基于傾斜攝影和激光點云的城市實景三維模型構(gòu)建研究

賴國棣

（福建省地質(zhì)測繪院，福建 福州）

引言

基于傾斜攝影和激光點云的城市實景三維模型構(gòu)建研究是一種前沿和高度實用的研究方向。傾斜攝影，通過從不同角度和方向?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行拍攝，能夠獲取目標(biāo)表面更加完整和精細(xì)的信息。激光點云技術(shù)，則是通過激光掃描器快速、高精度地獲取大量點云數(shù)據(jù)，從而用于表面重建和模型生成。這兩種技術(shù)各自有其優(yōu)點和局限，但結(jié)合起來，它們能夠互補不足，提供更加精確和詳細(xì)的三維模型。

1 項目概況

本項目選擇新建南門古建筑為研究對象，基于傾斜攝影和激光點云技術(shù)對這座新建的古建筑進(jìn)行三維模型構(gòu)建，以保護(hù)、傳承和展示該建筑的歷史文化價值。古建筑作為歷史文化遺產(chǎn)，具有特定的建筑特點和風(fēng)格。它包括傳統(tǒng)的建筑元素，如雕刻、彩繪、斗拱和古代飛檐等。其建筑形式和結(jié)構(gòu)通過傾斜攝影和激光點云技術(shù)可被捕捉到，并轉(zhuǎn)化為高精度的三維模型，總體流程如圖1 所示。

圖1 實景三維模型構(gòu)建流程

2 數(shù)據(jù)獲取

2.1 傾斜攝影測量點云數(shù)據(jù)

利用大疆Phantom 4 RTK 無人機進(jìn)行傾斜和低空攝影，獲得1155 張多視角影像并嵌入POS 信息。同時，利用全站儀測量設(shè)置的公共控制點。使用ContextCapture Center 軟件對多視角影像、POS 數(shù)據(jù)和控制點數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、空中三角測量和生成三維點云等步驟。最終得到建筑物的攝影測量點云數(shù)據(jù)[1]，傾斜攝影測量建立實景三維模型流程如圖2 所示。

圖2 傾斜攝影測量建立實景三維模型流程

2.2 三維激光點云數(shù)據(jù)

使用地面三維激光掃描儀采集全景影像，通過FARO SCENE 軟件對掃描數(shù)據(jù)、影像和控制點進(jìn)行處理，包括去噪、多站拼接、著色、點云精簡、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等步驟，最終獲得建筑物的三維激光點云數(shù)據(jù)[2-3]。傾斜影像與三維激光點云聯(lián)合空中三角測量結(jié)果。

3 多源數(shù)據(jù)融合重建

3.1 點云數(shù)據(jù)粗配準(zhǔn)

點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)是一種實現(xiàn)數(shù)據(jù)剛性變換的過程，主要采用旋轉(zhuǎn)、放和平移等方法，使兩個具有不同坐標(biāo)原點和坐標(biāo)軸方向的點云能夠配準(zhǔn)。點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法主要采用七參數(shù)法，包括尺度系數(shù)λ、平移矩陣t 和旋轉(zhuǎn)矩陣R[4-5]。旋轉(zhuǎn)變換圍繞Z 軸旋轉(zhuǎn)γ 角度，旋轉(zhuǎn)角與坐標(biāo)之間的關(guān)系可以通過公式（1）表示。

從式（1）中可以得出旋轉(zhuǎn)矩陣Rz(γ)：

源坐標(biāo)繞X 軸旋轉(zhuǎn)和Y 軸旋轉(zhuǎn)矩陣如下：

源坐標(biāo)系O-XYZ 分別繞Z、Y、Z 軸旋轉(zhuǎn)后，三個旋轉(zhuǎn)參數(shù)為 (α , β ,γ)，旋轉(zhuǎn)矩陣R 如下：

將源坐標(biāo)按照X、Y、Z 方向平移后，可以完成源坐標(biāo)系平移變化，平移參數(shù)為 (t,t,t)，平移矩陣如下：

源坐標(biāo)經(jīng)過平移和旋轉(zhuǎn)變換后，共有6 個參數(shù)，為旋轉(zhuǎn)參數(shù) (α , β, γ) 和平移參數(shù) (t,t,t)，兩個坐標(biāo)系關(guān)系式如下：

為了將攝影測量點云和三維激光點云初步對準(zhǔn)并計算變換參數(shù)，需選擇多個特征點進(jìn)行匹配。選擇的特征點包括自然特征點、建筑物、人工標(biāo)靶等。通過匹配這些特征點，可以計算出點云之間的旋轉(zhuǎn)和平移變換關(guān)系，實現(xiàn)粗配準(zhǔn)的目的。特征點的選取應(yīng)具有明顯的辨識度和穩(wěn)定性，以確保匹配的準(zhǔn)確性和可靠性[6]。

3.2 點云數(shù)據(jù)ICP 配準(zhǔn)

點云的粗配準(zhǔn)提供了準(zhǔn)確的初始位置，進(jìn)一步采用最近點迭代（Iterative Closest Point，ICP）配準(zhǔn)提高空間配準(zhǔn)精度。ICP 是常用的點云配準(zhǔn)算法，通過確定最近的對應(yīng)點集，并通過迭代優(yōu)化求解變換矩陣參數(shù)。最終停止條件可以是達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)或優(yōu)化收斂準(zhǔn)則。

假設(shè)目標(biāo)點云為X，源點云為P，X 與P 之間的距離為d：

采用7 參數(shù)向量表示點集平移、旋轉(zhuǎn)變換，如下所示：

ICP 算法的處理過程如下：

（1） 尋找對應(yīng)點集，計算源點集P 在目標(biāo)點集X 中的最近點作為對應(yīng)點；

（4） 設(shè)定迭代次數(shù)或收斂閾值為判斷條件，若滿足條件則迭代完成，否則繼續(xù)迭代。點云報告生成后進(jìn)行相鄰測點重合點密度、點云間誤差檢查，基于檢查結(jié)果客觀評估整體點云精度是否可以達(dá)到項目基本要求。點云配準(zhǔn)報告見表1。

表1 點云配準(zhǔn)報告

依據(jù)配準(zhǔn)報告，點云間誤差＞5 mm、重合點小于30.0%及可信度＜100.0%的相鄰測點需要重新核查，若發(fā)現(xiàn)拼接有誤的測站則需要手動單點拼接處理，以此提高點云質(zhì)量，確保點云精度符合項目要求。

3.3 實景三維模型構(gòu)建

利用配準(zhǔn)后的三維激光點云和攝影測量多視影像作為數(shù)據(jù)源，將其導(dǎo)入ContextCapture Center 軟件進(jìn)行空中三角測量，生成影像點云和三維激光點云的聯(lián)合空三結(jié)果。在構(gòu)建三角網(wǎng)格階段，攝影測量密集點云和三維激光點云共同參與，彌補了單一技術(shù)無法獲取完整信息的不足。使用融合低空傾斜攝影測量和地面LiDAR 的精細(xì)化三維重建方法，生成具有紋理模型的實景三維模型。

4 實景模型精度分析

通過全站儀對檢查點進(jìn)行實測坐標(biāo)測量，并在多源數(shù)據(jù)融合的三維重建模型上進(jìn)行相應(yīng)點位坐標(biāo)測量，計算二者三維坐標(biāo)之間的差值，各檢查點實測、模型坐標(biāo)數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 各檢查點實測和模型坐標(biāo)數(shù)據(jù)

經(jīng)融合數(shù)據(jù)處理后，三維模型的精度統(tǒng)計結(jié)果如下：經(jīng)過數(shù)據(jù)融合處理后，三維模型在X 方向誤差范圍為±0.75 cm，Y 方向誤差范圍為±0.87 cm，平面誤差為±1.15 cm，高程誤差為0.95 cm。在X 和Y 方向上的誤差在0～2 cm 范圍內(nèi)，高程誤差在0～1 cm 范圍內(nèi)。

該三維重建方法構(gòu)建的三維模型充分表達(dá)了建筑物頂部、中下部和內(nèi)部區(qū)域的空間信息，完整地還原了建筑物的實際場景，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢互補。在模型的空洞部分，利用三維激光點云成功補充了攝影測量影像生成的稀疏點云，保持了三角網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的完整性，同時在細(xì)節(jié)處理和紋理結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)良好，能夠準(zhǔn)確表達(dá)建筑物復(fù)雜部分的細(xì)節(jié)構(gòu)造和內(nèi)部信息。綜上所述，該融合低空傾斜攝影測量和地面LiDAR 的建筑物三維重建方法具有較高的位置精度，并能完善地呈現(xiàn)建筑物的幾何和紋理信息，為精細(xì)化三維重建提供了一種優(yōu)越的方法。

5 結(jié)論

基于傾斜攝影和激光點云技術(shù)進(jìn)行城市實景三維模型構(gòu)建，以新建南門古建筑為例進(jìn)行實證研究。通過多源數(shù)據(jù)的融合和重建，成功構(gòu)建了具有高精度的建筑物實景模型。該方法在位置精度、幾何結(jié)構(gòu)和紋理信息表達(dá)方面表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和完整性。通過傾斜攝影測量和激光點云技術(shù)的優(yōu)勢互補，實現(xiàn)了對建筑物空間信息的全面表達(dá)。未來的研究可以進(jìn)一步探索該方法在其他古建筑和城市環(huán)境中的應(yīng)用，以及與其他三維重建技術(shù)的組合使用，進(jìn)一步提升模型的精度和綜合表達(dá)能力。