、建模等技術(shù)，生成真實的三維城市模型。本文以浙江水利水電學(xué)院校區(qū)作為實驗對象，利用六旋翼五鏡頭無人機獲取傾斜攝影影像資料，使用ContextCapture 軟件建立三維模型，最后用DP-modeler 軟件對模型存在的漏洞、漂浮物、紋理模糊等進行修飾，能實現(xiàn)很好的建模效果。

1 無人機傾斜攝影測量三維建模的基本路線

傾斜攝影測量校園三維建?；旧峡梢苑譃樗拇蟛襟E。

第一步是數(shù)據(jù)獲取，傾斜影像數(shù)據(jù)獲取主要分為實地踏勘、設(shè)計航線和實施飛行。第二步是數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括照片的篩選、影像去畸變、照片文件夾整理、pos 數(shù)據(jù)信息篩選、相控坐標(biāo)數(shù)據(jù)檢查，相機參數(shù)預(yù)查。第三步是建立工程構(gòu)建三維模型。本次使用的三維建模軟件是ContextCapture，它通過輸入預(yù)處理后的數(shù)據(jù)刺點后自動匹配特征點進行空三加密運算。空三加密后軟件會根據(jù)編程算法匹配出同名點相對，根據(jù)這些同名點相對構(gòu)建模型點云，將點云連起來構(gòu)成三角網(wǎng)，這就會呈現(xiàn)出模型的雛形，再在模型上貼上對應(yīng)的紋理，最終得到三維模型。第四步是三維模型的修復(fù)，傾斜攝影三維模型因為光線、天氣和遮擋物的影響會出現(xiàn)水面漏洞，紋理失真，建筑物結(jié)構(gòu)變形丟失等問題需要用到第三方軟件進行修復(fù)優(yōu)化處理。

2 基于無人機傾斜攝影的校園三維建模

2.1 傾斜影像數(shù)據(jù)獲取

傾斜影像數(shù)據(jù)包括照片數(shù)據(jù)、pos 數(shù)據(jù)、相機參數(shù)數(shù)據(jù)、像控測量數(shù)據(jù)。要獲得這些數(shù)據(jù)需要經(jīng)過實地踏勘、航線設(shè)計、飛行采集三個環(huán)節(jié)本次實驗場地點為浙江水利水電學(xué)院校區(qū)共設(shè)地面像控點8 個，采用大疆經(jīng)緯M600PRO 六旋翼無人機搭載SHARE-100 五鏡頭傾斜攝影。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

因無人機在空中作業(yè)時時間跨度較大，環(huán)境和天氣會產(chǎn)生變化。不同的風(fēng)力和風(fēng)向會對航線產(chǎn)生偏差這些因素都會影響到照片的質(zhì)量，導(dǎo)致建模的精度產(chǎn)生偏差。在飛行結(jié)束后通過采集的pos 數(shù)據(jù)中的旋偏角和航偏角判斷其飛行姿態(tài)是否達到相應(yīng)的規(guī)范[1]。采集的相片在電腦上大致瀏覽觀察是否存在重影不清晰，曝光度太高使得照片太亮，或者存在陰影區(qū)域和色差。拍攝時會將未到達預(yù)定地點的數(shù)據(jù)和照片都采集到，且在起飛和降落時的照片也會在總數(shù)據(jù)中，要剔除多余的照片數(shù)據(jù)。

2.3 三維模型生產(chǎn)

本次建模是利用Context Capture 建模軟件進行三維模型自動化生產(chǎn)。其中最關(guān)鍵的技術(shù)就是多視影像聯(lián)合平差技術(shù)。這個技術(shù)就是在影像中提取特征不變的區(qū)域, 建立描述對應(yīng)的算子然后再進行數(shù)據(jù)匹配。國內(nèi)常用到的特征算子提取有SIFT、MSER、Moravec、Forstner 等方法。

2.3.1 相控刺點

導(dǎo)入之前整理好后的相片、pos 數(shù)據(jù)、像控點坐標(biāo)和相機參數(shù)。首先進行第一遍刺點，根據(jù)相控點實地照片對每個像控點準(zhǔn)確的刺5 到8 張照片提交第一遍空三（通過同名點匹配使預(yù)刺點和實際刺點的位置更加接近，以便于第二遍快速刺點）。在跑完第一次空三后，將所有像控點刺完其他參數(shù)不變進行第二遍空三。

2.3.2 空三加密

在完成像控點刺點后，進行空三加密。空三加密是無人機傾斜攝影三維建模中內(nèi)業(yè)處理最關(guān)鍵的部分。首先從圖像中提取大量特征點，然后再次使用點匹配和密集匹配技術(shù)執(zhí)行相同名稱點的匹配，然后通過優(yōu)化迭代調(diào)整，失真校正和其他步驟進行迭代以獲取準(zhǔn)確的結(jié)果。通過獲取方位角元素，每個圖像的確切空間位置和旋轉(zhuǎn)角度，確定下一個3D 重建的每個圖像之間的投影關(guān)系。

基于ContextCapture 全自動三維建模軟件，結(jié)合POS 系統(tǒng)提供的外部方向元素和相機安裝位置關(guān)系，可以模擬所有圖像（包括傾斜圖像）的表面投影范圍，并對粗糙圖像采用精細的金字塔匹配策略，以在所有圖像級別自動生成相同的名稱點。可以匹配的自由凈光束調(diào)整，以相同的名稱獲得更好的結(jié)果[2]。

2.3.3 三維模型生成

高密度匹配技術(shù)會根據(jù)該軟件的高精度圖像匹配算法自動匹配所有圖像中所有具有相同名稱的點，從圖像中提取更多特征點，形成一個高密度點云，從而更準(zhǔn)確地表示功能細節(jié)[3]。通過影像間的三角關(guān)系構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)TIN 如圖1，并生成三維模型，但這個三維模型為白模只有形狀無圖案如圖2。所以最后的步驟就是對三維模型賦予紋理，由于影像都有位置和方向信息，該過程可根據(jù)位置信息將對應(yīng)的影像附著在三維模型的表面，最后輸出紋理逼真的三維場景模型[4]如圖3 所示。

圖1 不規(guī)則三角網(wǎng)

圖2 三維模型白膜

圖3 三維場景模型

2.4 三維模型修復(fù)

生成的三維模型會存在一些問題，由于飛行時光線和遮擋物等原因會出現(xiàn)扭曲、紋理模糊不清特別是水域?qū)獾恼凵鋾鼓Ｐ椭谐霈F(xiàn)破洞等癥狀可將將這部分模型的瓦片導(dǎo)入到模型修理軟件中修復(fù)和優(yōu)化，將破面、漏洞等進行修復(fù)，最后將修正后的數(shù)據(jù)重新導(dǎo)回ContextCapture 軟件，整合輸出。

DP-modeler2.0 能夠?qū)⒛Ｐ偷乃袛?shù)據(jù)和圖片都一起導(dǎo)入到軟件中，對模型紋理模糊部分一鍵貼圖，對與模型中出現(xiàn)的房屋變形，道路平整，水面破洞都能簡單有效的修復(fù)。相比于其他軟件，DP-modeler2.0 中還可以對模型紋理使用PS 軟件進行修改，它能在軟件中直接啟動電腦中的PS，對紋理模糊找不到合適的圖片貼圖的區(qū)域進行人為干涉修改使模型更加美觀。

3 模型精度評定

本次的模型建成后為檢測傾斜攝影測量模型的相對精度，抽取了一些數(shù)據(jù)進行比對計算差值，評定精度內(nèi)容有大地精度、大地緯度和高程，選用的坐標(biāo)系是CGCS200。在模型和校園實地選擇對應(yīng)的標(biāo)志物點。內(nèi)業(yè)的坐標(biāo)判定方法是在Acute3D Viewer 中查看坐標(biāo)信息，同時注意將模型放到最大，選點盡量做到最精確，以確保坐標(biāo)的準(zhǔn)確性。外業(yè)使用GPS RTK 進行測量，測出監(jiān)測點的平面坐標(biāo)和高程，然后通過計算得到數(shù)據(jù)的平面中誤差和高程中誤差，對數(shù)據(jù)進行分析，最后得出結(jié)論[5]。

4 結(jié)論

本文以浙江水利水電學(xué)院為研究區(qū)域，研究無人機傾斜攝影測量三維建模的方法[6]。無人機傾斜攝影測量三維建模技術(shù)是這些年來興起的一項新技術(shù)[7]，通過控制無人機的飛行軌跡拍攝目標(biāo)地區(qū)的影像數(shù)據(jù)，搭載五個機位的相機，從五個不同的角度采集建筑物的照片，再利用ContextCapture 軟件自動將這些傾斜攝影相片生成三維模型，生成三維模型分辨率高且紋理貼圖逼真，最后使用第三方軟件對模型的細節(jié)和缺陷進行了修復(fù)。通過以上方法得到了學(xué)校的模型產(chǎn)品，此模型建立相比于使用傳統(tǒng)的3ds MAX、Autodesk Maya、ZBrush 這些專業(yè)的建模軟件來說，不僅解放了人力，還使得建模時間大大縮短，能夠快速構(gòu)建城市區(qū)域范圍內(nèi)的三維模型。因為其時效性具有很高的應(yīng)用價值，不僅能夠在學(xué)校規(guī)劃中使用，還可以在城市的合理規(guī)劃，垃圾填埋場，自然災(zāi)害的監(jiān)測，文物古跡的保護中發(fā)揮作用。