基于无人机倾斜摄影的校园三维建模

罗 鑫 张作淳* 王志彪 吴彬晖 伍跃飞 李运丰

（ 浙江水利水电学院，浙江 杭州310018）

倾斜摄影技术是近年发展起来的一项测绘技术，该技术通过从五个不同的视角（一个垂直和四个倾斜）同步采集影像，获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。它不仅能够真实地反映地物情况，高精度地获取物方纹理信息，还可通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维城市模型。本文以浙江水利水电学院校区作为实验对象，利用六旋翼五镜头无人机获取倾斜摄影影像资料，使用ContextCapture 软件建立三维模型，最后用DP-modeler 软件对模型存在的漏洞、漂浮物、纹理模糊等进行修饰，能实现很好的建模效果。

1 无人机倾斜摄影测量三维建模的基本路线

倾斜摄影测量校园三维建模基本上可以分为四大步骤。

第一步是数据获取，倾斜影像数据获取主要分为实地踏勘、设计航线和实施飞行。第二步是数据预处理，包括照片的筛选、影像去畸变、照片文件夹整理、pos 数据信息筛选、相控坐标数据检查，相机参数预查。第三步是建立工程构建三维模型。本次使用的三维建模软件是ContextCapture，它通过输入预处理后的数据刺点后自动匹配特征点进行空三加密运算。空三加密后软件会根据编程算法匹配出同名点相对，根据这些同名点相对构建模型点云，将点云连起来构成三角网，这就会呈现出模型的雏形，再在模型上贴上对应的纹理，最终得到三维模型。第四步是三维模型的修复，倾斜摄影三维模型因为光线、天气和遮挡物的影响会出现水面漏洞，纹理失真，建筑物结构变形丢失等问题需要用到第三方软件进行修复优化处理。

2 基于无人机倾斜摄影的校园三维建模

2.1 倾斜影像数据获取

倾斜影像数据包括照片数据、pos 数据、相机参数数据、像控测量数据。要获得这些数据需要经过实地踏勘、航线设计、飞行采集三个环节本次实验场地点为浙江水利水电学院校区共设地面像控点8 个，采用大疆经纬M600PRO 六旋翼无人机搭载SHARE-100 五镜头倾斜摄影。

2.2 数据预处理

因无人机在空中作业时时间跨度较大，环境和天气会产生变化。不同的风力和风向会对航线产生偏差这些因素都会影响到照片的质量，导致建模的精度产生偏差。在飞行结束后通过采集的pos 数据中的旋偏角和航偏角判断其飞行姿态是否达到相应的规范[1]。采集的相片在电脑上大致浏览观察是否存在重影不清晰，曝光度太高使得照片太亮，或者存在阴影区域和色差。拍摄时会将未到达预定地点的数据和照片都采集到，且在起飞和降落时的照片也会在总数据中，要剔除多余的照片数据。

2.3 三维模型生产

本次建模是利用Context Capture 建模软件进行三维模型自动化生产。其中最关键的技术就是多视影像联合平差技术。这个技术就是在影像中提取特征不变的区域, 建立描述对应的算子然后再进行数据匹配。国内常用到的特征算子提取有SIFT、MSER、Moravec、Forstner 等方法。

2.3.1 相控刺点

导入之前整理好后的相片、pos 数据、像控点坐标和相机参数。首先进行第一遍刺点，根据相控点实地照片对每个像控点准确的刺5 到8 张照片提交第一遍空三（通过同名点匹配使预刺点和实际刺点的位置更加接近，以便于第二遍快速刺点）。在跑完第一次空三后，将所有像控点刺完其他参数不变进行第二遍空三。

2.3.2 空三加密

在完成像控点刺点后，进行空三加密。空三加密是无人机倾斜摄影三维建模中内业处理最关键的部分。首先从图像中提取大量特征点，然后再次使用点匹配和密集匹配技术执行相同名称点的匹配，然后通过优化迭代调整，失真校正和其他步骤进行迭代以获取准确的结果。通过获取方位角元素，每个图像的确切空间位置和旋转角度，确定下一个3D 重建的每个图像之间的投影关系。

基于ContextCapture 全自动三维建模软件，结合POS 系统提供的外部方向元素和相机安装位置关系，可以模拟所有图像（包括倾斜图像）的表面投影范围，并对粗糙图像采用精细的金字塔匹配策略，以在所有图像级别自动生成相同的名称点。可以匹配的自由净光束调整，以相同的名称获得更好的结果[2]。

2.3.3 三维模型生成

高密度匹配技术会根据该软件的高精度图像匹配算法自动匹配所有图像中所有具有相同名称的点，从图像中提取更多特征点，形成一个高密度点云，从而更准确地表示功能细节[3]。通过影像间的三角关系构建不规则三角网TIN 如图1，并生成三维模型，但这个三维模型为白模只有形状无图案如图2。所以最后的步骤就是对三维模型赋予纹理，由于影像都有位置和方向信息，该过程可根据位置信息将对应的影像附着在三维模型的表面，最后输出纹理逼真的三维场景模型[4]如图3 所示。

图1 不规则三角网

图2 三维模型白膜

图3 三维场景模型

2.4 三维模型修复

生成的三维模型会存在一些问题，由于飞行时光线和遮挡物等原因会出现扭曲、纹理模糊不清特别是水域对光的折射会使模型中出现破洞等症状可将将这部分模型的瓦片导入到模型修理软件中修复和优化，将破面、漏洞等进行修复，最后将修正后的数据重新导回ContextCapture 软件，整合输出。

DP-modeler2.0 能够将模型的所有数据和图片都一起导入到软件中，对模型纹理模糊部分一键贴图，对与模型中出现的房屋变形，道路平整，水面破洞都能简单有效的修复。相比于其他软件，DP-modeler2.0 中还可以对模型纹理使用PS 软件进行修改，它能在软件中直接启动电脑中的PS，对纹理模糊找不到合适的图片贴图的区域进行人为干涉修改使模型更加美观。

3 模型精度评定

本次的模型建成后为检测倾斜摄影测量模型的相对精度，抽取了一些数据进行比对计算差值，评定精度内容有大地精度、大地纬度和高程，选用的坐标系是CGCS200。在模型和校园实地选择对应的标志物点。内业的坐标判定方法是在Acute3D Viewer 中查看坐标信息，同时注意将模型放到最大，选点尽量做到最精确，以确保坐标的准确性。外业使用GPS RTK 进行测量，测出监测点的平面坐标和高程，然后通过计算得到数据的平面中误差和高程中误差，对数据进行分析，最后得出结论[5]。

4 结论

本文以浙江水利水电学院为研究区域，研究无人机倾斜摄影测量三维建模的方法[6]。无人机倾斜摄影测量三维建模技术是这些年来兴起的一项新技术[7]，通过控制无人机的飞行轨迹拍摄目标地区的影像数据，搭载五个机位的相机，从五个不同的角度采集建筑物的照片，再利用ContextCapture 软件自动将这些倾斜摄影相片生成三维模型，生成三维模型分辨率高且纹理贴图逼真，最后使用第三方软件对模型的细节和缺陷进行了修复。通过以上方法得到了学校的模型产品，此模型建立相比于使用传统的3ds MAX、Autodesk Maya、ZBrush 这些专业的建模软件来说，不仅解放了人力，还使得建模时间大大缩短，能够快速构建城市区域范围内的三维模型。因为其时效性具有很高的应用价值，不仅能够在学校规划中使用，还可以在城市的合理规划，垃圾填埋场，自然灾害的监测，文物古迹的保护中发挥作用。