基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的校園三維模型構(gòu)建

陳優(yōu)良， 周亦明， 蘭小機(jī)， 李雪麗

（江西理工大學(xué)建筑與測(cè)繪工程學(xué)院，江西 贛州 341000）

0 引 言

隨著信息化技術(shù)的普及和快速發(fā)展，校園的管理也越來(lái)越多地依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持，并不斷地朝著數(shù)字信息化的趨勢(shì)發(fā)展.“數(shù)字校園”已經(jīng)成為各大高校爭(zhēng)相開(kāi)展的校園建設(shè)課題之一，其中，校園三維建模是數(shù)字校園建設(shè)的一大亮點(diǎn)，主要是依靠地理信息技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)校園實(shí)景的三維模型構(gòu)建.

傳統(tǒng)的三維建模技術(shù)是利用影像或規(guī)劃圖作為底圖，依賴已有數(shù)據(jù)或估算建筑高度，利用建模軟件結(jié)合人工進(jìn)行三維模型的構(gòu)建.有很多學(xué)者對(duì)傳統(tǒng)的三維模型構(gòu)建的方法和技術(shù)進(jìn)行了探索，其中，彭芳媛等[1]研究了基于航測(cè)數(shù)據(jù)利用3DMAX創(chuàng)建三維模型的方法，并對(duì)三維建模技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)敘述，給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的同時(shí)對(duì)建模過(guò)程中的存在的一些關(guān)鍵性問(wèn)題進(jìn)行了討論；許捍衛(wèi)等[2]通過(guò)實(shí)際的數(shù)字城市項(xiàng)目介紹了SketchUp軟件創(chuàng)建城市三維模型的基本流程，同時(shí)進(jìn)一步剖析了SketchUp軟件與其他軟件相比較在城市三維建模過(guò)程中所具有的優(yōu)缺點(diǎn)；張凱選等[3]通過(guò)應(yīng)用AutoCAD 2007在遼寧工程技術(shù)大學(xué)校園進(jìn)行了三維建模的操作并探索了其建模方法，有效地提高了AutoCAD三維建模的靈活性和穩(wěn)定性；張暉等[4]根據(jù)已有的建筑物內(nèi)部各樓層的房間分布矢量化數(shù)據(jù)和基底投影分布數(shù)據(jù)，結(jié)合CityEngine軟件生成了大場(chǎng)景建筑物三維模型.張養(yǎng)安等[5]闡述了幾種較為成熟的三維模型建立方法和三維城市模型的構(gòu)建流程，并基于3DMAX技術(shù)介紹了制作模型主體的作業(yè)流程以及進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了虛擬現(xiàn)實(shí)三維建模.范葛芹等[6]利用SketchUp在南京理工大學(xué)泰州科技學(xué)院進(jìn)行了校園三維建模，驗(yàn)證了SketchUp在校園三維模型構(gòu)建中具有的優(yōu)勢(shì).傳統(tǒng)的三維建模具有效果亮麗、色彩美等優(yōu)點(diǎn)，但它主要是基于二維的地形圖，而二維地形圖的數(shù)據(jù)采集和成圖都需要大量人力物力，周期長(zhǎng)、成本高、效率低，并且二維地形圖的直觀性較差，不能反映復(fù)雜的地物形狀，與真實(shí)世界反差大等.

無(wú)人機(jī)傾斜攝影作為一種采集三維數(shù)據(jù)的新興技術(shù)，是無(wú)人機(jī)技術(shù)與傾斜攝影技術(shù)的完美結(jié)合.無(wú)人機(jī)通過(guò)搭載多臺(tái)傳感器從不同視角來(lái)獲取的影像數(shù)據(jù)，避免了傳統(tǒng)的航測(cè)遙感影像拍攝只從垂直角度拍攝的不足，并在很大程度上增強(qiáng)了三維所帶來(lái)的真實(shí)感，具有省時(shí)省力、位置精確、高效率、高還原度等優(yōu)勢(shì).目前，基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的三維建模還沒(méi)有較為系統(tǒng)的規(guī)范流程，本文以江西理工大學(xué)紅旗校區(qū)為例，探究基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影構(gòu)建三維模型的方法流程，試圖為無(wú)人機(jī)傾斜攝影的三維建模提供一套可參考的解決方案.

1 基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的三維模型構(gòu)建方法

基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的三維模型構(gòu)建的主要步驟為：傾斜影像數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和三維模型構(gòu)建等，如圖1所示.

圖1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模方法流程

1.1 傾斜影像數(shù)據(jù)采集

無(wú)人機(jī)傾斜影像數(shù)據(jù)采集包括現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地勘察、航測(cè)參數(shù)設(shè)置、無(wú)人機(jī)航攝作業(yè)，具體步驟為（圖2）.

圖2 無(wú)人機(jī)航攝作業(yè)流程

1）根據(jù)實(shí)驗(yàn)任務(wù)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)地勘察，了解實(shí)驗(yàn)區(qū)及其周邊的建筑物的布局、高度、面積等屬性，通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)區(qū)域的地理位置和地勢(shì)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)合適的航測(cè)方案.以谷歌地圖影像為底圖，對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行分區(qū).分區(qū)航攝的目的是保證在航攝獲取影像的地面分辨率、航向分辨率及旁向分辨率能滿足指定要求.原則上來(lái)說(shuō)，航向的重疊率應(yīng)該在60%～80%的范圍內(nèi)，并且不能小于53%；旁向重疊度在通常情況下應(yīng)該為15%～60%，但是不得小于8%.

2）設(shè)計(jì)多架次的航測(cè)任務(wù)，選擇合適的無(wú)人機(jī)的起飛和降落場(chǎng)地.一般來(lái)說(shuō)，無(wú)人機(jī)起飛應(yīng)選擇四周盡可能空曠的場(chǎng)地，并要有合適的落差，以保證彈射起飛的安全性；而降落場(chǎng)地的要求是無(wú)人機(jī)的轉(zhuǎn)彎半徑內(nèi)沒(méi)有地面障礙物及無(wú)關(guān)人員、車(chē)輛、建筑物等.

3）設(shè)置無(wú)人機(jī)的相關(guān)參數(shù)，規(guī)劃飛行航線.根據(jù)實(shí)際情況，調(diào)整曝光時(shí)間，設(shè)置重疊度參數(shù)、航高參數(shù)等.必須保證無(wú)人機(jī)的航高高于最高建筑物；在相同航線上的相鄰照片的航高之間的差距應(yīng)保證不大于30 m；最小航高與最大航高的差距應(yīng)保證小于50 m；應(yīng)保證設(shè)計(jì)航高與實(shí)際航高之差小于50 m.飛行的航線間隔要保證一致.

4）將規(guī)劃的航線上傳到無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)，手動(dòng)操控遙控器或者設(shè)置主動(dòng)飛行模式，控制無(wú)人機(jī)進(jìn)行航攝作業(yè)，完成數(shù)據(jù)的采集.在無(wú)人機(jī)航攝作業(yè)的過(guò)程中，要觀察航攝狀況，實(shí)時(shí)調(diào)整飛行姿態(tài)，根據(jù)制定的航線實(shí)時(shí)觀察曝光數(shù)量、航高、航速、飛行軌跡，確保航測(cè)過(guò)程安全完成.

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

無(wú)人機(jī)進(jìn)行航攝作業(yè)時(shí)，受到風(fēng)向、風(fēng)速的干擾，會(huì)導(dǎo)致拍攝獲取的影像出現(xiàn)數(shù)量缺失、清晰度低、色彩反差大等問(wèn)題，因此需要對(duì)無(wú)人機(jī)航攝作業(yè)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理.數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括影像數(shù)據(jù)的拷貝與檢查和定位定姿數(shù)據(jù)整理.

1）影像數(shù)據(jù)的拷貝與檢查

將影像數(shù)據(jù)從無(wú)人機(jī)相機(jī)拷貝出來(lái)之后，需要對(duì)影像數(shù)據(jù)的完整性和可靠性進(jìn)行檢查，不同視角的影像數(shù)據(jù)應(yīng)分類(lèi)存放，并且不同視角文件夾的影像數(shù)據(jù)是以一一對(duì)應(yīng)的.影像數(shù)據(jù)的檢查內(nèi)容有：

①實(shí)際影像數(shù)量與理論數(shù)量是否在誤差范圍內(nèi)；

②影像的清晰度如何，有沒(méi)有存在虛焦、重影、位置偏移等問(wèn)題；

③不同視角獲取的影像數(shù)量是否一致；

④影像的質(zhì)量如何，有沒(méi)有存在大面積陰影、反光、色彩不真實(shí)等問(wèn)題；

⑤影像數(shù)據(jù)拷貝時(shí)間是否出現(xiàn)時(shí)間跳躍值.

2）定位定姿數(shù)據(jù)整理

定位定姿數(shù)據(jù)由無(wú)人機(jī)航攝拍照時(shí)生成，由無(wú)人機(jī)地面站系統(tǒng)導(dǎo)出，記錄了無(wú)人機(jī)飛行軌跡，及拍攝曝光瞬間的位置姿態(tài)信息.需要對(duì)定位定姿數(shù)據(jù)進(jìn)行整理的內(nèi)容主要有：

①由于無(wú)人機(jī)所搭載的鏡頭在無(wú)人機(jī)沒(méi)有起飛之前就已經(jīng)開(kāi)始工作了，無(wú)人機(jī)獲取的影像數(shù)據(jù)量會(huì)比地面站獲取的定位定姿數(shù)據(jù)量多，因此還需要根據(jù)規(guī)劃的飛行航線來(lái)整理已獲取到的定位定姿數(shù)據(jù)[7]，使定位定姿數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量與影像數(shù)據(jù)要保證嚴(yán)格一致且一一對(duì)應(yīng)；

②原始定位定姿數(shù)據(jù)包含后期建模不需要的數(shù)據(jù)，并且格式也不符合后期使用要求，不能直接使用，需要對(duì)原始定位定姿數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類(lèi).

1.3 三維模型構(gòu)建

無(wú)人機(jī)傾斜攝影三維模型的構(gòu)建大致包括四大步驟：

1）傾斜影像聯(lián)合平差：基于特征點(diǎn)提取算法可以獲得多視影像對(duì)應(yīng)的連結(jié)點(diǎn)，這些連結(jié)點(diǎn)和外業(yè)控制點(diǎn)坐標(biāo)相結(jié)合進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差運(yùn)算，就能實(shí)現(xiàn)傾斜影像的聯(lián)合平差[8]，從而得到每張影像的外方位元素和所有加密點(diǎn)的物方坐標(biāo).

作為傾斜影像三維模型構(gòu)建的最重要的一個(gè)步驟，傾斜影像聯(lián)合平差涉及的算法主要有：影像數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)提取和光束法區(qū)域網(wǎng)平差[9].通常使用的方法步驟為：

①影像數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)提取在攝影測(cè)量領(lǐng)域常用的算法有 SIFT、Forstner、Moravec、SUSAN、Harris等.其中SIFT是一種局部特征描述子，該算法具有尺度不變性、精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[10]，更適用于傾斜影像的特征提取；

②連接點(diǎn)、控制點(diǎn)坐標(biāo)和連接線以及POS數(shù)據(jù)相結(jié)合，建立不同視角的影像區(qū)域網(wǎng)平差的線性誤差方程；

作為光束法區(qū)域網(wǎng)平差的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型是共線方程，其誤差方程式為：

其中，A和B表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣；t表示影像定向未知數(shù)；X表示坐標(biāo)未知數(shù)向量；l表示影像坐標(biāo)觀測(cè)值向量；

③經(jīng)過(guò)聯(lián)合平差解算，得到每張像片的高精度外方位元素和所有加密點(diǎn)的物方坐標(biāo).

2）傾斜影像密集匹配：影像匹配就是快速準(zhǔn)確的確定兩幅或兩幅以上影像之間的同名像點(diǎn).基于規(guī)則格網(wǎng)劃分后的空間平面，運(yùn)用多基元、多視密集影像匹配技術(shù)創(chuàng)建立體像對(duì)，結(jié)合物方面元和像方特征點(diǎn)及多視影像上的成像和特征信息，采用不固定的參考影像匹配策略來(lái)匹配無(wú)人機(jī)采集的傾斜影像數(shù)據(jù)[11].

3）生成數(shù)字表面模型：根據(jù)傾斜影像聯(lián)合平差解算出來(lái)得到各影像外方位元素及物方坐標(biāo)，憑借傾斜影像密集匹配得到高密度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型，由點(diǎn)云構(gòu)成不規(guī)則三角網(wǎng)，進(jìn)而形成高精度、高分辨率的數(shù)字表面模型（DSM）.

4）紋理映射：紋理映射主要是基于瓦片技術(shù)，三維不規(guī)格三角網(wǎng)格的每個(gè)三角形面片的法線方程與二位圖像會(huì)形成一定的夾角，根據(jù)這個(gè)夾角選擇相對(duì)應(yīng)并最合適的紋理來(lái)完成紋理的自動(dòng)映射，從而生成全要素三維模型.

2 校園三維模型構(gòu)建應(yīng)用實(shí)踐

2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況

本實(shí)驗(yàn)區(qū)為江西理工大學(xué)紅旗校區(qū)（圖3），地處江西省贛州市章貢區(qū)，介于東經(jīng)114°55′48″～114°56′24″，北緯 25°21′0″～25°51′60″之間，占地面積453333 m2，校內(nèi)最高建筑為主教樓（12層），校外周邊最高建筑是建測(cè)樓后面的附屬醫(yī)院（22層），均未超過(guò)100 m.

圖3 江西理工大學(xué)紅旗校區(qū)區(qū)域圖

2.2 校園傾斜影像數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

本次飛行采用了6軸固定翼無(wú)人機(jī)飛行平臺(tái)，搭載增穩(wěn)平臺(tái)和五鏡頭傾斜相機(jī) （如圖4所示）.無(wú)人機(jī)機(jī)身直徑為1350 mm,單臂長(zhǎng)度為400 mm，對(duì)稱(chēng)電機(jī)軸距為1300 mm，起飛重量為13.5 kg；無(wú)人機(jī)有效載重為2.6～5 kg，載重2.5 kg時(shí)可飛行42 min，空載飛行時(shí)間68 min，抗風(fēng)能力為5級(jí).五鏡頭傾斜相機(jī)有一個(gè)是進(jìn)行垂直攝影的，其他4個(gè)是從不同方向進(jìn)行傾斜攝影，傳感器尺寸為23.2 mm*15.4 mm，中間鏡頭相機(jī)焦距為16 mm，其余4個(gè)鏡頭相機(jī)焦距為20 mm，單鏡頭分辨率為2040萬(wàn)像素，側(cè)視鏡頭傾斜角為45°，最短曝光間隔為2 s，地面分辨率為0.02 m.

圖4 6軸無(wú)人機(jī)傾斜攝影系統(tǒng)

無(wú)人機(jī)起飛點(diǎn)選擇在相對(duì)空曠的區(qū)域——行政樓前，設(shè)計(jì)的相對(duì)航高為110 m，總共設(shè)置了3個(gè)架次，每一個(gè)架次規(guī)劃的航線為6條，航向之間的重疊度為75%，旁向重疊度為75%，間隔距離為49.4 m，無(wú)人機(jī)水平飛行速度為6 m/s.航線規(guī)劃如圖5所示.

圖5 校園航線規(guī)劃

無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)主要有地面影像數(shù)據(jù)、POS數(shù)據(jù)、飛行航線規(guī)劃圖.無(wú)人機(jī)航攝作業(yè)完成后，需要將獲取到的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，確定影像數(shù)據(jù)沒(méi)有變形、丟失、扭曲等現(xiàn)象，整理獲取到的影像數(shù)據(jù)，對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一編號(hào)，將相同架次的數(shù)據(jù)放入一個(gè)單獨(dú)文件夾，不同視角的影像數(shù)據(jù)按照對(duì)應(yīng)的“前、后、左、右、中”5個(gè)方向分類(lèi)存放，需保證各個(gè)文件夾的影像數(shù)據(jù)嚴(yán)格一致，并且將POS數(shù)據(jù)也進(jìn)行編號(hào)，使之與垂直攝影獲取的影像數(shù)據(jù)編號(hào)一一對(duì)應(yīng).

2.3 校園三維模型構(gòu)建

本實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)包括：

1）影像數(shù)據(jù).本實(shí)驗(yàn)使用的影像有2820幅，來(lái)源于無(wú)人機(jī)傾斜攝影，每幅影像尺寸為3632像素×5456像素.

2）控制點(diǎn)數(shù)據(jù).像控點(diǎn)的選擇和布設(shè)對(duì)三維建模和數(shù)字測(cè)圖的精度有著重大的影響，是確保最終產(chǎn)品成果精度的關(guān)鍵.本實(shí)驗(yàn)從校園原有控制點(diǎn)中精選了5個(gè)重疊度較大且每個(gè)鏡頭都能拍攝到的控制點(diǎn)作為該實(shí)驗(yàn)的像控點(diǎn).

3）POS數(shù)據(jù).文件記錄無(wú)人機(jī)飛行時(shí)的軌跡和拍攝曝光瞬間的位置及相關(guān)姿態(tài)信息，如編號(hào)、經(jīng)度、緯度、絕對(duì)行高、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角及旋偏角，如表1所示.

表1 POS數(shù)據(jù)

本實(shí)驗(yàn)使用Smart3D軟件來(lái)構(gòu)建校園三維模型.Smart3D軟件是一款基于圖形運(yùn)算單元、不需人工干預(yù)的全自動(dòng)快速三維建模軟件，只要二維影像的重疊度符合要求，依據(jù)基于GPU并行運(yùn)算的影像密集匹配技術(shù)進(jìn)行快速的三維場(chǎng)景運(yùn)算，就可以通過(guò)自動(dòng)空三運(yùn)算解算出一系列連續(xù)的影像的高精度外方位元素，生成基于真實(shí)影像的超高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型，如圖6所示，進(jìn)而完成對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的逼真的三維重構(gòu)，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)全要素的校園三維模型的目的，具有高自動(dòng)化、高性能、高穩(wěn)定性和可移植性、可擴(kuò)展性、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)[12].

圖6 模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)

本實(shí)驗(yàn)使用Smart3D構(gòu)建初始模型的具體步驟為：

1）添加影像數(shù)據(jù)：新建工程，設(shè)置工程名稱(chēng)、工程目錄，添加前、后、左、右、中五個(gè)不同方向的影像數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的POS數(shù)據(jù).在添加影像數(shù)據(jù)中，需要輸入傳感器尺寸（mm）以及鏡頭焦距信息（mm）.

2）檢查影像數(shù)據(jù)：在添加影像數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)影像數(shù)據(jù)的完整性進(jìn)行檢查，如果檢查結(jié)果出現(xiàn)問(wèn)題，則需要重新整理原始影像數(shù)據(jù).還可以進(jìn)入3D view板塊查看測(cè)區(qū)3D視圖，確定影像排列和相機(jī)旋轉(zhuǎn)參數(shù)設(shè)置是否正確.

3）控制點(diǎn)影像關(guān)聯(lián)：設(shè)置空間坐標(biāo)系與控制點(diǎn)坐標(biāo)系一致，添加控制點(diǎn)，然后進(jìn)行控制點(diǎn)刺點(diǎn)，每個(gè)控制點(diǎn)至少在一個(gè)方向上的3張照片上刺出.在本實(shí)驗(yàn)中添加了5個(gè)控制點(diǎn)，因此需要在15張照片找出控制點(diǎn)位置進(jìn)行刺點(diǎn).

4）連接點(diǎn)：空三加密解算的結(jié)果有時(shí)會(huì)出現(xiàn)與期望不符的情況，對(duì)此可以選擇通過(guò)合理的添加連接點(diǎn)來(lái)優(yōu)化.

5）空三解算：提交空三按鈕，輸入空三名稱(chēng)，選擇定位模式為選用照片的定位數(shù)據(jù)，其他參數(shù)為默認(rèn)設(shè)置.需要打開(kāi)Engine，空三處理才會(huì)正式開(kāi)始運(yùn)行，空三可以多次提交直到符合精度要求.

6）三維模型構(gòu)建：新建重建，由于拍攝范圍大，影像數(shù)據(jù)多，完成重建所需計(jì)算機(jī)內(nèi)存過(guò)大，普通計(jì)算機(jī)的性能不足以一次性完成重建計(jì)算的任務(wù)，因此需要根據(jù)電腦性能設(shè)置瓦片分塊，將校園數(shù)據(jù)分為若干數(shù)據(jù)切塊，分塊進(jìn)行重建計(jì)算，使得電腦的內(nèi)存在最大內(nèi)存期望之下，從而達(dá)到提高處理速度的目的.提交生產(chǎn)，設(shè)置模型名稱(chēng)及輸出數(shù)據(jù)格式，就可以自動(dòng)生成三維模型.本實(shí)驗(yàn)區(qū)域分為24個(gè)瓦片，設(shè)置輸出格式為OBJ，初始校園三維模型中的主教樓如圖7所示.

圖7 初始校園三維模型中的主教樓

初始的校園三維模型有存在不美觀，模型表面凹凸不平、空中有懸浮、紋理扭曲、破洞等多種模型缺陷,引起這些模型缺陷的原因比較復(fù)雜和多樣，主要原因有：

1）無(wú)人機(jī)在航攝過(guò)程中受到氣候的影響而產(chǎn)生影像的畸變；

2）航攝作業(yè)實(shí)施過(guò)程中，人為因素導(dǎo)致的傾斜相機(jī)姿態(tài)產(chǎn)生變化；

3）無(wú)人機(jī)航攝在獲取地面影像時(shí)，無(wú)法避免都會(huì)存在一定的攝影死角或缺少數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)點(diǎn)的問(wèn)題.

這些模型缺陷使得校園三維模型無(wú)法滿足美觀上和應(yīng)用上的需求，因而需要后期對(duì)最初的校園三維模型進(jìn)行修補(bǔ)和改正，主要是針對(duì)以下三個(gè)方面進(jìn)行修補(bǔ)和改正：

1）幾何修復(fù)：刪除懸浮在空中的雜物、修補(bǔ)模型中的破洞、對(duì)凹坑凸包進(jìn)行平面擬合等；

2）紋理修復(fù)：對(duì)扭曲、不清晰或色彩不均勻的紋理進(jìn)行替換和修改；

3）細(xì)節(jié)修復(fù)：由于航攝死角，往往會(huì)出現(xiàn)模型不完整情況，需要對(duì)其整體修飾或者替換.

Geomagic軟件具有自動(dòng)化特征、高效率處理復(fù)雜形狀和自由曲面形狀等優(yōu)點(diǎn)，因此本實(shí)驗(yàn)利用Geomagic軟件對(duì)初始模型精化處理來(lái)完善初始的校園三維模 （精修后校園三維模型中的主教樓如圖8所示）.

圖8 精修后校園三維模型中的主教樓

以江西理工大學(xué)紅旗校區(qū)八角塘的初始模型缺陷為例，Geomagic針對(duì)八角塘模型的缺陷主要操作流程有：

1）修補(bǔ)破洞：多邊形→填充孔|填充單個(gè)孔→單擊模型中的破洞；

2）修補(bǔ)凹凸不平：套索（或多義線）選取凹凸不平區(qū)域→多邊形→修補(bǔ)|修復(fù)工具→擬合到平面→定義平面（直線自定義平面或者最佳擬合）→確定；

3）懸?。禾姿骰蚨嗔x線選取懸浮物→Delete；

4）色彩不均：工具→顏色|編輯顏色→設(shè)置適宜的顏色及不透明度→確定；

修補(bǔ)模型是一項(xiàng)精益求精的工作，需要有足夠的耐心和細(xì)致的觀察力，經(jīng)過(guò)多次嘗試找到最合適的修改方案，八角塘模型修補(bǔ)前后的對(duì)比如圖9所示.

圖9 修補(bǔ)前后的八角塘模型

3 結(jié) 論

文中以江西理工大學(xué)紅旗校區(qū)為例，探究了利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影獲取影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行三維建模的方法流程，構(gòu)建了校園三維精細(xì)模型，相較于傳統(tǒng)的建模方式，在效率、性價(jià)比、自動(dòng)化和還原度等方面的優(yōu)勢(shì)較為突出.但是這種建模產(chǎn)品也存在一定的不足，比如影像數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量依賴于飛行操控手的熟練度和經(jīng)驗(yàn)；另外三維模型的數(shù)據(jù)量較大，因而對(duì)電腦性能的配置需求更高，但是隨著科技的進(jìn)步，這些問(wèn)題在未來(lái)都將得到解決，基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的三維建模將越來(lái)越多應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域.