倾斜摄影空中三角测量解算优化研究

吴英梅

(山东省核工业二七三地质大队,山东 烟台 264006)

0 引言

随着相机重量的减轻及相机集成技术的迅猛发展,倾斜摄影测量逐渐取代了传统的垂直摄影测量,成为航摄产品制作的主要手段。传统的垂直摄影测量搭载垂直相机,从空中对地面进行垂直摄影,这种方式获取的影像分辨率基本一致,数据解算较容易。而倾斜摄影测量由于搭载的相机镜头与被摄物体呈现一定的夹角,这种数据源采用传统的空三加密解算算法很难实现对数据的准确解算,解算成果容易出现分层、弯曲,解算失败率高、效率低、精度低[1-3]问题。不同的软件在对数据解算时采用的算法不同。如:Mirauge 3D软件,解算数据成功率高,但精度较低,以牺牲精度来提高空三解算成功率;Photo scan软件,解算数据精度较高,成功率较高,但效率低;Context Capture软件,解算空三失败率高,但对于成功解算的数据,其精度较高,只适合解算10 000左右的影像数据,不适合对海量影像数据进行一次性解算。虽然不同软件解算的优缺点不同,但影响数据解算的因素主要与输入软件的数据有关,因此对输入数据进行优化,可有效提升数据解算的成功率、解算精度及效率[4-8]。本研究分析了多视影像密集匹配技术,提出了几种措施,对输入数据进行优化,以实际生产数据为例,对提出的方案进行验证。通过对比分析可知,采用优化后的数据作为输入数据,可有效提升空中三角测量解算成果的精度、成功率及效率,可为海量数据的高效高精度解算提供借鉴。

1 多视影像密集匹配技术

影像匹配是通过一定的匹配算法,在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程,其针对较传统的影像匹配来说,重叠度更高,分辨率更高,冗余度更高,影像畸变更严重,采用传统的匹配算法已无法准确对其进行匹配。多视影像密集匹配需充分利用像方与物方的相关几何信息,在海量影像中准确找到有重叠度的像片并对其进行准确匹配,得到同名点。虽然高冗余影像对影像解算来说并不友好,会浪费大量时间,但高冗余影像包含了更加丰富的地物信息,可使匹配得到的加密点精度更高、数量更多,这为高精度实景三维模型的生产提供了保障。

2 空中三角测量解算优化措施

2.1 提升影像质量

航摄影像的质量决定着最终成果的表征质量,对空中三角测量解算结果也有着一定的影响。通常来说,当影像分辨率相同时,高清晰的影像解算精度要比影像模糊时的精度高,且在相同条件下解算速度更加快。倾斜摄影搭载的相机与被摄物体呈现的夹角大,因此在航摄时会出现更多的阴影遮挡区域,对于该部分区域,采用专业的影像处理软件(如Photoshop、EPT等),可有效提升遮挡区域的影像质量,减弱阴影覆盖区域,从而提升影像的整体质量,有利于影像数据的准确高效解算。

2.2 基于多镜头相机安置参数解算高精度POS数据

目前市面上的主流倾斜相机,其记录POS的装置只记录下视镜头相机曝光时的位置及姿态,并未记录侧视镜头的外方位线元素及角元素,作业时用下视镜头的POS数据作为侧视镜头的POS输入软件中进行解算。这种方式在大多数情况下可顺利解算得到符合要求的空三加密成果,但是对于高精度的测绘产品来说,这种误差是不允许的,需对其进行优化。以5拼相机为例,其由4个侧视与1个下视组成,相机组装时,4个侧视相机与下视相机之间的安置方位与距离及旋转角度是可以计算得到的,结合相机安置参数,以下视镜头POS数据为基准,就可以准确解算得到4个侧视相机在空中曝光时的位置和姿态,起到优化POS数据的作用,可解算得到精度更高的空中三角测量解算成果。

2.3 基于部分影像解求高精度相机参数

倾斜摄影相机所获取的影像畸变大,且相机检校一次成本高,因此在实际作业中很少有人对相机参数进行检校。相机参数作为输入软件中的一种数据,其精确度直接影响着后续空中三角测量解算精度。对于海量数据而言,准确的相机参数不但可以提升数据解算精度,也可以缩短数据解算时间。对于少量影像解算来说,软件可准确解算得到空中三角测量成果,条件允许时,再导入并转刺至少3个像控点,完成空三成果的平差优化,这样就可以得到准确的相机焦距及像主点值,将优化后的相机参数导入软件中,对海量影像数据进行解算,可有效提升空三解算成功率及精度,缩短数据解算时长。

2.4 基于航摄范围剔除无效影像

倾斜摄影相对于垂直摄影测量数据来说,其冗余度高,无效影像较多,如果能够有效剔除无效影像,对于空三解算来说,可有效缩短数据解算时长,提高数据解算成功率。正常作业过程中,为了保证测区边缘数据的精度及完整性,航摄时会要求航摄范围至少外扩一个航高,这样任务区边缘模型成果才不会拉花,模型才会完整。但是由于是边缘区域,部分镜头的影像重叠度并不能满足设计要求,由于重叠影像少,该部分在解算时容易产生解算失败的问题,且5镜头中对着范围线外面拍摄的影像,在后期不会对模型的完整性及精度带来影响,因此为了减少数据量,边缘区域无效影像可以完全剔除。结合倾斜相机在无人机航摄前进方向的安装位置及无人机的航摄轨迹,可将无效影像进行剔除,只保留后期实际参与三维模型生产的影像,这样就可以减少影像数量,提升空中三角测量解算精度及效率。

2.5 基于第三方软件优化POS数据

对于影像数据解算来说,空中三角测量解算是最为重要的,其直接决定着后续数据的生产。对于目前主流的建模软件Context Capture来说,其空三解算成功主要与POS数据精度及影像航飞质量有关。数据解算时,一般会根据不同软件与数据特点进行软件选择。目前,主流的几款倾斜摄影数据解算软件的优缺点比较明显。如Mirauge 3D软件,其处理数据能力强,空三解算成功率高,但是解算成果精度较低。Context Capture软件的解算精度较高,但是空三成功率低。Photoscan软件,解算空三成功率高,但是精度相对来说较低,空三成功率高。对于不同软件,在实际应用中,应对其进行组合使用,以提高数据解算精度及成功率,从而提升解算成果质量。

3 项目验证

3.1 影像质量提升的可行性

测试数据来源于农村房地一体项目,该航摄倾斜影像分辨率为1.5 cm,但是航摄成果亮度整体偏暗,在对其进行解算时,得到的空三加密成果精度较差,无法满足项目要求。为了能充分利用航摄影像,决定采用Photoshop软件对其亮度进行调整。在Photoshop软件中对影像的亮度、饱和度、色调等进行调整,得到一幅对比度明显、地物分辨率高的影像,将调整参数记录下来并创建为动作,对剩余影像进行批处理。在保证其他输入数据相同的前提下输入调整亮度前后的影像数据,分别进行空中三角测量解算,得到表1统计数据。

表1 影像质量提升前后各指标统计

由表1可知,调整影像亮度后,空中三角测量解算时间有了一定的缩短,加密点重投影中误差变小了,小于规范规定的2/3个像元大小,成果精度符合规范要求。

3.2 基于多镜头相机安置参数解算高精度POS数据的可行性

测试数据来源于1∶500地形图测绘项目。搭载的航摄控制设备在记录相机曝光位置及空间姿态时,只记录下视镜头的数据,并未对侧视镜头的数据进行记录。这样对于普通数据解算来说,完全是可以使用的,但是由于侧视镜头POS是用下视镜头POS来代替的,因此其精度较低,不利于倾斜数据空三加密解算。为了解求侧视镜头POS数据,在分析了5拼相机安装关系后,利用C++语言开发了多镜头POS数据解算软件。在软件中导入下视镜头POS数据,输入侧视镜头与下视镜头之间的距离、方位及旋转角度,从而解求出侧视镜头的POS数据。将解求出来的POS数据进行重命名,使影像与POS数据一一对应。利用Context Capture软件,对两种类型下的影像数据进行解算,得到两组空三加密成果,对空三加密报告进行查看可知,利用软件解求的POS数据导入软件中解算的空三成果,其精度更高,匹配得到的同名点更加准确,两种情况下得到同一张影像的部分加密点分布情况如图1所示(左图为POS解算前,右图为POS解算后)。从图1可以看到,解算前所有影像加密点的重投影中误差为0.49 px,当前影像加密点重投影中误差为0.59 px,解算后所有影像加密点的重投影中误差为0.39 px,当前影像加密点重投影中误差为0.45 px,空三精度有了一定的提升。

图1 POS数据解算前后某一影像加密点对比图

3.3 基于部分影像解求高精度相机参数的可行性

本次测试数据来源于实景三维中国项目,某区域要生产高分辨率、高精细度的实景三维模型,航摄相机采用5拼相机,焦距为下视35 mm,侧视50 mm,像幅均为7952×5304,像主点单位为像素,其值为(3976,2652)。数据解算时采用Context Capture软件,一次性加载了20 000多张影像,但是解算失败了。每个镜头抽取了100张影像,共5个镜头500张影像进行了空中三角测量解算,抽取的数据包括高楼、低楼、平房及公园植被等,具有一定的代表性。空三解算完成后,查看软件中的相机参数,相机焦距与像主点均发生了变化。导入范围内的4个像控点,对位于影像内部的点位进行转刺,然后平差,得到平差优化后的相机内方位元素。将优化后的内方位元素导入20 000多张影像的工程中,再次进行空中三角测量解算。本次解算顺利完成,查看输入的内方位元素,其变化微小,具体统计见表2。采用人机交互方式查看空三成果,无分层、弯曲现象,查看空三加密报告,加密点重投影中误差为0.45个像素,精度良好,影像匹配重叠度高,空三成果可用。

表2 相机优化前后各参数统计

3.4 基于航摄范围剔除无效影像的可行性

本次测试数据来源于某一规划项目,要求为任务区范围内进行实景三维模型的生产。获取数据时,搭载的是5镜头倾斜相机,获取了15 850张影像。利用自主开发的冗余影像剔除软件,对后期不参与模型数据生产的部分进行了自动剔除。剔除后得到有效影像数为12 543张,无效影像剔除率为20.7%。通过数据解算,影像剔除前空三解算所用时长为21.5 h,剔除后空三解算所用时长仅为16 h,时间缩短了25.6%,具体统计见表3。通过人机交互方式对模型查看对比,影像剔除前后的三维模型精细度一致,利用检查点对模型精度进行检测,其平面、高程中误差基本一致,因此剔除无效影像有利于数据解算,可提升数据解算效率,缩短数据处理时长。

表3 无效影像剔除前后各指标对比统计

3.5 基于第三方软件优化POS数据的可行性

某区域要生产1∶2000地形图,由于面积小,航飞时采用大疆无人机航飞,共获得航飞影像407张。空三数据解算时,使用Context Capture软件解算,解算得到如图2(左图)的结果。为了顺利完成空三数据解算,使用PhotoScan软件对其进行解算,得到图2(右图)的结果。查看PhotoScan得到的空三加密点重投影中误差,为0.45个像素,可以满足1∶2000地形图测绘。将其POS连同加密点一并导出为xml文件,导入Context Capture软件中进行后续三维模型的生产。

图2 POS数据优化前后空三成果对比图

4 结束语

以某生产项目数据为测试数据,对提出的几种空三优化方法进行验证,对优化前后的空三加密成果进行对比分析。通过试验可知,采用本方案对空三优化后可有效提升空三加密精度及成功率,为倾斜摄影数据的成功解算提供保障。