傾斜攝影接邊區(qū)域三維模型精度優(yōu)化研究

趙文成

（三和數(shù)碼測繪地理信息技術(shù)有限公司，甘肅 天水 741000）

隨著“智慧城市” “實景三維中國建設(shè)” “美麗鄉(xiāng)村建設(shè)” 等國家大型項目的開展與推進(jìn)，越來越多的傾斜模型需要生產(chǎn)，然而傾斜攝影數(shù)據(jù)量龐大，對硬件配置要求高，實際作業(yè)中都會將任務(wù)區(qū)分割成多塊，以每塊為一個工程進(jìn)行空三加密及三維模型生產(chǎn)[1-2]。 三維模型生產(chǎn)主要包括多視影像密集匹配、 密集點云生成、 不規(guī)則三角網(wǎng)構(gòu)建與優(yōu)化、 白膜生成和紋理映射貼圖輸出。 由于像控點數(shù)量有限，導(dǎo)致空三精度不同，每次生成密集點云。構(gòu)建的三角網(wǎng)不同也是導(dǎo)致三維模型瓦塊接邊區(qū)域精度相差較大的原因。 通過增加像控點可提升接邊區(qū)域模型的精度，但是給外業(yè)像控點的采集增加了工作量，為了提升接邊區(qū)域模型精度，并盡量減少外業(yè)工作量，本文在生產(chǎn)的精度符合要求的模型上提取三維點坐標(biāo)（后文統(tǒng)稱“模型點坐標(biāo)”），將所提的點坐標(biāo)作為像控點轉(zhuǎn)刺于接邊區(qū)域空三中進(jìn)行平差調(diào)整，并在此基礎(chǔ)上生產(chǎn)三維模型。 這樣既可以減少外業(yè)采集像控點的工作量，又可以提高接邊區(qū)域模型精度，增強模型合并后整個場景的可視度，對多區(qū)塊模型接邊、 大面積模型合并展示具有一定的借鑒意義。 結(jié)合傾斜攝影測量原理，考慮到目前已有算法的局限性，分析軟件自動化生產(chǎn)模型存在問題產(chǎn)生的原因，并給出相應(yīng)的解決方案，可為后續(xù)實景三維模型修飾提供一定的作業(yè)思路。

1 傾斜攝影建模技術(shù)

1.1 傾斜攝影技術(shù)

傾斜攝影技術(shù)是指在飛行平臺上搭載多視角航空攝影儀（以下簡稱“航攝儀”），從多個方向?qū)拔镞M(jìn)行拍攝的技術(shù)[3]。 常見搭載的為五鏡頭航攝儀，包括1 個下視、 4 個側(cè)視，下視鏡頭主要獲取地面和建構(gòu)筑物頂部紋理信息，側(cè)視鏡頭主要獲取建構(gòu)筑物側(cè)面及其立面紋理信息[4]。

1.2 傾斜攝影建模軟件

傾斜攝影建模軟件主要是針對傾斜攝影影像幾何變形大、 冗余多等特點開發(fā)的一款自動化生產(chǎn)三維模型的軟件[5]。 在攝影測量領(lǐng)域里，傳統(tǒng)的垂直影像處理軟件是無法對傾斜影像進(jìn)行處理的。 傳統(tǒng)的正射軟件空三加密算法是在側(cè)滾角和俯視角為零的數(shù)學(xué)模型上建立的，并不支持傾斜角度大的影像數(shù)據(jù)解算。

1.3 傾斜攝影建模流程

傾斜攝影建模是指將影像數(shù)據(jù)利用建模軟件制作成實景三維模型的過程，其中主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、 控制點測量、 空中三角測量、 三維模型生產(chǎn)和精度檢測，具體流程見第103 頁圖1。

圖1 傾斜攝影建模流程圖

2 項目驗證

2.1 航攝數(shù)據(jù)簡介

本次實驗數(shù)據(jù)來源于某智慧城市項目。 在塞斯納208 上搭載RCD30 五鏡頭傾斜相機(jī)航攝儀進(jìn)行航攝，航攝面積約為140.4 km2。 影像像幅大小為10336×7788，相機(jī)下視焦距為83 mm，側(cè)視焦距為153 mm。 航向、 旁向重疊度均為72%，地面平均分辨率為0.05 m，共航飛2 架次，獲得航攝影像45980 張。

2.2 Mirauge3D 軟件簡介

Mirauge3D 軟件是北京中測智繪科技有限公司自主研發(fā)的一款影像全自動三維建模軟件，可自動將由手機(jī)、 手持?jǐn)?shù)碼相機(jī)、 無人機(jī)及專業(yè)航攝相機(jī)拍攝的二維數(shù)碼照片轉(zhuǎn)換成真實紋理三維模型。 軟件具備飛行航跡質(zhì)量檢查、 影像質(zhì)量增強、 全自動空中三角測量、 高精度區(qū)域網(wǎng)平差、 影像快速拼接、 真實紋理三維模型生成及真正射影像生成等功能，可一次性處理十余萬張航攝影像的解算，具有簡單、 高效處理數(shù)據(jù)的特點。

2.3 基于Mirauge3D 軟件自動建模

2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1） 像控點解算。 對每個像控點的多次測量值進(jìn)行平均值求解，得到精度可靠的像控點成果。

2） POS 數(shù)據(jù)解算。 利用差分相關(guān)數(shù)據(jù)和平臺檢校參數(shù)，對原始POS 數(shù)據(jù)進(jìn)行解算，得到高精度的5 路差分POS 數(shù)據(jù)。 POS 成果坐標(biāo)系為地理坐標(biāo)系，Mirauge3D 軟件可自動對POS 數(shù)據(jù)坐標(biāo)系進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這里不再單獨轉(zhuǎn)換。

3） 相機(jī)參數(shù)優(yōu)化。 每個鏡頭均選取40 張連續(xù)的影像，共選取5 個鏡頭對應(yīng)的200 張影像，在ContextCapture 軟件中進(jìn)行空中三角測量解算，得到更加可靠的相機(jī)參數(shù)，對已有的相機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

4） 影像質(zhì)量提升。 在Photoshop 軟件中對一張包含地物分類信息豐富的影像進(jìn)行亮度和色彩調(diào)整，使其亮度符合人眼的需求，色彩更加真實，然后利用動作功能，對所有影像進(jìn)行批處理。 使用拖把更名器軟件對5 個鏡頭影像進(jìn)行更名處理，確保數(shù)據(jù)在后續(xù)處理中可順利導(dǎo)入Mirauge3D 軟件中。

2.3.2 空中三角測量

空中三角測量是整個建模環(huán)節(jié)中最重要的一步，其精度也直接決定后續(xù)實景三維模型的精度。在新建工程的過程中對導(dǎo)入的5 路POS 數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)換，將經(jīng)緯度POS 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到目標(biāo)坐標(biāo)系統(tǒng)下，即像控點對應(yīng)的坐標(biāo)系統(tǒng)下。 利用已有控制點求出測區(qū)范圍內(nèi)平均高程，在工程中輸入較為可靠的地形平均高程，提高空三的解算效率。 在完成自由網(wǎng)空三后，導(dǎo)入像控點并進(jìn)行轉(zhuǎn)刺，利用像控點平差調(diào)整空三成果。 空三平差結(jié)束后，平差報告中顯示像控點平面中誤差為0.031 m，高程中誤差為0.036 m，重投影中誤差為0.87 個像素，小于1 個像素，平差精度符合要求，這里未進(jìn)行模型點轉(zhuǎn)刺，稱為工程A。

復(fù)制工程A 中平差調(diào)整后的空三成果，在此基礎(chǔ)上導(dǎo)入模型點坐標(biāo)，并進(jìn)行模型點坐標(biāo)點位轉(zhuǎn)刺。 轉(zhuǎn)刺完成后，按照工程A 中各項參數(shù)設(shè)置進(jìn)行帶模型點坐標(biāo)的平差調(diào)整，稱為工程B。 平差結(jié)束后，平差報告中顯示像控點平面中誤差為0.026 m，高程中誤差為0.031 m，重投影中誤差為0.78 個像素，小于1 個像素，平差精度符合要求。

由平差報告可知，通過轉(zhuǎn)刺模型點坐標(biāo)可以有效提高空中三角測量精度。

2.3.3 三維模型生產(chǎn)

利用已經(jīng)完成平差的工程A 和工程B 生產(chǎn)實景三維模型。 首先通過“切片編輯” 功能對模型生產(chǎn)范圍、 瓦片大小、 切片重疊區(qū)域、 切片原點進(jìn)行設(shè)置，然后保存設(shè)置結(jié)果。 點擊 “自動建模”，選擇影像質(zhì)量為 “中高精度”，填充孔洞為 “只填充小的孔洞”，平面簡化和點云勻光色彩均衡模式均選“啟用”，建模目標(biāo)選擇 “三維網(wǎng)格”，生產(chǎn)OSGB格式的實景三維模型。

3 精度檢測評價

利用外業(yè)采集接邊區(qū)域的15 個檢測點坐標(biāo)對工程A 和工程B 生產(chǎn)的接邊區(qū)域模型精度進(jìn)行檢測。 用ContextCapture Viewer 軟件將模型成果打開，設(shè)置好坐標(biāo)系統(tǒng)，將檢測點坐標(biāo)與模型上對應(yīng)的坐標(biāo)進(jìn)行比對，得到工程A 模型精度各項值為： X 方向較差最大為18.1 cm，最小為5.2 cm； Y 方向較差最大為17.3 cm，最小為5.4 cm； Z 方向較差最大為26.3 cm，最小為5.2 cm； 利用同精度中誤差公式求得15 個檢測點的平面位置中誤差為12.7 cm，高程中誤差為12.4 cm。 工程B 模型精度各項值為： X方向較差最大為13.7 cm，最小為3.5 cm； Y 方向較差最大為13.3 cm，最小為4.7 cm； Z 方向較差最大為22.3 cm，最小為5.8 cm； 利用同精度中誤差公式求得15 個檢測點的平面位置中誤差為12.7 cm，高程中誤差為12.4 cm。

通過15 個檢測點的檢測結(jié)果可知，通過在精度符合要求的模型上提取模型點坐標(biāo)，并將所提模型點坐標(biāo)轉(zhuǎn)刺到接邊區(qū)域空三中進(jìn)行平差調(diào)整，可有效提高后續(xù)接邊區(qū)域模型的精度，并可以通過該方法減少模型接邊差，提高模型接邊質(zhì)量。

4 模型存在的問題及解決方案

4.1 模型存在的問題

通過人機(jī)交互的方式對模型進(jìn)行查看，主要存在以下六方面的問題。

1） 場景中存在懸浮物，主要是樹木、 路燈等獨立地物。

2） 場景中水域大面積出現(xiàn)空洞，未出現(xiàn)空洞的水域高程起伏較大。

3） 幾棟高層建筑物頂部結(jié)構(gòu)損失嚴(yán)重，無紋理貼圖。

4） 位于樹木茂密的道路兩側(cè)的建構(gòu)筑物結(jié)構(gòu)變形嚴(yán)重，紋理貼圖缺失。

5） 主干道路上行駛的車輛拉花嚴(yán)重。

6） 薄墻壁出現(xiàn)大面積空洞。

4.2 模型問題解決方案

結(jié)合航攝原理、 軟件的算法及其對地物的分析，對上述問題出現(xiàn)的原因及其解決辦法給出以下觀點。

1） 算法無法實現(xiàn)對低于航攝分辨率的地物進(jìn)行三維重建，因此才會出現(xiàn)樹木、 路燈等懸浮物的問題，可采取地面補拍、 更高分辨率航攝、 壓平放入模型庫中的地物來解決此類問題。

2） 水域?qū)儆诩y理相似度極高的地物，目前算法不能對水域精確匹配同名點，或者匹配的同名點可靠性極低，在模型重建的過程中會出現(xiàn)大面積空洞和高程起伏大的問題，可采取人工添加同名點、航攝前增加水域特征點或后期對水域進(jìn)行模型修飾的方法解決。

3） 根據(jù)地面分辨率與航高的關(guān)系可知高樓頂部一般屬于航攝中分辨率最高的地方，根據(jù)共線方程、 相似三角形原理可知，高樓頂部同時也是重疊度最低的地方，因此才會出現(xiàn)上述問題，可沿原先的航線增加航攝高度，對幾棟高樓進(jìn)行重新航攝。

4） 建構(gòu)筑物底部分辨率屬于測區(qū)中最低的，同時也是遮擋最為嚴(yán)重的地方，根據(jù)現(xiàn)有的算法無法正確檢測遮擋區(qū)域并對遮擋區(qū)域進(jìn)行建模，可采取地面補拍、 空地數(shù)據(jù)融合的方法建模，或者通過模型修飾、 單體化等方法進(jìn)行建構(gòu)筑物的重建，利用補拍影像，結(jié)合Photoshop 軟件進(jìn)行紋理貼圖更換或重新映射。

5） 空三加密環(huán)節(jié)主要完成對影像上的地物進(jìn)行特征檢測、 特征提取、 圖像相似度計算、 特征匹配、 平差調(diào)整等處理，由于行駛中的車輛匹配出來的特征點不可靠，因此在平差過程中會大量剔除，對于部分不能自動剔除的，在后期建模過程中就會出現(xiàn)車輛拉花的問題，可利用模型修飾軟件結(jié)合Photoshop 軟件對道路上的車輛進(jìn)行壓平、 擦除和修復(fù)道路紋理，或者在其成果基礎(chǔ)上導(dǎo)入模型庫中的車輛。

6） 在三維建模的過程中，構(gòu)建三角網(wǎng)時，由于算法的局限性，無法正確對同側(cè)點進(jìn)行構(gòu)建，而是將兩側(cè)的點構(gòu)建起來，這樣導(dǎo)致了空洞的出現(xiàn)，可在修模軟件中對出現(xiàn)的空洞進(jìn)行修復(fù)，然后重新貼圖。

5 結(jié)束語

本文以某智慧城市項目為例，利用Mirauge3D軟件對有人機(jī)采集的大像幅影像建模流程進(jìn)行了講解，并對相機(jī)參數(shù)優(yōu)化、 POS 數(shù)據(jù)優(yōu)化進(jìn)行了說明，提高了空三的通過率。 在已有模型上提取模型點坐標(biāo)，并將提取的模型點坐標(biāo)轉(zhuǎn)刺到接邊空三中進(jìn)行平差調(diào)整，提高了接邊區(qū)域空三精度。 對模型點轉(zhuǎn)刺前后空三生產(chǎn)的接邊區(qū)域模型精度進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果表明： 通過轉(zhuǎn)刺精度符合要求的模型點坐標(biāo)可以有效提高接邊區(qū)域模型精度，對多區(qū)塊模型接邊、 大面積模型合并展示具有一定的借鑒意義。