姚永祥,段平, 李佳,成李博,李晨,王云川

(1.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院,云南 昆明 650500;2.云南省高校資源與環(huán)境遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,云南 昆明 650500;3.云南省地理空間信息工程技術(shù)研究中心,云南 昆明 650500)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,實(shí)景三維建模逐漸成為智慧城市發(fā)展的重要基礎(chǔ).傳統(tǒng)的三維建模方法自動(dòng)化程度低,建模成本耗費(fèi)大量人力物力,且模型存在不同程度的變形、遮擋及紋理位置不重合等問題,制約著實(shí)景三維模型的發(fā)展[1].

專家學(xué)者基于傾斜攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)實(shí)景三維模型展開了相關(guān)研究.無(wú)人機(jī)(UAV)搭載的傳感器從單鏡頭[2]、2鏡頭[3]、3鏡頭到多鏡頭組合[4]進(jìn)行不同程度的改進(jìn),促進(jìn)了實(shí)景三維模型的構(gòu)建.但鏡頭較少時(shí)易導(dǎo)致模型精度不高,完整度下降;當(dāng)鏡頭較多時(shí)獲取的影像較多又影響建模效率,增加影像處理的硬件成本.因此,一些學(xué)者又做了進(jìn)一步探索,如結(jié)合近景攝影、采用MVS點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助及多源數(shù)據(jù)融合等方式來(lái)提高模型完整度[5-7],效果較好,但實(shí)現(xiàn)技術(shù)難度大.而顧及影像拓?fù)潢P(guān)系[8]、利用關(guān)系圖[9]、Voronoi圖[10]及數(shù)字高程模型輔助匹配等[11]多種方式下的三維建模雖然較好地提高了建模效率,但三維模型精度受到較多因素的限制.因此,傾斜攝影測(cè)量構(gòu)建建筑物的實(shí)景三維模型仍存在不足.另一方面,全球定位與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(POS)能方便獲取影像的空間位置和姿態(tài)信息,可用于輔助實(shí)景三維建模,改善建模效果,主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面:1)采集的UAV影像重疊度高,建模過程觀測(cè)量多,模型精度較高;2)建模過程中加入了POS 數(shù)據(jù)輔助建模,可以提高建模效率并優(yōu)化模型位置精度.

本文以云南師范大學(xué)呈貢校區(qū)為研究區(qū),采用UAV搭載5鏡頭傾斜相機(jī)獲取影像,利用POS數(shù)據(jù)生成建筑物的實(shí)景三維模型并通過DP-Modeler實(shí)現(xiàn)建筑物三維模型的精細(xì)化修正,克服模型漏洞、幾何扭曲及紋理拉花等問題,從而構(gòu)建出完整度好、模型變形小、精度高的實(shí)景三維模型,為后期智慧城市、城市規(guī)劃等領(lǐng)域的建設(shè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

1 實(shí)景三維建模方法

基于UAV傾斜攝影技術(shù)的實(shí)景三維建模主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、空中三角測(cè)量、密集匹配、模型構(gòu)建、模型修飾及模型精度檢驗(yàn)等環(huán)節(jié),其技術(shù)流程如圖1所示.

圖1 實(shí)景三維建模流程

1.1 數(shù)據(jù)采集及其預(yù)處理

以云南師范大學(xué)呈貢校區(qū)為研究對(duì)象,構(gòu)建實(shí)景三維模型.該校區(qū)中心位于24°51′59″N,102°50′58″E,平均海拔約1 900 m,總面積約1.43 km2.校區(qū)建筑高低錯(cuò)落,分布密集,具有普遍代表性.于2017年6月在無(wú)風(fēng)、晴朗等適合飛行的天氣狀況下采集規(guī)劃航線數(shù)據(jù).

為保證實(shí)驗(yàn)過程的順利展開,UAV穩(wěn)定性和相機(jī)分辨率等因素的選取至關(guān)重要.采用蜻蜓四旋翼無(wú)人機(jī),搭載索尼五鏡頭數(shù)碼相機(jī)作為數(shù)據(jù)采集設(shè)備,如圖2所示.表1示出了五鏡頭相機(jī)的參數(shù).

(a)無(wú)人機(jī) (b)傳感器

表1 相機(jī)參數(shù)表

實(shí)驗(yàn)前根據(jù)UAV傾斜攝影作業(yè)要求:航向重疊度≥60%,≤80%,最低不能低于50%;旁向重疊度≥15%,≤80%,最低不能低于8%.本次共飛行13個(gè)架次,52條航線,飛行航向東南-西北,共獲得9457幅無(wú)人機(jī)影像.影像航向重疊度85%,旁向重疊度80%,影像分辨率在4 cm以內(nèi),其余項(xiàng)也均符合作業(yè)要求.

在飛行作業(yè)中,因飛機(jī)抖動(dòng)、地形起伏及曝光等因素的影響,使得拍攝的UAV影像存在畸變、色差及光線差異等問題.因此,在三維建模前需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,主要包括:1)影像畸變校正用于處理影像的畸變,影像勻色、增強(qiáng)處理提升圖像對(duì)比度,突出影像特征,有利于圖像匹配等.2)POS數(shù)據(jù)可作為UAV影像的初始外方位元素,是同名點(diǎn)識(shí)別的基礎(chǔ).通過對(duì)POS數(shù)據(jù)糾正可以獲得較好的初始外方位元素.這些預(yù)處理操作可以為三維建模提供較好的數(shù)據(jù)來(lái)源.

1.2 模型構(gòu)建方法

實(shí)景三維模型構(gòu)建的核心步驟包括空中三角測(cè)量、稀疏點(diǎn)云生成、密集匹配、DSM構(gòu)建及實(shí)景三維模型生成等環(huán)節(jié).空中三角測(cè)量簡(jiǎn)稱空三加密是UAV影像處理的關(guān)鍵[12],目的是通過影像匹配提取連接點(diǎn)及部分地面控制點(diǎn),將影像的相對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)到已知地面坐標(biāo)系中,來(lái)獲得每張影像的外方位元素和加密點(diǎn)的地面坐標(biāo),生成稀疏點(diǎn)云.POS數(shù)據(jù)包括全球定位系統(tǒng)(GPS)與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS),它可以較好地作為初始外方位元素參與空中三角測(cè)量計(jì)算.利用POS數(shù)據(jù)輔助空中三角加密可以較好地明確影像間的相對(duì)關(guān)系,避免UAV影像的重復(fù)匹配,提高影像處理效率,有效保證空中三角測(cè)量的速度.

1)POS數(shù)據(jù)輔助下的空中三角測(cè)量來(lái)獲取研究區(qū)的稀疏點(diǎn)云

方法將POS數(shù)據(jù)與影像進(jìn)行融合處理,作為光束法區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差的初值參與迭代運(yùn)算,獲得研究區(qū)UAV影像的高精度外方位元素和地面點(diǎn)坐標(biāo),生成稀疏點(diǎn)云.POS數(shù)據(jù)輔助空中三角測(cè)量關(guān)鍵解算步驟如下所示:

步驟 1:將POS數(shù)據(jù)作為初始值,并建立物方坐標(biāo)系與像點(diǎn)坐標(biāo)系之間的共線方程.共線方程的定義是表達(dá)物點(diǎn)、像點(diǎn)和投影中心(對(duì)像片而言通常是鏡頭中心)三點(diǎn)位于一條直線的數(shù)學(xué)關(guān)系式,具體如式(1):

(1)

式中：(x,y)表示像點(diǎn)的坐標(biāo);(x0,y0)表示像主點(diǎn)坐標(biāo);(X,Y,Z)表示像點(diǎn)對(duì)應(yīng)物方點(diǎn)的物方空間坐標(biāo);(XS,YS,ZS)表示攝影中心的物方空間坐標(biāo);(ai,bi,ci)表示旋轉(zhuǎn)矩陣的方向余弦.

步驟 2:經(jīng)過一系列求導(dǎo)變換后,將共線方程解算為如式(2)所示:

(2)

由物方空間控制點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)可以解算出li的系數(shù).式(2)中有11個(gè)系數(shù),因此需要至少6個(gè)控制點(diǎn)才滿足解算要求.為方便平差迭代計(jì)算,選擇了17控制點(diǎn)參與運(yùn)算.通過多次迭代運(yùn)算得到影像的外方位元素和待求點(diǎn)的三維坐標(biāo)點(diǎn).

2)無(wú)人機(jī)影像密集匹配

密集匹配的核心是將空中三角加密獲得的稀疏空間表面即種子面片進(jìn)行逐步擴(kuò)散來(lái)建立密集點(diǎn)云.步驟是:利用散列圖像聚簇和密集匹配算法[13-14]分別對(duì)影像聚簇分類及表面計(jì)算,其主要方式是利用相鄰面片具有相似的法向和位置的特性,從種子面片開始逐步擴(kuò)散,重建出其周圍的空間面片,從而生成稠密點(diǎn)云.

3)實(shí)景三維模型構(gòu)建

將密集匹配后獲取的云南師范大學(xué)區(qū)域的稠密點(diǎn)云生成三角網(wǎng)(TIN)構(gòu)建數(shù)字表面模型(DSM).最后對(duì)DSM模型進(jìn)行紋理映射,生成實(shí)景三維模型.生成的實(shí)景三維模型全局視覺效果良好.然而較高建筑物、地物遮擋嚴(yán)重及水體等地區(qū)效果不佳有待進(jìn)一步提升,具體如圖3所示.

(a)全校實(shí)景三維模型

(b)教學(xué)樓實(shí)景三維模型 (c)圖書館實(shí)景三維模型 (d)教師培訓(xùn)樓實(shí)景三維模型

由圖3可知,初始實(shí)景三維模型整體效果較好,文中方法可以較好地完成三維模型的生成.然而仍有部分復(fù)雜建筑物因其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、地物遮擋等問題導(dǎo)致生成的實(shí)景三維模型出現(xiàn)模型扭曲、漏洞及紋理拉花等現(xiàn)象,如圖3(b)、(c)、(d)所示的紅色區(qū)域,需要進(jìn)一步完善模型.

2 實(shí)景三維建模精細(xì)化

對(duì)初始實(shí)景三維模型不完善的地方進(jìn)行精細(xì)化修飾,可以克服因模型扭曲、漏洞及紋理拉花導(dǎo)致的部分模型不完整問題,最終得到美觀的精細(xì)化三維模型[15].使用DP-Modeler 軟件通過透視成像原理提取UAV影像中高大建筑物的輪廓,完成自動(dòng)紋理映射,并通過內(nèi)偏移、外部擴(kuò)展及“橋接”等方式建立模型主體結(jié)構(gòu),剔除效果不好的區(qū)域,完成建模.其中可以利用傾斜影像多角度進(jìn)行觀測(cè),使得建立的三維模型和影像無(wú)縫套合,三維模型的坐標(biāo)信息精確.同時(shí),通過創(chuàng)建多級(jí)金字塔的影像結(jié)構(gòu),支持超過一億像素的UAV影像無(wú)縫調(diào)度,可以較好地修正模型變形、遮擋及紋理信息缺失等問題,實(shí)現(xiàn)了對(duì)UAV影像的實(shí)景三維模型的精細(xì)化處理.

采用DP-Modeler第三方模型修飾軟件對(duì)模型進(jìn)行精細(xì)化修正的主要流程如下:

步驟 1:生成解決方案.從構(gòu)建的實(shí)景三維模型中導(dǎo)出空中三角測(cè)量結(jié)果,未畸變影像及OSGB、OBJ兩種三維模型.將其全部數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DP-Modeler軟件中,建立模型修正解決方案,其中投影選擇WGS_84_UTM_Zone_48N坐標(biāo)系.

步驟 2:單體化模型制作.找到變形、扭曲變化較大的建筑區(qū)域.然后先勾勒建筑物的屋頂,接著通過內(nèi)偏移及外擴(kuò)等操作建立建筑墻體,以此建立起建筑的主體.最后將穿插結(jié)構(gòu)進(jìn)行刪除,通過切割面進(jìn)行操作,構(gòu)建出建筑物的白膜.

步驟 3:自動(dòng)紋理映射.將構(gòu)建出的三維建筑模型白膜通過自動(dòng)紋理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)景建筑物的紋理映射.主要通過人機(jī)交互的方式從UAV影像中選擇紋理無(wú)遮擋的區(qū)域.將其作為模型紋理,從而完整模型映射.

步驟 4:模型替換.在建立出精細(xì)化的實(shí)景三維模型后,將原實(shí)景模型扭曲變形的建筑進(jìn)行替換,選擇建模區(qū)域?qū)⑵鋭h除,然后利用“橋接”技術(shù)將其漏洞修補(bǔ)起來(lái).最后將構(gòu)建的精細(xì)化三維模型移動(dòng)至原來(lái)位置,以此對(duì)云南師范大學(xué)呈貢校區(qū)的實(shí)景三維模型進(jìn)行修正,結(jié)果如圖4所示.

(a)精細(xì)修正后的教學(xué)樓 (b)精細(xì)修正后的圖書館 (c)精細(xì)修正后的教師培訓(xùn)樓

如圖4是試驗(yàn)區(qū)部分建筑物實(shí)景三維模型精細(xì)化修正后的結(jié)果.圖4(a)、(b)、(c)是具有代表性的部分建筑物,紅色圈圈是變化較大的區(qū)域.與圖3原始模型對(duì)比發(fā)現(xiàn),精細(xì)化修正后的教學(xué)樓、圖書館及培訓(xùn)樓紋理更加清晰,空洞、扭曲、幾何變形都得到了較好的彌補(bǔ),效果顯著.

3 精度檢驗(yàn)

模型精度驗(yàn)證是判斷建模質(zhì)量與完整性的重要環(huán)節(jié).為了檢驗(yàn)構(gòu)建的實(shí)景三維模型的精度,從實(shí)景三維模型完整度及點(diǎn)位精度兩方面進(jìn)行驗(yàn)證.為了檢驗(yàn)三維模型效果,分別從兩個(gè)方面進(jìn)行驗(yàn)證,控制點(diǎn)點(diǎn)位誤差和模型紋理細(xì)節(jié).控制點(diǎn)點(diǎn)位誤差可以較好地檢驗(yàn)實(shí)景三維模型的精度.采用點(diǎn)位誤差對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估,其數(shù)學(xué)表達(dá)如式(3)、(4):

(3)

(4)

式中:μx、μy和μz表示待求控制點(diǎn)在x、y和z方向上的點(diǎn)位坐標(biāo)誤差;n表示控制點(diǎn)的個(gè)數(shù).(xGPS,yGPS,zGPS)和(xmodel,ymodel,zmodel)分別表示控制點(diǎn)的實(shí)測(cè)坐標(biāo)與模型中控制點(diǎn)的坐標(biāo)；M表示整體點(diǎn)位誤差.

模型紋理幾何信息也是驗(yàn)證三維模型效果的重要方式.本文通過分析構(gòu)建的實(shí)景三維模型的紋理信息來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷耐暾?主要從紋理細(xì)節(jié)、幾何扭曲及模型漏洞等幾個(gè)方面來(lái)分析實(shí)景三維模型的效果.

點(diǎn)位誤差是衡量三維模型精度的常用指標(biāo),利用徠卡實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)(RTK)采集的控制點(diǎn)來(lái)檢驗(yàn)點(diǎn)位精度.根據(jù)地形圖航空攝影測(cè)量外業(yè)規(guī)范,在控制點(diǎn)布設(shè)作業(yè)中,200 m范圍內(nèi)布置一個(gè)控制點(diǎn)效果較好.同時(shí),考慮研究區(qū)的地形特征,盡可能均勻地布置.因此,在研究區(qū)布設(shè)了17個(gè)控制點(diǎn)來(lái)參與精度檢驗(yàn),主要計(jì)算了17個(gè)控制點(diǎn)的點(diǎn)位誤差.

根據(jù)計(jì)算的控制點(diǎn)坐標(biāo)與模型坐標(biāo)的差值計(jì)算點(diǎn)位誤差,如表2所示.

表2 點(diǎn)位誤差分布m

μxμyμzM 0.0130.0140.0170.025

表2中實(shí)景三維模型的誤差都在3 cm以內(nèi),x軸和y軸誤差要小于z軸誤差.控制點(diǎn)在x軸方向的點(diǎn)位誤差是0.013 m,y軸方向的點(diǎn)位誤差是0.014 m,z軸方向的點(diǎn)位誤差是0.017 m,整體點(diǎn)位誤差M是0.025 m.由此可知,建立的實(shí)景三維模型誤差較小,效果良好.

修正后的實(shí)景三維模型,紋理信息更加凸顯,扭曲變形及漏洞等問題得到優(yōu)化,三維模型整體完整度較高.

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于UAV五鏡頭影像結(jié)合POS數(shù)據(jù)對(duì)建筑物實(shí)現(xiàn)了實(shí)景三維建模,研究方法可行,操作簡(jiǎn)單,且建模效果良好.實(shí)景建模首先采用Context Capture軟件進(jìn)行影像匹配、空中三角加密及其三維建模,建立建筑物的實(shí)景三維模型,并針對(duì)部分建筑存在的漏洞、幾何變形及紋理拉花等問題,通過采用DP-Modeler軟件對(duì)三維模型進(jìn)一步精細(xì)化建模,從而優(yōu)化實(shí)景三維模型效果保證模型的完整性.最后,通過布設(shè)的17個(gè)控制點(diǎn)的點(diǎn)位誤差和模型幾何紋理信息來(lái)定量評(píng)價(jià)了三維模型的質(zhì)量與完整性,效果顯著.