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高大复杂建筑物精细三维重建研究

2016-11-16吴珍珍刘会云李立雪黄腾达

河南城建学院学报 2016年2期
关键词:电视塔裙房建筑物

吴珍珍,刘会云,李立雪,黄腾达

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000)



高大复杂建筑物精细三维重建研究

吴珍珍,刘会云,李立雪,黄腾达

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000)

以焦作广播电视塔为例,探讨了基于三维激光扫描技术的高大复杂建筑物数据处理中的关键技术。重点研究了对高大复杂建筑物各部分构件精细三维建模的技术难点及实际应用,实现了高大复杂建筑物的精细三维虚拟场景,为三维数字城市建设和高大复杂建筑物变形分析提供高精度的数据基础。

三维激光扫描技术;高大复杂建筑物;模型重建

三维激光扫描技术具有高效率、高精度的独特优势,能够大范围、高分辨率地获取对象表面的三维点云数据,为空间三维信息的获取和建筑物的三维建模提供了全新的技术手段[1-3]。利用三维激光扫描技术进行建筑物虚拟三维场景重建已成为数字城市的研究热点。万怡平等[4]通过对点云数据进行分层并垂直投影至各层平均高度的平面,提取建筑物各层的边缘特征点,进而规则化,实现对单栋建筑物三维数字模型的快速重建。李新双等[5]利用Cyclone和C1oudworx for CAD软件,提取建筑物特征线、绘制三维结构线,并在3DMax中进行纹理贴图,完成对建筑物的三维模型重建。姜如波等[6]对标志性建筑物进行扫描试验,采用三角网格建模和基于特征提取两种方法对建筑物进行三维重建。这些研究大多是对简单建筑物进行模型重建,对高大复杂建筑物的研究却不多。城市中摩天大厦相继出现,建筑物形状越来越复杂,这给数字城市建设带来极大难度。随着扫描仪硬件以及数据处理技术的发展,地面三维激光扫描技术在扫描距离、扫描精度等方面有了很大提高,为大型复杂建筑物的数字化及建模提供了可能性。本文在总结建筑物模型重建技术的基础上,以焦作广播电视塔为例,开展数字化扫描试验及精细三维重建研究,探讨三维激光扫描技术在高大复杂建筑物精细三维模型重建中的关键技术和难点。

1 点云数据采集

焦作广播电视塔位于焦作市新城区龙源湖公园内,由上海同济大学设计,塔高238 m,总建筑面积约12 000 m2,占地面积约4.8 hm2,由塔下裙房、塔身、上塔楼和天线段等4部分组成,图1a为广播电视塔实景。

本文采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪对焦作广播电视塔进行数字化扫描试验。该仪器的最大扫描距离可达1 400 m,单点扫描精度为5 mm,每秒可发射高达300 000点的纤细激光束,提供高达0.000 5°的角分辨率,在对远距离大场景扫描时具有明显优势,可以在架设较少站点的情况下获取对象的完整数据。结合焦作广播电视塔的结构形状以及周边环境,在围绕龙源湖一周的地面上共布设6个扫描站(见图1b),实施多测站多角度的场景扫描。采用无标靶扫描测量,各站均按扫描仪水平方向和垂直方向所能达到的最大距离分辨率进行数据采集。根据目标点到扫描仪的距离不同,采样点间距为0.05~0.17 m。

(a) 电视塔实景

(b) 电视塔站点布设

2 数据预处理

海量点云数据的处理是精细建模的关键环节之一,其结果将直接影响后期模型重构的质量。因此,采用合适的方法进行点云数据配准、数据重采样、噪声滤除等至关重要。

2.1数据配准

地面三维激光扫描一般采取多站式扫描,而每一站的扫描数据都在各自的仪器坐标系中,为便于后期数据处理,必须进行多站点数据配准,即将2个或2个以上坐标系中的三维空间数据点集转换到统一坐标系中[7]。点云配准是地面三维激光技术的重点和难点,配准的精度直接影响到后期成果的精度[8]。根据配准时所采用的基元,点云配准方法大致分为基于特征的数据配准和迭代数据配准。本文采用无标靶特征配准方式拼接试验的6站扫描数据。无标靶特征配准采用两步法进行,即先进行粗配准再实施精配准。粗配准是通过对应的同名特征,解算出初始的点云变换参数。试验采用首尾双向拼接方式(见图①b),即1站-2站、1站-6站、2站-3站、6站-5站、3站-4站。充分考虑焦作广播电视塔的高大特征和复杂结构,按照均匀分布的原则,在相邻两站分别选取6~8个同名点进行拼接,避免同名点选取集中而影响精度。精配准是在粗配准的基础上提高精度,获取最佳变换参数。精配准之后相邻两站的拼接精度控制在5 mm以内,可以有效保证模型的重建精度。

2.2数据精简

三维激光扫描仪在获取现实实体高精度点云的同时,也存在着大量的数据冗余,必须对其进行简化压缩处理后才能有效地进行精细建模。为了有效地处理点云,必须保留被扫描对象所需要的信息,然后在此基础上对扫描对象的点云进行最大程度的简化,这对准确、快速、有效地进行后期处理非常重要。在本文试验中,电视塔数据的点云密度受高度影响较大,即塔下裙房点云相对密集、冗余程度较高,塔身、上塔楼和天线段部分则随着高度增加,点云密度逐渐减小。为实现精细化模型建设,必须将电视塔的细节轮廓特征放在首要位置,特别是对点云相对稀疏的天线段。因此,本文采用基于曲率的点云简化算法,仅对塔下裙房点云进行精简处理,保留其上部所有点云,不仅可以达到减少数据量的目的,还能有效地保留塔下裙房高曲率区域的细节特征。

2.3噪声滤除

采用三维激光扫描仪获取物体表面的采样点数据时,由于测量仪器、扫描环境等因素的影响,不可避免地会引入噪声点。主体建筑物三维建模需要去除噪声,得到纯粹的电视塔点云数据。去噪主要包括目标区域外的点云滤除、目标区域内的孤立点集和线性噪声滤除[9]。目标区域外的噪声点包括电视塔周围的建筑物、树木等,在点云中占据相当大的份量,滤除后可以有效地减少数据量和系统资源占用率,提高数据处理的效率;目标区域内的孤立点集和线性噪声是指电视塔周围的杂物、行人、激光穿透上塔楼及塔下裙房玻璃等得到的数据,这些噪声数据量较小,但也会影响后期精细模型重建,需要将其滤除。通过点云处理软件进行点云分割和滤波,分离出电视塔主体,完成噪声剔除。图2为预处理后的电视塔点云模型。

图2 预处理后的电视塔点云模型

3 精细模型重建

综合分析目标对象的结构信息、确定合适的建模方法和具体实施方案,是本文模型重建的又一技术难点。电视塔塔下裙房具有复杂的几何结构和表面属性,多为不规则形状及空间曲面:塔身为“丫”形三轴对称结构,天线段为中心对称结构,均由圆柱形钢结构杆件组合而成;塔身中心高速电梯由正六棱柱型的建材围护;上塔楼为球形结构,共分4层,主要由圆柱形钢管和玻璃平面构成。在综合考虑多种建模策略的基础上,基于电视塔结构的不同特征,采用对点云数据分块独立建模的方式,分离建筑物构件:(1)上部规则构件(塔身、上塔楼和天线段);(2)下部不规则构件(塔下裙房)。本文采取不同的重建方法分别对上部规则构件和下部不规则构件进行重建。

3.1上部规则构件模型重建

基于对主体结构的分析,本文分别采用圆柱拟合方法和最小二乘平面拟合算法实现塔身、上塔楼和天线段模型的构建。

圆柱拟合方法是通过小邻域内的参数计算对柱状对象进行几何参数的计算并提取其特征。圆柱面方程的一般表达式为:

式中:x0,y0,z0,l,m,n,R为圆柱面的参数;点P(x0,y0,z0)为圆柱面中轴线上的点坐标;R为圆柱面半径;(l,m,n)为圆柱面沿轴线方向的单位矢量。只要确定了这7个参数,就可以在三维空间中确定唯一的圆柱面。为提取圆柱面的初始参数,可以利用圆柱面轴线的方向与柱状点云对象的高斯映射所形成的平面正交,计算圆柱面的轴线方向[10]。

最小二乘法是稳健拟合平面的方法之一,其实质是根据观测目标的几何特征对点云数据进行平差处理,获得观测目标的数学表达式[11]。本文试验选取的电视塔中的平面都为规则形状,并且点云数据质量较高。采用最小二乘平面拟合方法,拟合建筑物点云数据,计算其空间几何参数,获取其数学模型,完成对规则平面模型(正六棱柱及上塔楼玻璃平面)的构建。

数据采集时,受电视塔的高度以及上塔楼的结构影响,上塔楼最上面一层的部分结构出现少量缺失点云。基于电视塔的中心对称结构,对照高清影像,利用对称性原理消除点云缺失对建模的影响。

3.2下部不规则构件模型重建

不规则建筑物构件的建模过程比较复杂,主要是提取曲面特征点和特征线,然后利用扫掠、旋转、放样的方法构建模型[12]。例如:塔下裙房结构复杂,分割其点云数据并导入AutoCAD软件中。利用三维激光扫描软件Cyclone配套的AutoCAD插件Cloudworx提供的分层切片和曲线拟合等工具,根据点云拟合塔下裙房结构线,将点云数据处理为建筑物线框图。使用AutoCAD成熟的三维建模模块,利用三维旋转、扫掠、剖切、布尔运算等命令完成塔下裙房的精细三维模型构建,如图3所示。

图3 塔下裙房三维线框模型

3.3重建模型组合及纹理映射

电视塔主体部分和塔下裙房模型重建完成后,将模型分别导出。多站点配准后,电视塔点云数据转化为统一坐标系,利用Cloudworx插件,统一各部分模型。对于各部件之间出现的缝隙和空洞,需要对其加以修正,避免产生部件交叉、重叠或者悬浮现象,最终形成完整的建筑物实体模型。

为增加模型的三维逼真效果,在模型构建完成之后,还需进行纹理映射及灯光补偿设计。现场采集纹理图像时,要做好视点规划,各部分光照应尽量一致,以减少最终模型表面纹理视觉上的不连续性[13]。对不同图像来源的纹理之间的交界进行处理,使之自然过渡,避免不同光照条件造成的接缝效果,并调整图像色调、明度等参数,进行正射校正。对电视塔模型进行纹理映射时,可通过调整纹理的U/V参数使纹理的大小与几何表面相对应,并从光源类型、光源组成部分、强度、有无阴影效果等方面设计灯光补偿,对模型进行渲染,赋予模型丰富的色彩、贴图特征,从而生成三维景观,完成高大复杂建筑物的真实感、精细化三维模型重建。图4为渲染后的三维实体模型,可以看出,生成的最终模型具有良好的细节表现程度,真实精确地反映了高大复杂建筑物表面的结构特征。

3.4重建模型应用分析

三维重建模型能够完整、精确地记录建筑物本身的空间结构尤其是细节特征,可以由此搭建网上虚拟展览,为游览者提供更自由的观察视点,甚至可以从实际游览中不可能实现的角度和距离进行浏览,并能提供任意的交互,为用户提供身临其境的效果。此外,模型数据的三维空间信息和实际电视塔保持一致,可以对三维模型进行精确的空间测量,获取精确的建筑物平面图、实测图、三维扫描图、后期的剖面图等,建立其技术资料档案,便于修葺保护和管理,还可以对建筑物进行定期观测。通过多期模型数据对比,例如模型间匹配后对比分析、三维线框模型比较等,对建筑物进行整体或单点的变形分析,以评价高大复杂建筑物的安全状态,从而掌握高大复杂建筑物的稳定性。

(a)模型整体效果

(b)塔身细节特征

4 总结

三维激光扫描技术可以真实地描述扫描对象的整体结构和形态特性,并广泛应用于城市景观的精确建模,为今后三维数字城市建设提供了有效手段。本文以焦作广播电视塔为例,利用地面激光扫描技术开展了高大复杂建筑物精细化三维模型重建研究,并对点云数据处理和三维实体重建两个核心步骤进行了详细论述,实现高大复杂建筑物真实感、精细化虚拟三维场景展示,为高大复杂建筑物的开发与保护过程的变形情况监测、恢复重建和数字城市建设等提供了高精度的数据基础。此外,针对高大复杂建筑物的高精度点云匹配、如何提高复杂建筑物重建的自动化程度、基于多期模型匹配算法的变形监测分析等问题还有待深入研究。

[1]丁延辉,邱冬炜,王凤利,等.基于地面三维激光扫描数据的建筑物三维模型重建[J].测绘通报,2010(3):55-57.

[2]张键,董玉华.基于三维激光扫描技术的大型古建筑精细三维重建[J].河南城建学院学报,2014,23(2):58-62.

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[5]李新双,董竹,刘化冰,等.基于地面激光扫描的物体建模研究[J].城市勘测,2012(4):63-65.

[6]姜如波.基于三维激光扫描技术的建筑物模型重建[J].城市勘测,2013(3):113-116.

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[13]赵彬.面向真实感三维建模的纹理贴图技术研究[D].北京:北京大学,2008.

Research on precise 3D model reconstruction of tall and complicated building

WU Zhen-zhen,LIU Hui-yun,LI Li-xue,HUANG Teng-da

(SchoolofSurveying&LandInformationEngineering,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454000,China)

Taking Jiaozuo Television Tower for example,this paper studies the key technologies in data processing about tall and complex building based on 3D laser scanning technology.The major research focuses on the technical difficulties concerning 3D model reconstruction of each components of tall and complicated building and its practical applications.This research achieves results of virtual scene exhibition about real and detailed reconstruction model of tall and complex building,provides a high precision data base for the 3D digital city construction and deformation analysis on tall and complex building.

:3D laser scanning technology;tall and complicated building;model reconstruction

2015-11-24

河南省科技攻关重点项目(112102210193);国家测绘局测绘地理信息公益性行业科研专项项目(201412020);河南省高等学校重点科研项目计划(15A420005)

吴珍珍(1990—),女,河南永城人,硕士研究生。

1674-7046(2016)02-0063-05

10.14140/j.cnki.hncjxb.2016.02.012

P258

A

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