多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

徐光禹，杜 宁，王 莉，裴书玉，李丰旭，罗 辑

(1.贵州大学矿业学院，贵州 贵阳 550025；2.河南省水利勘测有限公司，河南 郑州 450008；3.贵州云图瞰景地理信息技术有限公司，贵州 贵阳 550007)

古建筑测绘是文物保护工作的基础和前提，作为城市的历史文化遗产，其模型重建是建立魅力城市的核心研究内容之一。基于单一数据源的三维建模有很大的局限性，如利用地面三维激光技术对建筑物扫描建模时，由于遮挡导致建筑物立面局部点云数据缺失[1]，且不能得到建筑物顶部的几何及纹理信息，影响后期建模的完整性。又如近年来发展起来的无人机倾斜摄影建模技术，其在建筑物密集区域，较难获得全方位无信息盲点的倾斜影像，在狭小区域和精度上存在很多局限性，而在这方面地面三维激光扫描技术和无人机倾斜摄影测量技术是可以互补的。在实际工作中，大型场景、高精度的模型重建大都采用多源数据融合进行建模[2]。

近年来，国内外学者对建筑物模型重建进行了大量的研究工作。目前的建筑物模型重建方法大致可以归为3类：数据源、重建策略和重建模型的类型[3]。一般来说，建筑物三维重建的数据源主要包括：航空航天影像[4]、近景影像[5]、机载LiDAR点云[6]、地面或车载LiDAR点云、无人机倾斜影像数据[7]。文献[8]以建筑轮廓为配准基元，利用车载LiDAR数据提取建筑物轮廓，结合航空LiDAR数据采用配准关系修正的方法实现了高精度配准。文献[9]综合应用BIM、三维激光扫描、航拍倾斜测量等技术对上海玉佛寺精细建模，快速建立了既有古建筑的数字化模型。对于建筑物顶部和侧面模型的重建，如文献[10—11]集成多源LiDAR数据，尤其是车载和航空LiDAR数据对建筑物进行完整构建。多源数据融合技术逐渐应用于各类模型重建工作中，技术方法也在逐步提升。

本文采用多源数据融合技术进行建模，即利用地面三维激光扫描仪获取目标建筑物立面的点云数据，利用无人机倾斜摄影技术采集建筑物顶部和侧面的航空影像，使用数码相机对建筑物细节进行补拍，通过对不同设备获取的多源数据进行融合处理，使得模型重建更为精确、完整和美观。

1 技术路线

利用多源数据融合技术建模的技术路线如图1所示。

2 多源数据融合技术

多源数据融合建模技术是将不同设备采集得到的同一目标地物的影像、点云、照片等数据进行融合处理，得到更加精确、完整、美观的三维模型，其相较于传统的单一数据源的建模有较大优势，使得由不同设备采集的数据进行优势互补，提高了数据来源的完整性和可靠性[12]。整体流程可分为3个步骤：①数据预处理，包括影像的几何及大气校正、点云数据的预处理；②多源数据的坐标系统统一；③多源数据信息融合。在对多源数据进行坐标统一后，还要利用一定的融合算法对多源数据进行信息融合，从而生成信息更加丰富的实景三维产品[13]。

2.1 多源坐标系的统一

多源数据的空间融合是指将不同设备获得的点云、影像等数据统一到相同的坐标系统下。因此，坐标系统之间的转换对于多源数据融合处理有着重要的意义。三维激光扫描仪系统、航空摄影测量系统及相机拍摄中涉及几个较为重要的坐标系统，包括世界(绝对)坐标系、相机坐标系、扫描仪坐标系、图像坐标系及成像平面坐标系。坐标系统的统一是进行多源数据融合的基础。

坐标系之间的变换可以借助计算机视觉理论中的基本原理实现。已知需要转换的两个坐标系分别表示为A=(oA,iA,jA,ka)和B=(oB,iB,jB,kB)，如图2所示。

假设其中1个坐标系中某点P的坐标向量表示为

通过以上方法完成坐标统一。

2.2 多源信息数据融合

多源测量数据中均包括影像和点云两种数据。地面三维激光扫描系统采集目标建筑物立面的点云数据，无人机航测获得目标建筑物周围的倾斜影像，并对这两种设备采集不到的部位进行近景影像补拍，最终将影像数据和点云数据转换到同一个坐标系下[14]。

将无人机倾斜摄影的影像及地面单反相机补拍的照片经过影像匹配、空三处理、生成密集点云数据后，通过纹理映射生成三维模型场景，再结合地面三维激光扫描系统采集的点云数据进行融合处理，最终重建得到三维立体模型，如图3所示。

3 试验区概况及数据获取

3.1 天王殿概况

天王殿位于贵阳市金阳新区北部的西普陀寺(原名白云寺)，建于康熙六年(公元1667年)前，迄今已有300余年历史。本文研究的古建筑是位于寺院中轴线的天王殿，建筑面积447.44 m2，高16.90 m，如图4所示。

3.2 地面三维激光扫描测量

为获取天王殿的点云数据，通过现场踏勘，制订了可实施测量方案。天王殿周围视野比较开阔，正面距牌坊约28 m，后面距大悲殿约30 m，右边距素斋厅约14 m，左边距贵宾楼约16 m，周围空间可以满足扫描架设仪器的需要。

根据目的与精度要求，结合天王殿周边环境，考虑FARO Focus3D X330扫描仪获取数据的功能，拟采用公共点(标靶球)数据拼接方式对天王殿进行多站扫描。按照仪器到标靶球的距离控制在20 m内的要求，共设置6个测站。根据公共点数据拼接要求，相邻测站间布设3个公共点，扫描设站方案如图5所示。

扫描得到的点云数据在建模前需要进行点云数据拼接等预处理工作，本文使用的数据预处理软件为FARO SCENE 5.5.0版本。由于天王殿采用公共点的数据采集方式，因此选择自动拼接的方法。拼接的主要过程为：新建项目→将原始文件拖入项目→加载所有扫描→操作→正在预处理→预处理扫描。拼接后的结果如图6(a)所示，将扫描仪拍摄的同轴照片上的颜色映射到点云中生成带有RGB信息的点云，如图6(b)所示。

3.3 无人机航测

无人机倾斜影像采集是多源数据融合建模工作中的重要环节，影像获取的质量对模型重建的效果至关重要。图7(a)为外业影像采集所用无人机——大疆悟(Inspire 1 Pro)，图7(b)为现场图片。从现场图片可以看出，外业航片采集时飞机航高设置较低，影像拍摄时光照条件较好，影像重叠度符合建模要求。

由《低空数字航空摄影规范》(CH/Z 3005—2010)可知，在采集设备等其他因素不变的情况下，航高越低，地面分辨率越高。在开展无人机航测外业工作之前，应全方位搜集测区的基本概况。如本次项目区为市内景区，首先要了解测区是否在限飞区，然后在航飞前要与景区管理人员进行协调，最后设计初步方案，明确航测作业空域和飞行载体，安排好相关细节。具体流程如图8所示。

3.4 地面单反相机补拍

地面单反相机不受设站和遮挡的影响，可在相对拥挤狭小的空间进行作业，灵活性强，可以弥补无人机航摄和地面三维激光扫面因遮挡而产生的孔洞，使数据更加完整、连续，从而提升多源数据融合的性能，提高模型重建精度和完整度。本次试验使用Canon EOS 6D高端单反相机进行补拍，整个近景影像采集中固定焦距不变。

4 试验结果与分析

本文采用Smart3D Capture软件进行建模试验。Smart3D是基于图形运算单元GPU的快速三维场景运算软件，其优势在于快速、简单、全自动、广泛的数据源兼容性及优化的数据输出格式，无需人工干涉即可生成逼真的三维实景模型[15]。Smart3D软件可以将无人机航空影像、地面三维激光点云及地面相机照片联合处理，分别对单一点云、空地影像、空地影像+点云三种数据进行建模。

4.1 天王殿实景三维建模

Smart3D软件自动化程度较高，在处理中不需要太多的人工干预。其建模过程为：新建工程→影像数据导入→控制点量测→空三加密→点云数据导入→模型重建。其中在控制点量测中首先要选择控制点的参考，本次试验控制点的坐标基准采用扫描工程坐标系统，将空地影像统一到扫描坐标系统下。

在模型重建过程中，ContextCapture会基于空三多视影像密集匹配生成三维点云数据，然后将地面三维激光点云导入进行数据融合，构建不规则三角网TIN，同时能够自动检测评估不规则三角网，自动优化不合理的三角网表面(如图9所示)，并能生成带白模的三维模型(如图10所示)。由于在控制点量测后影像数据具有精确的坐标信息，软件能够根据TIN网中三角形的空间位置自动映射最佳视角的影像作为模型纹理，进而完成目标地物实景三维模型的生产(如图11所示)。

4.2 建模效果对比

为了验证多源数据融合建模的优势，本文对地面激光点云单一数据建模、空地影像融合建模、地面激光点云+空地影像融合建模分别进行建模试验，结果如图12所示。

从以上3种数据的建模结果对比发现，利用地面激光点云单一数据建模时，虽然立面扫描精度较高，但由于在扫描中建筑物本身的遮挡及缺少建筑物顶部数据，所建三维模型出现较多的孔洞，模型不够完整。利用空地影像融合建模时，模型基本完整，但建筑物中的立柱及一些较小的部件由于点数较少生成的模型不够完整且精度较低。利用地面激光点云+空地影像融合建模弥补了上述两种方法建模的不足，建模结果精度更高，模型更加美观、完整。

5 结 语

本文对基于多源数据融合的古建筑三维重建技术进行了探讨。试验结果表明，相较于单一点云数据建模、空地影像建模，本文所提出的地面三维激光点云+空地影像融合三维建模效果更好，质量有较大提升，弥补了地面三维激光扫描点云建模时因遮挡和顶部信息缺失产生大量孔洞的不足，也克服了影像建模时对于立柱和小部件建模精度不高的缺点。