卞 敏,徐 亮,駱元鵬,周曉波,趙慧峰,楊化超
(1. 中國礦業大學環境與測繪學院,江蘇 徐州 221116; 2. 徐州市勘察測繪研究院,江蘇 徐州 221000)
近年來,三維重建已廣泛應用于工程設計、智慧城市、災害監測等領域。當前主流的獲取物體三維信息技術的手段有無人機低空傾斜攝影測量、三維激光掃描、3ds Max、近景攝影測量等[1]。傾斜攝影測量是通過在無人機上搭載不同視角的傳感器獲取地物的紋理結構信息,該方法快速高效,較之傳統的航空攝影測量,能夠獲取物體側面豐富的紋理和結構信息,成為實景三維建模的主流方法[2],目前已取得較好效果[1-4]。然而,由于無人機飛行高度及空中攝影采集角度的局限,近地面及被遮擋區域會造成地物紋理結構信息丟失或不足,實景三維模型放大會出現拉花變形及破洞等現象;三維激光掃描技術也是當前主流的三維建模的有效手段,文獻[5—6]采用三維激光掃描技術分別完成了歷史建筑和工業設備的精細化重建,均效果顯著,然而其外業采集效率低下且后續數據處理流程較為復雜;3ds Max等專業三維建模引擎是目前較為成熟的建模方法,文獻[7—8]利用3ds Max分別進行古建筑和城市建模,均取得了較精細的結果,但是其需要大量的人機交互工作,耗時耗力;近景攝影測量技術廣泛應用于文物重建、工業測量等領域,文獻[9—10]采用地面近景攝影測量方法分別完成了文物和采石場巖體邊坡精細化三維重建,其作業方式簡單快捷,適合對近地面較小目標進行建模,但是其效率低下,不適合大場景三維重建。因而,本文在三維數字化校園的建設中,提出了融合上述多種建模手段的技術優勢,通過空地一體、虛實結合來構建精細化校園三維模型的方法,取得了較好的效果。
本文總體技術流程如圖1所示。較大范圍場景區域的三維建模采用效率高、成本低的無人機低空傾斜攝影測量技術完成。針對三維重建后出現的問題,提出了一系列模型精細化處理技術,并進行多種建模方法的融合以構建精細化的校園三維模型。
大范圍的三維場景采用效率較高的無人機低空傾斜攝影測量技術來完成。校園航攝面積約為1.89 km2,采用大疆精靈4pro旋翼無人機搭載五鏡頭傾斜相機系統(如圖2所示),相機焦距為8 mm,像幅大小為4000×3000像素,同時從垂直和4個傾斜視角采集地物數據。拍攝航向和旁向重疊度均設置為80%,相對航高設為80 m,地面分辨率為2.635 cm,共獲取影像53 160張。為提高空三效率,采用分區空三的處理方法。將測區均勻分塊,每個區塊中均勻布設4~6個控制點,共布設38個控制點。控制點選取實地易分辨且較精細、穩定的特征點,采用網絡RTK作業模式進行像控測量。
傾斜攝影三維重建的核心技術包含數據預處理、空中三角測量、影像密集匹配、自動紋理映射等步驟[11]。數據預處理主要是刪除起飛和降落的像片,影像數量檢查及依據區塊分別進行各個鏡頭的合并等。空三是依據像片上量測的像點坐標,以少量地面控制點為平差條件,求解影像定向及地面點的加密問題[12]。空三解算包括影像聯合平差、影像匹配等。多視影像聯合平差需結合POS系統提供的外方位元素,提取同名特征點,在GCP、連接點、連接線之間建立區域網平差的誤差方程,聯合解算出像片的外方位元素和加密點的物方坐標[13],光束法區域網平差的數學模型為
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式中,(u,v)為像點坐標;(u0,v0)為像主點坐標;f為相機焦距;(X,Y,Z)為物體的物方空間坐標;(XS,YS,ZS)為影像外方位元素的3個線元素;ai、bi、ci(i=1,2,3)為3個外方位角元素(φ,ω,κ)構成的方向余弦。多視影像密集匹配可獲取高密度點云,通過密集點云構建TIN網并創建白模,最后進行紋理映射。
本試驗采用Context Capture(CC)軟件,空中三角測量、三維實景建模自動化水平的提高極大便利了三維實景重建[14]。分區空三,獲取每張像片外方位元素的同時生成密集點云,然后基于空三成果和點云數據提取深度圖并構建三維TIN[15],依據三維TIN的位置信息,匹配最佳視角影像進行紋理映射[16],從而完成地面實景三維建模。實景三維建模流程如圖3所示。建模完成后,進行非建模區域的剪除和水面、建筑物破洞及結構變形的修飾,圖4為傾斜攝影測量三維實景建模成果。
對于尺寸較大、結構較為復雜、低空攝影時容易產生遮擋的物體,采用2.1所述的方法通常得不到高質量的重建結果。因此,本文擬采用空地一體的局部三維模型構建手段來完成此類物體的精細重建。
低空傾斜攝影獲得的模型存在嚴重變形和結構缺失的情況,為此,采用超低空與地面近景聯合拍攝進行精細化建模。本文試驗以地球儀模型為例,地球儀高度約為3.5 m。影像數據采集方面,超低空攝影采用大疆精靈4 pro搭載單鏡頭相機,如圖5(a)所示,焦距為24 mm。在離地球儀頂部5 m俯視環繞拍攝,再分別下降2 m、3 m手動傾斜一定角度環繞拍攝;地面近景拍攝可采用單反相機、手持云臺、手機等方式,本文采用焦距35 mm的某品牌相機分遠近兩個層次拍攝 (地面近景拍攝設備如圖5(b)所示),拍攝時需保證與超低空攝影有一定的重疊度。像控測量方面,在地球儀周邊均勻布設4個人工地標點作為像控點。
采集完數據后,將拍攝的兩組影像采用CC軟件聯合建模。影像空三及最終建模成果如圖6所示。需要注意的是,采用CC軟件在空地聯合建模過程中,需將該模型的坐標原點設為與低空傾斜攝影測量模型坐標原點一致,并在DPModeler中踏平、刪除原模型,以實現空地聯合近景攝影模型與低空傾斜攝影測量模型的無縫套合。
對于細高物體,如路燈、旗桿、水準尺等,由于匹配截面過小導致提取的特征點數目較少,采用2.1所述方法會造成模型缺失;對于形狀規則,紋理豐富且接近地面的物體,由于傾斜攝影獲取不到或數據點關聯不足,采用2.1所述方法會造成模型變形、紋理缺失等。此時,擬采用3ds Max虛景建模來完成此類物體的精細化重建。
以圖7所示的模型為例,低空傾斜攝影存在嚴重的模型變形和紋理缺失情況,為此,采用3ds Max技術對此類物體進行精細化重建。處理方法為實地量測物體的尺寸,相機拍攝物體每個面,借助Photoshop處理比例失調、畸變的圖片,使之與模型完美貼合。在3ds Max中依據實際尺寸通過捕捉、車削、擠出等命令堆疊標準基本體,之后進行賦材質和貼圖,利用3ds Max展UV的操作進行紋理映射。注意3ds Max中模型坐標歸0,導出為obj格式,在DPModeler中踏平原扭曲變形的模型,再根據模型的絕對坐標將3ds Max模型導入DPModeler中,以期實現3ds Max虛景三維模型與低空傾斜攝影實景三維模型的精確套合。3ds Max精細化建模結果如圖8所示。
對于結構復雜、點較多的近地面低矮物體,采用2.1所述方法重建效果通常不佳,而且其他設備不能進行常規測量,此時,擬采用地面近景攝影測量方法獲取物體空間位置和姿態。
以圖9(a)銅人模型為例,采用低空傾斜攝影測量重建效果較差,為此,采用地面近景攝影測量手段完成此類物體的精細化重建。在銅人周邊均勻布設6個人工地標點作為像控點。銅人高約1.5 m,采用焦距35 mm的某品牌相機進行拍攝,在高度上分層拍攝,以便采集到銅人頂部的數據;環繞拍攝,保證像片之間的重疊度大于60%,兩張連續像片的拍攝夾角小于15°。圖9(b)、(c)為近景攝影測量影像空三及最終建模成果。同理,三維重建過程中,需將該模型坐標原點設為與低空傾斜攝影測量模型坐標原點一致,并在DPModeler中踏平、刪除原模型,以實現地面近景攝影精細模型與傾斜攝影大場景模型的無縫套合。
無人機傾斜攝影因其多角度、大范圍、高精度等優勢成為大場景三維重建的首選方法。本文根據其建模后不同類型地物出現的問題,提出了融合低空傾斜攝影測量、空地一體近景攝影測量、3ds Max技術、地面近景攝影測量等多種建模手段通過空地一體、虛實結合來構建精細化校園三維模型的方法,對傾斜攝影三維模型的精細化建模具有重要的參考價值。