吳英梅

(山東省核工業(yè)二七三地質(zhì)大隊,山東 煙臺 264006)

0 引言

隨著相機重量的減輕及相機集成技術(shù)的迅猛發(fā)展,傾斜攝影測量逐漸取代了傳統(tǒng)的垂直攝影測量,成為航攝產(chǎn)品制作的主要手段。傳統(tǒng)的垂直攝影測量搭載垂直相機,從空中對地面進行垂直攝影,這種方式獲取的影像分辨率基本一致,數(shù)據(jù)解算較容易。而傾斜攝影測量由于搭載的相機鏡頭與被攝物體呈現(xiàn)一定的夾角,這種數(shù)據(jù)源采用傳統(tǒng)的空三加密解算算法很難實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確解算,解算成果容易出現(xiàn)分層、彎曲,解算失敗率高、效率低、精度低[1-3]問題。不同的軟件在對數(shù)據(jù)解算時采用的算法不同。如:Mirauge 3D軟件,解算數(shù)據(jù)成功率高,但精度較低,以犧牲精度來提高空三解算成功率;Photo scan軟件,解算數(shù)據(jù)精度較高,成功率較高,但效率低;Context Capture軟件,解算空三失敗率高,但對于成功解算的數(shù)據(jù),其精度較高,只適合解算10 000左右的影像數(shù)據(jù),不適合對海量影像數(shù)據(jù)進行一次性解算。雖然不同軟件解算的優(yōu)缺點不同,但影響數(shù)據(jù)解算的因素主要與輸入軟件的數(shù)據(jù)有關(guān),因此對輸入數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,可有效提升數(shù)據(jù)解算的成功率、解算精度及效率[4-8]。本研究分析了多視影像密集匹配技術(shù),提出了幾種措施,對輸入數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,以實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為例,對提出的方案進行驗證。通過對比分析可知,采用優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),可有效提升空中三角測量解算成果的精度、成功率及效率,可為海量數(shù)據(jù)的高效高精度解算提供借鑒。

1 多視影像密集匹配技術(shù)

影像匹配是通過一定的匹配算法,在兩幅或多幅影像之間識別同名點的過程,其針對較傳統(tǒng)的影像匹配來說,重疊度更高,分辨率更高,冗余度更高,影像畸變更嚴(yán)重,采用傳統(tǒng)的匹配算法已無法準(zhǔn)確對其進行匹配。多視影像密集匹配需充分利用像方與物方的相關(guān)幾何信息,在海量影像中準(zhǔn)確找到有重疊度的像片并對其進行準(zhǔn)確匹配,得到同名點。雖然高冗余影像對影像解算來說并不友好,會浪費大量時間,但高冗余影像包含了更加豐富的地物信息,可使匹配得到的加密點精度更高、數(shù)量更多,這為高精度實景三維模型的生產(chǎn)提供了保障。

2 空中三角測量解算優(yōu)化措施

2.1 提升影像質(zhì)量

航攝影像的質(zhì)量決定著最終成果的表征質(zhì)量,對空中三角測量解算結(jié)果也有著一定的影響。通常來說,當(dāng)影像分辨率相同時,高清晰的影像解算精度要比影像模糊時的精度高,且在相同條件下解算速度更加快。傾斜攝影搭載的相機與被攝物體呈現(xiàn)的夾角大,因此在航攝時會出現(xiàn)更多的陰影遮擋區(qū)域,對于該部分區(qū)域,采用專業(yè)的影像處理軟件(如Photoshop、EPT等),可有效提升遮擋區(qū)域的影像質(zhì)量,減弱陰影覆蓋區(qū)域,從而提升影像的整體質(zhì)量,有利于影像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確高效解算。

2.2 基于多鏡頭相機安置參數(shù)解算高精度POS數(shù)據(jù)

目前市面上的主流傾斜相機,其記錄POS的裝置只記錄下視鏡頭相機曝光時的位置及姿態(tài),并未記錄側(cè)視鏡頭的外方位線元素及角元素,作業(yè)時用下視鏡頭的POS數(shù)據(jù)作為側(cè)視鏡頭的POS輸入軟件中進行解算。這種方式在大多數(shù)情況下可順利解算得到符合要求的空三加密成果,但是對于高精度的測繪產(chǎn)品來說,這種誤差是不允許的,需對其進行優(yōu)化。以5拼相機為例,其由4個側(cè)視與1個下視組成,相機組裝時,4個側(cè)視相機與下視相機之間的安置方位與距離及旋轉(zhuǎn)角度是可以計算得到的,結(jié)合相機安置參數(shù),以下視鏡頭POS數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),就可以準(zhǔn)確解算得到4個側(cè)視相機在空中曝光時的位置和姿態(tài),起到優(yōu)化POS數(shù)據(jù)的作用,可解算得到精度更高的空中三角測量解算成果。

2.3 基于部分影像解求高精度相機參數(shù)

傾斜攝影相機所獲取的影像畸變大,且相機檢校一次成本高,因此在實際作業(yè)中很少有人對相機參數(shù)進行檢校。相機參數(shù)作為輸入軟件中的一種數(shù)據(jù),其精確度直接影響著后續(xù)空中三角測量解算精度。對于海量數(shù)據(jù)而言,準(zhǔn)確的相機參數(shù)不但可以提升數(shù)據(jù)解算精度,也可以縮短數(shù)據(jù)解算時間。對于少量影像解算來說,軟件可準(zhǔn)確解算得到空中三角測量成果,條件允許時,再導(dǎo)入并轉(zhuǎn)刺至少3個像控點,完成空三成果的平差優(yōu)化,這樣就可以得到準(zhǔn)確的相機焦距及像主點值,將優(yōu)化后的相機參數(shù)導(dǎo)入軟件中,對海量影像數(shù)據(jù)進行解算,可有效提升空三解算成功率及精度,縮短數(shù)據(jù)解算時長。

2.4 基于航攝范圍剔除無效影像

傾斜攝影相對于垂直攝影測量數(shù)據(jù)來說,其冗余度高,無效影像較多,如果能夠有效剔除無效影像,對于空三解算來說,可有效縮短數(shù)據(jù)解算時長,提高數(shù)據(jù)解算成功率。正常作業(yè)過程中,為了保證測區(qū)邊緣數(shù)據(jù)的精度及完整性,航攝時會要求航攝范圍至少外擴一個航高,這樣任務(wù)區(qū)邊緣模型成果才不會拉花,模型才會完整。但是由于是邊緣區(qū)域,部分鏡頭的影像重疊度并不能滿足設(shè)計要求,由于重疊影像少,該部分在解算時容易產(chǎn)生解算失敗的問題,且5鏡頭中對著范圍線外面拍攝的影像,在后期不會對模型的完整性及精度帶來影響,因此為了減少數(shù)據(jù)量,邊緣區(qū)域無效影像可以完全剔除。結(jié)合傾斜相機在無人機航攝前進方向的安裝位置及無人機的航攝軌跡,可將無效影像進行剔除,只保留后期實際參與三維模型生產(chǎn)的影像,這樣就可以減少影像數(shù)量,提升空中三角測量解算精度及效率。

2.5 基于第三方軟件優(yōu)化POS數(shù)據(jù)

對于影像數(shù)據(jù)解算來說,空中三角測量解算是最為重要的,其直接決定著后續(xù)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)。對于目前主流的建模軟件Context Capture來說,其空三解算成功主要與POS數(shù)據(jù)精度及影像航飛質(zhì)量有關(guān)。數(shù)據(jù)解算時,一般會根據(jù)不同軟件與數(shù)據(jù)特點進行軟件選擇。目前,主流的幾款傾斜攝影數(shù)據(jù)解算軟件的優(yōu)缺點比較明顯。如Mirauge 3D軟件,其處理數(shù)據(jù)能力強,空三解算成功率高,但是解算成果精度較低。Context Capture軟件的解算精度較高,但是空三成功率低。Photoscan軟件,解算空三成功率高,但是精度相對來說較低,空三成功率高。對于不同軟件,在實際應(yīng)用中,應(yīng)對其進行組合使用,以提高數(shù)據(jù)解算精度及成功率,從而提升解算成果質(zhì)量。

3 項目驗證

3.1 影像質(zhì)量提升的可行性

測試數(shù)據(jù)來源于農(nóng)村房地一體項目,該航攝傾斜影像分辨率為1.5 cm,但是航攝成果亮度整體偏暗,在對其進行解算時,得到的空三加密成果精度較差,無法滿足項目要求。為了能充分利用航攝影像,決定采用Photoshop軟件對其亮度進行調(diào)整。在Photoshop軟件中對影像的亮度、飽和度、色調(diào)等進行調(diào)整,得到一幅對比度明顯、地物分辨率高的影像,將調(diào)整參數(shù)記錄下來并創(chuàng)建為動作,對剩余影像進行批處理。在保證其他輸入數(shù)據(jù)相同的前提下輸入調(diào)整亮度前后的影像數(shù)據(jù),分別進行空中三角測量解算,得到表1統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

表1 影像質(zhì)量提升前后各指標(biāo)統(tǒng)計

由表1可知,調(diào)整影像亮度后,空中三角測量解算時間有了一定的縮短,加密點重投影中誤差變小了,小于規(guī)范規(guī)定的2/3個像元大小,成果精度符合規(guī)范要求。

3.2 基于多鏡頭相機安置參數(shù)解算高精度POS數(shù)據(jù)的可行性

測試數(shù)據(jù)來源于1∶500地形圖測繪項目。搭載的航攝控制設(shè)備在記錄相機曝光位置及空間姿態(tài)時,只記錄下視鏡頭的數(shù)據(jù),并未對側(cè)視鏡頭的數(shù)據(jù)進行記錄。這樣對于普通數(shù)據(jù)解算來說,完全是可以使用的,但是由于側(cè)視鏡頭POS是用下視鏡頭POS來代替的,因此其精度較低,不利于傾斜數(shù)據(jù)空三加密解算。為了解求側(cè)視鏡頭POS數(shù)據(jù),在分析了5拼相機安裝關(guān)系后,利用C++語言開發(fā)了多鏡頭POS數(shù)據(jù)解算軟件。在軟件中導(dǎo)入下視鏡頭POS數(shù)據(jù),輸入側(cè)視鏡頭與下視鏡頭之間的距離、方位及旋轉(zhuǎn)角度,從而解求出側(cè)視鏡頭的POS數(shù)據(jù)。將解求出來的POS數(shù)據(jù)進行重命名,使影像與POS數(shù)據(jù)一一對應(yīng)。利用Context Capture軟件,對兩種類型下的影像數(shù)據(jù)進行解算,得到兩組空三加密成果,對空三加密報告進行查看可知,利用軟件解求的POS數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件中解算的空三成果,其精度更高,匹配得到的同名點更加準(zhǔn)確,兩種情況下得到同一張影像的部分加密點分布情況如圖1所示(左圖為POS解算前,右圖為POS解算后)。從圖1可以看到,解算前所有影像加密點的重投影中誤差為0.49 px,當(dāng)前影像加密點重投影中誤差為0.59 px,解算后所有影像加密點的重投影中誤差為0.39 px,當(dāng)前影像加密點重投影中誤差為0.45 px,空三精度有了一定的提升。

圖1 POS數(shù)據(jù)解算前后某一影像加密點對比圖

3.3 基于部分影像解求高精度相機參數(shù)的可行性

本次測試數(shù)據(jù)來源于實景三維中國項目,某區(qū)域要生產(chǎn)高分辨率、高精細(xì)度的實景三維模型,航攝相機采用5拼相機,焦距為下視35 mm,側(cè)視50 mm,像幅均為7952×5304,像主點單位為像素,其值為(3976,2652)。數(shù)據(jù)解算時采用Context Capture軟件,一次性加載了20 000多張影像,但是解算失敗了。每個鏡頭抽取了100張影像,共5個鏡頭500張影像進行了空中三角測量解算,抽取的數(shù)據(jù)包括高樓、低樓、平房及公園植被等,具有一定的代表性?？杖馑阃瓿珊?查看軟件中的相機參數(shù),相機焦距與像主點均發(fā)生了變化。導(dǎo)入范圍內(nèi)的4個像控點,對位于影像內(nèi)部的點位進行轉(zhuǎn)刺,然后平差,得到平差優(yōu)化后的相機內(nèi)方位元素。將優(yōu)化后的內(nèi)方位元素導(dǎo)入20 000多張影像的工程中,再次進行空中三角測量解算。本次解算順利完成,查看輸入的內(nèi)方位元素,其變化微小,具體統(tǒng)計見表2。采用人機交互方式查看空三成果,無分層、彎曲現(xiàn)象,查看空三加密報告,加密點重投影中誤差為0.45個像素,精度良好,影像匹配重疊度高,空三成果可用。

表2 相機優(yōu)化前后各參數(shù)統(tǒng)計

3.4 基于航攝范圍剔除無效影像的可行性

本次測試數(shù)據(jù)來源于某一規(guī)劃項目,要求為任務(wù)區(qū)范圍內(nèi)進行實景三維模型的生產(chǎn)。獲取數(shù)據(jù)時,搭載的是5鏡頭傾斜相機,獲取了15 850張影像。利用自主開發(fā)的冗余影像剔除軟件,對后期不參與模型數(shù)據(jù)生產(chǎn)的部分進行了自動剔除。剔除后得到有效影像數(shù)為12 543張,無效影像剔除率為20.7%。通過數(shù)據(jù)解算,影像剔除前空三解算所用時長為21.5 h,剔除后空三解算所用時長僅為16 h,時間縮短了25.6%,具體統(tǒng)計見表3。通過人機交互方式對模型查看對比,影像剔除前后的三維模型精細(xì)度一致,利用檢查點對模型精度進行檢測,其平面、高程中誤差基本一致,因此剔除無效影像有利于數(shù)據(jù)解算,可提升數(shù)據(jù)解算效率,縮短數(shù)據(jù)處理時長。

表3 無效影像剔除前后各指標(biāo)對比統(tǒng)計

3.5 基于第三方軟件優(yōu)化POS數(shù)據(jù)的可行性

某區(qū)域要生產(chǎn)1∶2000地形圖,由于面積小,航飛時采用大疆無人機航飛,共獲得航飛影像407張。空三數(shù)據(jù)解算時,使用Context Capture軟件解算,解算得到如圖2(左圖)的結(jié)果。為了順利完成空三數(shù)據(jù)解算,使用PhotoScan軟件對其進行解算,得到圖2(右圖)的結(jié)果。查看PhotoScan得到的空三加密點重投影中誤差,為0.45個像素,可以滿足1∶2000地形圖測繪。將其POS連同加密點一并導(dǎo)出為xml文件,導(dǎo)入Context Capture軟件中進行后續(xù)三維模型的生產(chǎn)。

圖2 POS數(shù)據(jù)優(yōu)化前后空三成果對比圖

4 結(jié)束語

以某生產(chǎn)項目數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù),對提出的幾種空三優(yōu)化方法進行驗證,對優(yōu)化前后的空三加密成果進行對比分析。通過試驗可知,采用本方案對空三優(yōu)化后可有效提升空三加密精度及成功率,為傾斜攝影數(shù)據(jù)的成功解算提供保障。