近景摄影测量在目标监测中的应用_于景华.pdf

第 卷 第 期 年 月 北京测绘 引文格式：于景华，张帮基，于琳琳近景摄影测量在目标监测中的应用北京测绘，（）：，（）：收稿日期 基金项目 广东省自然资源厅 年省级促进经济高质量发展专项（）作者简介 于景华（），男，河南沈丘人，大学本科，工程师，从事测绘与软件开发研究工作。：通信作者 于琳琳，：近景摄影测量在目标监测中的应用于景华，张帮基 于琳琳（广州三海海洋工程勘察设计有限公司，广东 广州；国家海洋局南海调查技术中心，广东 广州；自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室，广东 广州；沈丘县公路管理局，河南 沈丘）摘 要 本文主要介绍近景摄影测量技术中一种基于单应性矩阵进行的核线影像重采样过程，以及利用半全局匹配（）算法进行核线影像匹配，在得到高精度的、密集的同名点后，通过前方交会的方法获取目标三维点云数据，然后对两期监测数据及全站仪测量数据进行对比分析，进而实现目标位移的监测研究，通过结果可知近景摄影测量能够满足目标监测的要求。希望本实验方法为今后的生产任务贡献一份微薄的力量。关键词 近景摄影测量；核线重采样；半全局匹配；目标监测中图分类号 文献标识码 文章编号（）引言目标位移监测主要是通过观测仪器对目标具有代表性的点位进行监测，目的在于了解目标物特征点在内、外荷载等因素下的状态是否正常，监测内容包括水平、垂直等方面变化，主旨为工程安全运行提供数字支撑。传统的位移监测主要通过水准仪、全站仪等进行监测，这些方法需要大量人力、物力，且效率较低。随着科技的快速发展，各种先进监测技术手段和方法应运而生，其中，近景摄影测量手段就是目标位移监测的重要手段之一。近景摄影测量是摄影测量的一个重要分支，主要研究近景物体的三维构建等。近景摄影测量主要指测量范围小于 ，相机布设在物体附近的摄影测量，它是通过近距离摄影手段获得目标的外形及运动状态，近景摄影测量以其非接触测量、快速、精度高等优点，广泛应用于多个科学领域。随着摄影测量软件数据处理功能的不断强大，使用传统的非专业摄影测量相机也能完成影像的采集工作，尤其是近年来国产数字摄影测量软件的不断成熟，大大降低了该方法的使用成本，使得最新的数码摄影测量技术通过一定的技术设计，既能满足平面精度要求，也可在高程上达到变形观测的特殊要求。本文基于核线影像重采样、半全局匹配（，）等技术手段，获取目标物的三维点云数据，通过对比全站仪数据实现目标位移监测。核线影像重采样核线影像重采样是目标监测结果的基础，影像重采样的精度直接影响影像的保真度。核线影像重采样前提是左右影像为核线影像，它是第 卷 第 期于景华，张帮基，于琳琳近景摄影测量在目标监测中的应用建立在对极几何的基础之上的，而对极几何通常是由 的矩阵来表述，因此其关键又在于基本矩阵估计。对极几何对极几何主要是指同一场景下相机拍摄产生图像之间的几何关系。对于对极几何来说，对极几何一定是对两幅图像而言，两个图像之间的一对极点的几何形状基本上是图像平面与以基线为轴的平面的交点的几何形状。对极几何是描述两幅视图之间的内在映射关系，如图 所示，是左影像平面，就是右影像平面，平面就是极平面，与 就是对应的极线，极点 就是 与 在左影像平面上的交点，极点 就是 与 在右影像平面上的交点，原左影像的点 与原右影像的点 就是两张图像对应的匹配点，该匹配点可以通过匹配算法获得。PP1I1I2l2l1e2e1o1o2tRP2图 两张影像间的对极几何关系 基础矩阵估计本实验基础矩阵估计采用随机采样一致性（）方法，该方法是一种常用的稳健估计的方法，通过反复选择数据中的随机子集来达成目标。本实验基础矩阵估计是基于多个匹配的点对，在实际运算中，点对的匹配误差主要包括随机误差和错误匹配误差。本实验匹配点对经过人工严格仔细的核验，所以本次实验不存在错误匹配误差。基础矩阵（）为一个 的矩阵，且秩为，表达了立体像对的像点之间的对应关系。在一条极线上的同名点与，为相机内参数，、两点通过旋转矩阵 和平移矩阵 约束起来，这种约束条件就叫作对极约束，对极约束见图。约束关系表达为 （）因，故基础矩阵 的表达式为 （）C1C2p2=H2Pp2pT1Fp2=0p1=H1Pp1I1I2P图 对极约束关系图 影像校正本实验影像校正采用非标定立体校正算法（）。校正算法独特之处在于两张是未校准的，即不需要知道或提前计算相机的内部参数（如焦距）。该算法对多个未校准视图的几何结构有了新的、更完整的理论理解，所涉及的参数及视图中成像的点和线之间的约束与传统摄影测量不同。该校正法利用单应性矩阵即可得到重采样影像，核线重采样后，同名点都在同一条极线上，同名点在同一影像坐标系下的 Y轴近似相等。单应性矩阵（）作用是将两幅影像通过同名点紧密联系起来，其获取是通过基础矩阵和 个以上匹配点来实现的，其表达式为（）（）式中，、为单应性矩阵；、为核线影像中左右影像同名点；为真实点。匹配算法近景摄影测量实现目标三维坐标提取的关键在于生成视差图，视差图的获取需要进行左右核线影像的同名点匹配，在众多匹配算法中，有着无法比拟的优势，兼顾速度与匹配正确性。算法采用全局框架，以取代全局算法中的二维最小化算法，整合全局和局部算法的优点，避免两者的缺点，算法一般分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。北京测绘第 卷 第 期 匹配代价计算本实验匹配代价计算采用位趋势搜索法（，），该算法有着速度快以及其他的优势，考虑了像素点的采样误差，经推算其公式为（，）（，）（，）（，）（，）（）式中，是 代价计算的代价值；为水平方向像素坐标平移距离；为该点像素值；为内插像素值。算法是先分别计算左、右影像的灰度值，然后计算右、左影像一定范围内的所有影像灰度值，分别取左右影像和右左影像灰度值差值最小的值，最后取两个灰度最小差值的最小值，最小值即为代价空间。代价聚合代价聚合主要是为了降低错误匹配，让代价值能够准确反映像素之间的关联性，但往往由于噪声等各种因素的影响，简单地进行像素的灰度计算显然是不可靠且有风险的，需要对其进行一种约束，所以就有了两个惩罚值，一个对应于在一个像素内的惩罚值，一个对应于一个像素外的惩罚值，通过这两个惩罚项控制代价聚合的整体方向，来更好地满足不同影像所需匹配条件。可以通过 个、个或以上路径进行聚合，它在一定程度上即兼顾了全局的代价计算，又避免了局部代价计算的不可靠性。像素 沿某一路径 的路径代价的计算方法（以方向 为例）为（，）（，）（，）（，）（，）（，）|（，）（）式中，表示这个方向上的最优代价；表示方向；、为代价值；表示超过一个像素时的表示的值。当完成各路径代价计算后，进行各方向的总聚合代价为（，）（，）（）视差计算视差计算是指通过代价聚合后的代价矩阵确定每个像素的最优视差值。本次实验视差计算利用赢家通吃（）算法进行实现。具体操作为不管代价的差距，最终只选取代价中的最小聚合代价值。视差计算成果为一个与两核线影像相同大小的矩阵，其值为左、右两核线影像上同名点 坐标的差异。用于显示时将值的范围变换到 之间，其显示结果为视差图。视差优化视差图生成之后需进行进一步优化，主要包括噪声的抑制和噪声的去除，噪声的抑制一般使用中值滤波法，噪声的去除采用左右一致性检测（，）、剔 除 小 连 通 区（，）和唯一性检测（，），具体如下：（）。将左图向右图进行匹配，理论上两个点视差相同，如果大于某一阈值，则没有通过左右一致性检测。（）。一般视差图生成之后，可以看出一般很小的连通区域为噪声点，但该连通区域面积小于相邻像素差小于某一个阈值，认为是同一区域，应被剔除。（）。每个像素最小代价值和次最小代价值的差值若小于一个阈值，则说明匹配不可靠，应该被剔除。实验及分析 实验设备本实验使用徕卡 全站仪和尼康 数码单镜反光相机，相机属于 类型的传感器。像片分辨率为 ，像素尺寸为.，实施平台 。实验过程本实验数据采集分为全站仪对监测点数据第 卷 第 期于景华，张帮基，于琳琳近景摄影测量在目标监测中的应用采集和相机对监测点目标物影像采集。具体步骤如下：在目标物上布设监测点，监测点布设遵循不在一个平面或曲面上，也不均在同一直线上原则，然后使用全站仪采用测回观测法进行监测点观测，坐标系采用相对坐标系（左手坐标系），即竖直方向为 方向，水平方向为 Y 方向；利用相机对目标物分别进行左右影像的采集，影像采集完成后检查相片成果是否合格，要保证影像清晰，如发现采集影像质量较差，立即进行补拍，直至影像数据满足实验要求为止；利用采集影像照片，通过核线影像重采样，影像匹配等技术方法获取目标物三维点云数据；通过对比全站仪及近景摄影测量监测数据实现目标监测及精度分析。实验结果基于视差图及获取的左、右影像同名点坐标，利用前方交会的方法获取目标物三维点云数据（图），目标监测点三维坐标见表。为验证近景摄影测量的准确性，选取全站仪测量监测点坐标，视其为真值。利用公式（设），Y（YY设）Y，（设）对近景摄影测量结果进行精度评定，其中、Y、为真值，设、Y设、设为近景摄影测量值，、Y、为监测点个数。图 目标物三维点云成果图表 目标监测点三维坐标单位：点号设YY设设.通过计算可得，.，Y.，.。由于坐标系为左手坐标系，则监测目标垂直方向的精度为.，水平方向的精度为.，主光轴方向（建筑物内部）的精度为.。根据建筑变形测量规范：中规定的对于中低精度的建筑物变形监测点位中误差应在 之间，本实验垂直精度.及水平精度.满足中低精度建筑物变形监测要求，符合实验预期。结束语本文利用近景摄影测量的方式对目标物进行监测研究，通过实验可知，该方法在目标监测方面是可行的，该方法具有较高的效率且精度满足工程测量等相关规范技术要求。另外，在实际任务生产中，近景摄影测量的应用使得测量更加灵活、优质、高效，相比于传统测量模式，具有采集速度快、操作便捷等优点，减小了外业生产的作业强度，大大提高了工作效率。参考文献 冯文灏近景摄影测量：物体外形与运动状态的摄影法测定武汉：武汉大学出版社，李能 近景摄影测量影响精度因素分析 价值工程北京测绘第 卷 第 期（）：谢萍，邹峥嵘，肖奇基于 角点和 特征的近景影像匹配测绘科学，（）：孟丽媛多源信息辅助影像的形变监测关键技术研究武汉：武汉大学，胡云华，鲍玉海，贺秀斌，等近景摄影测量技术在三峡库区消落带土壤侵蚀调查中的应用测绘通报（）：刘志奇，李天子，刘昌华，等基于单像近景摄影测量的滑坡裂缝探测方法金属矿山，（）：张志佳，王博实，李雅红，等基于双视角的可见外壳三维重建研究计算机技术与发展，（）：范学栋基于基本矩阵的匹配算法研究长沙：中南大学，李小艳双目立体视觉系统的标定信息记录材料，（）：李迎松摄影测量影像快速立体匹配关键技术研究武汉：武汉大学，姚鹏立体视觉中精确立体匹配算法的研究天津：天津理工大学，吴琪波基于双目立体视觉的规则物体体积测量方案现代信息科技，（）：，梁乐基于双目立体视觉的不规则物体体积测量方法研究西安：西安理工大学，（，；，；，；，）：（），（），：；（）；