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        基于單張圖像的建筑物三維重建

        2016-07-08 00:08:36付化勝
        關(guān)鍵詞:三維重建建筑物

        付化勝

        摘 要:本文針對單張圖像建筑物三維重建問題,以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)為依托,利用交互式的方法實(shí)現(xiàn)基于單幅圖像的建筑物三維重建。重點(diǎn)解決滅點(diǎn)解算、相機(jī)標(biāo)定、三維點(diǎn)重建等關(guān)鍵問題,為建筑物的三維重建提供一個(gè)新的方法。

        關(guān)鍵詞:單幅圖像;三維重建;建筑物;透視投影

        中圖分類號: TB82 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1673-1069(2016)20-119-2

        1 概述

        三維重建(3D Reconstruction),是建立外界物體合適的計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)模型,并在計(jì)算機(jī)環(huán)境中對模型進(jìn)行處理、生成場景和物體的三維模型的方法[1]。目前建筑物三維重建的方法主要有三種:基于幾何造型的方法、基于掃描儀器獲取物體表面三維信息的方法、基于圖像的三維重建方法[2,3]?;趫D像的三維重建技術(shù),采用單幅圖像或多幅圖像,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)場景的三維重建。并緊隨著攝影測量與計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科的發(fā)展而迅速成長[4];基于單幅圖像的三維重建是利用單張圖像中的二維特征,通過逆求解物理或光學(xué)成像過程解算物體可見表面的三維信息[5]。

        2 基于單幅圖像建筑物三維重建

        本文以單張圖片作為輸入,照片級真實(shí)感三維模型作為輸出;單張圖片所能提供的信息較少,拍攝相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)未知,針對這些問題,本文先依據(jù)圖像質(zhì)量選取直線提取方式(手動或自動方法),保證X、Y、Z三個(gè)主方向直線數(shù)量不得少于兩條。然后利用滅點(diǎn)幾何解算相機(jī)內(nèi)、外參數(shù);接著根據(jù)平面模型解算三維點(diǎn)坐標(biāo);最后利用二維空間透視關(guān)系矯正紋理、渲染模型,生成照片級真實(shí)感的三維模型。

        2.1 基于直線分組的滅點(diǎn)解算

        滅點(diǎn)是空間平行直線在圖像上的投影線段的交點(diǎn)[4]。理想情況下,僅需任意兩條平行直線即可確定一個(gè)滅點(diǎn)。滅點(diǎn)是解算相機(jī)參數(shù)的關(guān)鍵,滅點(diǎn)解算精度將直接影響相機(jī)標(biāo)定及三維重建的結(jié)果。簡單規(guī)則建筑物具有直線結(jié)構(gòu)化信息,方便于快速直線提取、分組和滅點(diǎn)解算。獲取單幅圖像中的滅點(diǎn)直線有兩種方法:自動法和手動法。當(dāng)圖像具有較高分辨率、較強(qiáng)透視幾何,且圖像的反射強(qiáng)度適中、陰影和非目標(biāo)景物較少時(shí),采用自動方法,反之采用手動法。自動法的滅點(diǎn)解算主要步驟如下:

        ①利用Canny算子檢測邊緣,提取圖像局部灰度突變的區(qū)域。

        ②為獲取更高效、準(zhǔn)確的直線提取結(jié)果,采用累計(jì)概率霍夫變換(Progressive Probability Houth Transform,PPHT)提取結(jié)構(gòu)化場景中直線端點(diǎn)信息。

        ③為避免Z軸方向直線干擾X、Y方向,依據(jù)角度性質(zhì)分離出Z軸方向滅點(diǎn)直線。

        ④采用隨機(jī)抽樣一致性算法(Random Sample Consecsus,RANSAC)方法構(gòu)建直線模型,分離X、Y兩個(gè)方向的滅點(diǎn)直線,同時(shí)剔除每個(gè)方向的無效直線。

        ⑤基于最小二乘算法確定最優(yōu)滅點(diǎn)。由于受鏡頭畸變的影響,X、Y、Z方向直線簇往往不能相交于一點(diǎn)。當(dāng)直線數(shù)量大于兩條時(shí),可采用最小二乘法確定最優(yōu)滅點(diǎn)。假設(shè)某一方向有n條投影直線l1,…,ln,li,的端點(diǎn)為(xi1,yi1)、(xi2,yi2)。則的直線方程為Aix+Biy+Ci=0,其中:

        2.2 相機(jī)標(biāo)定

        三維空間點(diǎn)投影到二維圖像上的相對位置由攝像機(jī)成像幾何模型決定,相機(jī)成像幾何模型中的參數(shù)稱之為相機(jī)參數(shù),求解相機(jī)參數(shù)的過程稱為相機(jī)標(biāo)定。

        依據(jù)文獻(xiàn)[6],可以利用如上解算的滅點(diǎn)坐標(biāo)解算相機(jī)參數(shù)(u0,v0,f,R,t)。像主點(diǎn)是透視椎體底面三角形的垂心,利用垂心定理計(jì)算u0、v0。投影中心到像主點(diǎn)的距離為焦距,利用勾股定理計(jì)算f。世界坐標(biāo)系X、Y、Z坐標(biāo)軸向量分別設(shè)定為主滅點(diǎn)單位向量OVX、OVY、OVZ,利用坐標(biāo)系變換原理,根據(jù)任意兩主滅點(diǎn)向量解算旋轉(zhuǎn)矩陣R。任取兩主滅點(diǎn)向量OVX、OVY,則:

        2.3 平面模型重建與三維點(diǎn)結(jié)算

        假設(shè)三維空間平面用表示,其中P為平面位置點(diǎn),n為平面法向量。本文首先定義了一個(gè)位置和法向量都已知的平面(世界坐標(biāo)系XOY平面)為基平面?裝0,通過交互式地確定?裝0與待求平面的幾何關(guān)系依次解算各個(gè)待求平面。待求平面與基平面?裝0的幾何關(guān)系分為兩種:平行和相交。

        空間直線L3⊥L,A、B是L上兩點(diǎn),U、A是L3上兩點(diǎn)。U與其圖像點(diǎn)u滿足投影方程:

        2.4 紋理映射

        常用的紋理幾何校正有多項(xiàng)式扭曲法和內(nèi)插法,這些方法往往需要確定一系列控制點(diǎn),使得方法計(jì)算煩瑣。針對這一問題,結(jié)合單幅圖像重建方法的特點(diǎn),以計(jì)算機(jī)視覺中的線性相機(jī)模型為基礎(chǔ),依據(jù)透視投影關(guān)系,根據(jù)紋理圖像和三維模型四對控制點(diǎn),解算紋理校正的投影矩陣。

        為獲得真實(shí)感的三維模型,需將校正的紋理映射到三維模型上。OpenGL(Open Graphics Library)是獨(dú)立于硬件設(shè)備的軟件接口,可以構(gòu)逼真的三維模型,渲染復(fù)雜的三維場景。其本身具有完善的紋理映射機(jī)制,能夠逼真的表達(dá)物體表面信息。本文利用OpenGL將校正后的紋理映射到建筑物的三維模型上。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為驗(yàn)證上述方法的可行性,本文選取兩種建筑進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

        實(shí)驗(yàn)一為牛津大學(xué)Wadham學(xué)院,位于市區(qū)的中部。圖像尺寸1024×768 pixel,相機(jī)型號未知,焦距未知。該建筑為傳統(tǒng)歐式建筑,建筑中存在大量的平行直線、垂直直線,且建筑主體結(jié)構(gòu)以平面為主。

        待重建建筑邊線清晰選擇自動法提取直線。首先利用Canny算子檢測邊緣,高、低閾值分別為230、200,利用累計(jì)概率霍夫變換提取目標(biāo)圖像中的長線段。角度間隔為1°,角度范圍為180°,累加閾值為50,直線長度閾值為70,間隔閾值為10。直線檢測及滅點(diǎn)計(jì)算結(jié)果、相機(jī)標(biāo)定、平面重建、紋理矯正如圖1、圖2分別展示了不同視角下模型的重建效果。

        實(shí)驗(yàn)二為福建初溪土樓群集慶樓內(nèi)部建筑、該土樓為閩西典型的土樓建筑,屬于現(xiàn)存國家重點(diǎn)保護(hù)物質(zhì)文化遺產(chǎn)。重建圖像由SONY DSC-HX9相機(jī)拍攝,圖像尺寸3648×2736 pixel,焦距6mm,由于集慶樓建筑年代久遠(yuǎn),建筑邊緣模糊,實(shí)驗(yàn)采用手動法提取直線。X方向繪制5條直線、Y方向7條直線、Z方向6條直線,各個(gè)方向直線分布均勻。

        本文方法可以很好地重建具有平面結(jié)構(gòu),且包含三個(gè)主滅點(diǎn)的已損或消失建筑的三維模型。

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1]黃榮娟,仲思東,屠禮芬.基于四目立體視覺的三維全自動建模[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2015(02): 431-435.

        [2]Khoshelham K,Díazvilario L. 3D Modelling of Interior Spaces: Learning the Language of Indoor Architecture[J]. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry,Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2014, XL-5(5): 321-326.

        [3]Debevec P E,Taylor C J,Malik J, et al. Image-based modeling and rendering of architecture with interactive photogrammetry and view-dependent texture mapping[C]. Circuits and Systems, 1998 ISCAS '98 Proceedings of the 1998 IEEE International Symposium on,1998:514-517.

        [4]張祖勛,張劍清. 城市建模的途徑與關(guān)鍵技術(shù)[J]. 世界科技研究與發(fā)展,2003,25(3):23-29.

        [5]王茹,周明全,耿國華.基于二維透視圖像的建筑物基本體素三維重建[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2009,26(9):7-9.

        [6]Garcia-Gago J, Gomez-Lahoz J, Rodríguez-Méndez J,et al. Historical single image-based modeling: the case of Gobierna Tower,Zamora (Spain)[J]. Remote Sensing,2014,6(2):1085-1101.

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