倾斜摄影测量三维模型构建与模型优化关键技术研究.pdf

6月倾斜摄影测量三维模型构建与模型优化关键技术研究袁坤（黔南地质矿业有限责任公司，贵州 黔南 558000）摘要：基于倾斜摄影测量构建实景三维模型的方法已被广泛应用，利用其效率高、成本低的优势，在数字城市建设、信息化工厂、地质监测等多个领域均取得较好成果。但在部分情况下无人机影像构建的三维模型仍存在模型畸变、飞面、凸包、纹理缺失、局部破洞、纹理清晰度较低等问题。为解决此类问题，对三维模型构建与优化关键技术进行了研究、并对经过优化处理的三维模型进行精度分析。结果显示：经优化处理后的三维模型，局部精度得到明显提升，证明了该方法的可行性。关键词：倾斜摄影测量；三维模型；模型优化；精度分析中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：2095-7319（2023）03-0079-04Research on the key technologies for building and optimizing 3D modelsin oblique photogrammetryYUAN Kun(Qiannan Geological and Mining Co.,Ltd.,Qiannan 558000,China)Abstract:The method of constructing realistic 3D models based on oblique photogrammetry has been widely used,due to itsadvantages of high efficiency and low cost.It has achieved good results in various fields such as digital city construction,informationchemical plants,geological monitoring,etc.However,in some cases,3D models constructed on the base of drone images still havesuch problems as 3D model distortion,flying surfaces,convex hulls,missing textures,local holes,and low texture clarity and so on.To solve these problems,key technologies for building and optimizing 3D models were studied and precision analysis was conductedon the optimized 3D models.The results show that the partial accuracy of the optimized 3D models has been significantly improvedand meanwhile it proves the feasibility of this method.Key words:oblique photogrammetry;3D model;model optimization;precision analysis0引言传统人工三维建模精度优势明显，但存在效率低、人工成本高、周期长等问题，无法应用于大范围三维建模1；基于激光扫描技术的点云三维建模能实现模型点云数据快速获取2，但数据量庞大、数据噪声较多，在生产模型过程中无法兼顾数据质量和生产效率，模型纹理精度低，普适性较差3。相比于其他三维模型构建方法，基于无人机低空倾斜摄影测量技术的三维模型构建，可快速获取原始影像数据，降低外业成本，同时针对被建模物体进行多视角影像获取，实现实景三维模型纹理充分还原，解决了被建模物体侧面纹理无法获取的缺陷4。无人机机动性较好，可适用于地形多变的复杂环境，搭载多种不同类型的多镜头航摄仪，实现大范围、多视角影像数据采集，现阶段基于倾斜摄影测量的三维模型构建已被广泛应用在不同领域，成为三维地理空间信息数据采集生产的重要技术手段5。近年来，倾斜摄影测量三维模型构建技术在被广泛应用于各领域，虽取得了较好的效果，却仍存在一系列难题，如在无人机倾斜技术原始影像获取过程中，易受到天气状况、光照强度等因素的影响，致使三维影像出现不同类型的畸变、水面空洞、复杂建筑结构镂空、结构扭曲变形、纹理模糊等问题。为实现三维模型高精度获取，保证实景三维模型纹理充分还原，本文论述了实景三维模型优化技术，并进行了实验验证。收稿日期：2022-04-12作者简介：袁坤（1994），男，贵州瓮安人，本科，助理工程师，主要从事测绘工程等方面工作。E-mail：袁坤：倾斜摄影测量三维模型构建与模型优化关键技术研究79经纬天地Survey World2023年第3期No.320231无人机倾斜摄影测量1.1无人机倾斜摄影测量技术基本原理无人机倾斜摄影测量系统包括无人飞行器平台、导航和姿态控制系统、数据传输平台、地面控制平台、任务设备、综合保障系统 6 部分。无人机倾斜摄影测量通常是由无人机飞行平台搭载多镜头相机（一般为五镜头摄像机）通过多个镜头从垂直方向及 4 个倾斜方向同时采集地面原始影像。在采集影像的同时，无人机的导航和姿态控制系统还会对影像位置、飞行航高、飞行速度、姿态进行实时记录传输，能够充分获取并还原地面影像多角度影像纹理。1.2多视角影像密集匹配利用无人机倾斜摄影测量技术获取的原始影像包括垂直方向和倾斜方向的影像，分别被称为正片和斜片。倾斜摄影测量获取的原始影像数据需要通过多视角影像密集匹配技术，实现地面建筑物的三维重建。多视角影像密集匹配技术通常包括变换域的多视角影像匹配、灰度模型的多视角影像匹配和基于特征点的多视角影像匹配三种方式。目前，应用较多的是灰度模型的多视角影像匹配和基于特征的多视角影像匹配。基于灰度模型的匹配技术主要通过分析影像的灰度分布情况进行多视角影像匹配，该方法在建筑物密集程度大或低反差区域增多的情况下，容易出现误差，不够可靠。因此，无法适用于比较复杂的建筑物。基于特征点的多视角影像密集匹配技术则是通过机器视觉原理对影像特征进行描述并提取匹配。在被测区阴影较大或被遮挡较多时，基于特征点的方法能够清晰地展现特征，适用范围较广。需要注意的是，在多视角影像密集匹配技术中，同名点的提取是非常关键的一步。该步骤的成功与否直接影响到模型的重建效果和建模精度。因此，采用合适的技术和方法，并结合实际情况和需求，进行合理调整和优化显得尤为重要。基于图像特征点的多视角影像匹配技术算法分为四步；首先需利用算法检测特征点，利用高斯差分函数进行卷积构建尺度空间算法，在不同的解析度下组成图像的尺度空间；其次确定关键点位置，通过三维二次函数结合关键点周围的每个像素梯度计算关键点的位置和尺度；再次，通过关键点梯度值运算并进行直方图数据统计，统计关键点领域内像素梯度和方向，以直方图的最大值作为主方向，以次于最大值峰值的 80%作为辅助方向，进行位置、方向、尺度信息分析，通过主方向和辅助方向的共同作用，提高影像匹配的鲁棒性；最后，对关键点进行特征描述，以关键点为中心位置，绘制 88 窗口，并在关键点所存在的尺度空间内，绘制44 窗口，分别计算东、西、南、北、东南、西北、东北、西南 8个方向的梯度信息，以此作为描述关键点的特征信息。如图1 所示，其中左图为关键点周围区域的图像梯度，右图为关键点的描述因子。2测区实验2.1测区概况凤山镇，隶属于贵州省黔南布依族苗族自治州福泉市，地处福泉市东南部，东抵兴隆乡，南邻黔东南苗族侗族自治州麻江县碧波乡，西连马场坪街道，北接藜山乡，距城区约24 km，区域总面积 113.45 km2。凤山镇地处长江流域，地形主要为山地，海拔高度为 680 m1222 m。共拥有耕地19.78 km2。凤山镇地处 306 省道和炉碧城市快速干道、麻兴州际公路的交会处。该地区交通便利，福泉火车站（铁路物流园）及瓮马高速公路甘巴哨匝道距离凤山镇约 7 km，福泉经济开发区凤山园区距离贵州省凯里西站（铁路货运物流园）仅 10 km。2.2技术路线基于倾斜摄影测量技术的三维模型构建技术流程如图2 所示。（1）收集有关测区的历史资料、地理信息、地形地貌等相关数据，以便了解测区的基本情况和实际需求。（2）进行技术方案设计，包括像控点布设、测量以及数据编辑后刺点。对收集到的资料进行整理和分析，制定测绘方案，并确定需要收集的数据类型和质量要求。（3）通过航线航高设计获取影像数据并进行预处理，根据研究目标、测区地形地貌、气象条件、仪器性能等因素，设计合适的航线和航高以确保数据的有效性和质量。（4）空三解算。对采集到的遥感数据与像控点数据进行空中三角测量解算，得到遥感图像的几何精度以及地理坐标系下的地面坐标。实景三维模型构建中，基于遥感数据和空三解算结果，构建测区的实景三维模型。（5）地形图绘制。根据实景三维模型生成正射影像图，同时在整个过程中还要进行精度检核，包括外业测量精度抽查、内部数据质量检查等，确保成果满足项目质量要求。（6）汇总整理所有成果，并按照约定的格式和要求提交。图 1关键点描述图 2基于倾斜摄影测量技术的三维模型构建技术流程806月3模型构建与模型优化3.1模型自动化构建在实景三维模型构建中，模型的自动化构建是指利用现有的遥感数据和地理信息系统（GIS）软件，通过特定的算法，自动生成实景三维模型。而模型优化则关注于提高模型的精度和质量。为实现这一目标，本文采用空三解算和多视角影像密集匹配方法实现模型自动化构建，并对空三解算过程中出现的问题进行了修正和优化。具体而言，空三解算是指在区域网内，通过部分控制点结合数学模型解算其他控制点坐标的过程。该方法可以将影像曝光瞬间镜头所在的空间位置和倾斜影像放到整个网格中，从而实现实景三维模型构建。在空三解算过程中，首先需要根据传感器尺寸、相机焦距等参数进行设置，并将影像数据和 POS 数据导入 ContextCapture 软件中，选择坐标系统并完成 POS 文件参数设置后，对影像数据进行逐个检查，数据正常后，才可进行空三解算。为提高空三解算精度，用户可以在完成影像数据检查后再进行控制点导入。然而，在空三解算过程中，往往会出现影像分层等问题。这种情况通常是因为影像重叠度较低造成的。解决方法是检查是否有 95%以上的影像数据参与运算，若满足条件，将影像外方位元素导出，并将该参数导入空三解算前的工程中，再次进行空三解算。完成空三解算和多视角影像密集匹配后，影像点云可计算构成 TIN 网格。利用 TIN 网格实现白模模型构建，从中提取影像数据的纹理，实现纹理映射，完成实景三维模型的构建。而在传统纹理的映射过程中，则需要通过正射影像进行纹理映射。3.2模型优化在三维模型构建的实际应用中，由于多视角盲区、影像匹配、水面反射等多种因素的影响，模型容易出现碎片、悬浮物、纹理模糊和空洞等问题。此外，影像数据量不足、重叠度过低和影像质量问题也可能导致模型拼接错误或纹理缺失。在无人机飞行过程中，姿态瞬时变化和外界环境变化也会对模型质量产生影响。为了解决这些问题，本文采取了一系列模型优化方法。首先，根据无人机的实时姿态信息，调整影像获取策略，以确保重叠度充足并减少镜头畸变。其次，对模型进行细节层次的修复，包括消除飞面、提高清晰度、优化纹理等。此外，针对光照强度变化和设备分辨率低的问题，研究通过影像处理技术进行亮度和对比度校正，以降低模型质量受到的影响。通过上述优化方法，可以显著提高模型的质量表现。优化后的模型在表现细节上更加精确，并具有更好的纹理质量和视觉效果。模型中的破洞、凸起等问题得到有效解决，整体结构更加完整。此外，优化过程中充分考虑了无人机飞行中的实际影响因素，使得优化效果具有较高的稳定性和可靠性。3.3模型碎片剔除在实景建模中，由于相机视角盲区和多视角影像匹配精度不足，生成的实景三维模型容易出现空中悬浮物和碎片等问题。这些悬浮物和碎片过多时，会严重影响实景三维模型的可视化效果和使用价值。因此，有必要对模型进行优化处理，剔除这些影响模型质量的因素。为了剔除悬浮物和碎片，研究选择使用 ContextCapture 软件的套索功能来选取空中悬浮物或碎片，然后配合删除功能进行参数设置，实现碎片删除。在剔除过程中，需要注意以下几点：（1）注意选取范围的准确性，避免误删其他的重要模型部分；（2）在参数设置时，要权衡删除效果与保留细节的关系，避免过度剔除导致模型失真；（3）根据模型复杂程度和碎片类型，适时调整剔除方法和参数，以获取最佳的优化效果。虽然通过这种方法，可以有效剔除模型中的悬浮物和碎片，提高模型的可视化效果和准确性。但是在处理极为复杂的模型或者无法识别的碎片时，剔除效果可能不尽如人意。因此需要结合人工修饰以获得更好的模型质量。如树木三维模型在模型碎片剔除过程中，会出现悬浮物或碎片现象较多的情况，由于植被所占区域较大，视角盲区多，影像匹配误差大导致产生大量的碎片悬浮，逐个处理较为困难，因此可采用自动检测模型进行悬浮物提取删除。具体过程是首先进行悬浮物区域判定，完成判定后自动删除。该方法原理是利用三角格网的数量对悬浮物与非悬浮物进行区分判别，一般情况下，三角格网较少的为悬浮物碎片，以此实现悬浮物碎片区域的判定，然后进行该区域边界划分，在检测区域内所涉及的悬浮物碎片区域判定结束后，可以自动将其删除。3.4复杂建筑物空洞修复在构建复杂建筑物三维模型过程中，某些场景下实景三维模型可能会出现空洞的问题。这些问题主要出现在反光面、随风晃动的树木、镂空复杂的建筑物等场景下。这些场景的特点是难以匹配特征点或匹配误差较大，从而导致实景三维模型中出现空洞、失真或模糊等问题。产生空洞的原因包括光照导致的反光、建筑物结构复杂度、无法匹配的特征点等。空洞产生的效果主要表现为模型的细节丢失、表面粗糙、边界模糊等。针对这些问题，处理方法包括提高模型分辨率、使用软件工具进行磨平、填补、拉伸等操作。而对于细节区域或特殊物体，如建筑物盲区、栏杆、树木等非大面积结构体，需要进行人工修饰。复杂镂空构筑物（如钢结构铁塔、围栏、远距离输电线等）利用单体化建模并结合现场人工采集影像逐步还原和纹理细化映射的方式修复空洞。对于简单场景，优化处理占用较小比重；而对于复杂场景，处理过程可能较为繁琐，占用较大的工作量。如在构建三维模型中，某些特殊建筑物在一定的光照角度下会出现反光，部分建筑物结构复杂会存在镂空等情况，这些情况均会造成原始影像质量较差。而采用基于影像特征点的匹配技术，会因特征点缺失或特征点模糊造成特征点匹配误差变大等问题。一般情况下，修改模型分辨率虽然可降低特征点匹配误差造成的模型效果差等问题，但对于某些复杂镂空建筑物，如钢结构袁坤：倾斜摄影测量三维模型构建与模型优化关键技术研究81经纬天地Survey World2023年第3期No.32023铁塔、围栏、远距离输电线等，通过分辨率的修改对后期生产的实景三维模型并不能起到很好的效果，因此需要对不同的建筑物独立建模。在单体化建模过程中，首先利用原始影像数据进行人工预处理，并将生产的三维模型进行优化处理，对于优化后的模型进行场景分离，实现建筑物单体化；对于已经实现单体化的复杂镂空建筑物，需结合现场人工采集影像进行逐步还原，并进行纹理细化映射，完成细节修饰，结果如图 3 所示。4三维模型精度分析三维模型优化完成后，根据 数字航空摄影测量空中三角测量规范（GB/T 232362009）要求，以 1 500 成图比例尺为主，对控制点、检查点解算结果进行精度分析，结果如表1 所示，三维模型误差折线图如图 4 所示。图 3测区三维模型（局部）表 1误差统计表单位：cmXYZ误差/m点号图 4三维模型误差折线图结合表 1 与图 4 可以发现，在 X、Y、Z 三个方向上的误差值均相对稳定，其他点均在 1 cm 左右。X 方向最大值 2.1cm，最小值 0.3 cm，Y 方向最大值-2.9 cm，最小值 0.2 cm；Z方向最大值 2.9 cm，最小值 0.3 cm，检查点各方向误差均满足规定要求。5结语为解决无人机倾斜摄影测量生成的三维实景模型中因多种因素而出现的质量问题，进一步提高模型的精度和可用性，本文对模型构建过程中的关键技术和优化方法进行了研究，包括影像数据获取、特征匹配、模型优化等。通过无人机实时姿态信息调整影像采集策略，对模型进行细节层次修复、光照强度和设备分辨率校正等。针对特殊场景，如复杂镂空建筑物、反光面、树木等，提出了单体化建模、人工修饰和纹理细化映射等处理方法。研究结果显示：在三维模型中，不同轴线上误差稳定，最大误差只有 2.9 cm，最小误差0.3 cm。综上所述，优化方法可以显著提高模型质量表现，在细节精度、纹理质量以及视觉效果等方面取得了不错的优化效果。对于实际应用中提高三维实景模型的质量具有指导意义。参考文献：1乔盛琪.基于无人机倾斜摄影测量的精细化建模及精度分析J.南方农机,2023(3):130-133,140.2刘勐.基于无人机倾斜摄影的露天铁矿实景三维建模方法J.自动化与仪器仪表,2022(12):222-225,231.3汤昭辉,万灿.无人机倾斜摄影测量三维建模及其精度分析J.北京测绘,2022(11):1490-1495.4何永钟.倾斜摄影技术在露天矿区三维重建中的应用J.测绘与空间地理信息,2022(11):204-207.5张秦,孟新伟,曹程.无人机倾斜摄影测量技术在道路抢通中的应用J.中国应急救援,2022(6):55-59.点号JC1JC2JC3JC4JC5JC6JC7JC8JC9JC10JC11JC12X-1.51.3-1.61.211.80.92.1-0.80.3-0.41.8Y1.51.6-0.90.91.72.1-1.1-2.32.70.2-2.90.2Z1.81.40.90.8-0.6-1.9-2.80.90.30.7-2.2-2.982