多源數據融合技術在古建筑三維重建中的應用

徐光禹，杜 寧，王 莉，裴書玉，李豐旭，羅 輯

(1.貴州大學礦業學院，貴州 貴陽 550025；2.河南省水利勘測有限公司，河南 鄭州 450008；3.貴州云圖瞰景地理信息技術有限公司，貴州 貴陽 550007)

古建筑測繪是文物保護工作的基礎和前提，作為城市的歷史文化遺產，其模型重建是建立魅力城市的核心研究內容之一。基于單一數據源的三維建模有很大的局限性，如利用地面三維激光技術對建筑物掃描建模時，由于遮擋導致建筑物立面局部點云數據缺失[1]，且不能得到建筑物頂部的幾何及紋理信息，影響后期建模的完整性。又如近年來發展起來的無人機傾斜攝影建模技術，其在建筑物密集區域，較難獲得全方位無信息盲點的傾斜影像，在狹小區域和精度上存在很多局限性，而在這方面地面三維激光掃描技術和無人機傾斜攝影測量技術是可以互補的。在實際工作中，大型場景、高精度的模型重建大都采用多源數據融合進行建模[2]。

近年來，國內外學者對建筑物模型重建進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歸為3類：數據源、重建策略和重建模型的類型[3]。一般來說，建筑物三維重建的數據源主要包括：航空航天影像[4]、近景影像[5]、機載LiDAR點云[6]、地面或車載LiDAR點云、無人機傾斜影像數據[7]。文獻[8]以建筑輪廓為配準基元，利用車載LiDAR數據提取建筑物輪廓，結合航空LiDAR數據采用配準關系修正的方法實現了高精度配準。文獻[9]綜合應用BIM、三維激光掃描、航拍傾斜測量等技術對上海玉佛寺精細建模，快速建立了既有古建筑的數字化模型。對于建筑物頂部和側面模型的重建，如文獻[10—11]集成多源LiDAR數據，尤其是車載和航空LiDAR數據對建筑物進行完整構建。多源數據融合技術逐漸應用于各類模型重建工作中，技術方法也在逐步提升。

本文采用多源數據融合技術進行建模，即利用地面三維激光掃描儀獲取目標建筑物立面的點云數據，利用無人機傾斜攝影技術采集建筑物頂部和側面的航空影像，使用數碼相機對建筑物細節進行補拍，通過對不同設備獲取的多源數據進行融合處理，使得模型重建更為精確、完整和美觀。

1 技術路線

利用多源數據融合技術建模的技術路線如圖1所示。

2 多源數據融合技術

多源數據融合建模技術是將不同設備采集得到的同一目標地物的影像、點云、照片等數據進行融合處理，得到更加精確、完整、美觀的三維模型，其相較于傳統的單一數據源的建模有較大優勢，使得由不同設備采集的數據進行優勢互補，提高了數據來源的完整性和可靠性[12]。整體流程可分為3個步驟：①數據預處理，包括影像的幾何及大氣校正、點云數據的預處理；②多源數據的坐標系統統一；③多源數據信息融合。在對多源數據進行坐標統一后，還要利用一定的融合算法對多源數據進行信息融合，從而生成信息更加豐富的實景三維產品[13]。

2.1 多源坐標系的統一

多源數據的空間融合是指將不同設備獲得的點云、影像等數據統一到相同的坐標系統下。因此，坐標系統之間的轉換對于多源數據融合處理有著重要的意義。三維激光掃描儀系統、航空攝影測量系統及相機拍攝中涉及幾個較為重要的坐標系統，包括世界(絕對)坐標系、相機坐標系、掃描儀坐標系、圖像坐標系及成像平面坐標系。坐標系統的統一是進行多源數據融合的基礎。

坐標系之間的變換可以借助計算機視覺理論中的基本原理實現。已知需要轉換的兩個坐標系分別表示為A=(oA,iA,jA,ka)和B=(oB,iB,jB,kB)，如圖2所示。

假設其中1個坐標系中某點P的坐標向量表示為

通過以上方法完成坐標統一。

2.2 多源信息數據融合

多源測量數據中均包括影像和點云兩種數據。地面三維激光掃描系統采集目標建筑物立面的點云數據，無人機航測獲得目標建筑物周圍的傾斜影像，并對這兩種設備采集不到的部位進行近景影像補拍，最終將影像數據和點云數據轉換到同一個坐標系下[14]。

將無人機傾斜攝影的影像及地面單反相機補拍的照片經過影像匹配、空三處理、生成密集點云數據后，通過紋理映射生成三維模型場景，再結合地面三維激光掃描系統采集的點云數據進行融合處理，最終重建得到三維立體模型，如圖3所示。

3 試驗區概況及數據獲取

3.1 天王殿概況

天王殿位于貴陽市金陽新區北部的西普陀寺(原名白云寺)，建于康熙六年(公元1667年)前，迄今已有300余年歷史。本文研究的古建筑是位于寺院中軸線的天王殿，建筑面積447.44 m2，高16.90 m，如圖4所示。

3.2 地面三維激光掃描測量

為獲取天王殿的點云數據，通過現場踏勘，制訂了可實施測量方案。天王殿周圍視野比較開闊，正面距牌坊約28 m，后面距大悲殿約30 m，右邊距素齋廳約14 m，左邊距貴賓樓約16 m，周圍空間可以滿足掃描架設儀器的需要。

根據目的與精度要求，結合天王殿周邊環境，考慮FARO Focus3D X330掃描儀獲取數據的功能，擬采用公共點(標靶球)數據拼接方式對天王殿進行多站掃描。按照儀器到標靶球的距離控制在20 m內的要求，共設置6個測站。根據公共點數據拼接要求，相鄰測站間布設3個公共點，掃描設站方案如圖5所示。

掃描得到的點云數據在建模前需要進行點云數據拼接等預處理工作，本文使用的數據預處理軟件為FARO SCENE 5.5.0版本。由于天王殿采用公共點的數據采集方式，因此選擇自動拼接的方法。拼接的主要過程為：新建項目→將原始文件拖入項目→加載所有掃描→操作→正在預處理→預處理掃描。拼接后的結果如圖6(a)所示，將掃描儀拍攝的同軸照片上的顏色映射到點云中生成帶有RGB信息的點云，如圖6(b)所示。

3.3 無人機航測

無人機傾斜影像采集是多源數據融合建模工作中的重要環節，影像獲取的質量對模型重建的效果至關重要。圖7(a)為外業影像采集所用無人機——大疆悟(Inspire 1 Pro)，圖7(b)為現場圖片。從現場圖片可以看出，外業航片采集時飛機航高設置較低，影像拍攝時光照條件較好，影像重疊度符合建模要求。

由《低空數字航空攝影規范》(CH/Z 3005—2010)可知，在采集設備等其他因素不變的情況下，航高越低，地面分辨率越高。在開展無人機航測外業工作之前，應全方位搜集測區的基本概況。如本次項目區為市內景區，首先要了解測區是否在限飛區，然后在航飛前要與景區管理人員進行協調，最后設計初步方案，明確航測作業空域和飛行載體，安排好相關細節。具體流程如圖8所示。

3.4 地面單反相機補拍

地面單反相機不受設站和遮擋的影響，可在相對擁擠狹小的空間進行作業，靈活性強，可以彌補無人機航攝和地面三維激光掃面因遮擋而產生的孔洞，使數據更加完整、連續，從而提升多源數據融合的性能，提高模型重建精度和完整度。本次試驗使用Canon EOS 6D高端單反相機進行補拍，整個近景影像采集中固定焦距不變。

4 試驗結果與分析

本文采用Smart3D Capture軟件進行建模試驗。Smart3D是基于圖形運算單元GPU的快速三維場景運算軟件，其優勢在于快速、簡單、全自動、廣泛的數據源兼容性及優化的數據輸出格式，無需人工干涉即可生成逼真的三維實景模型[15]。Smart3D軟件可以將無人機航空影像、地面三維激光點云及地面相機照片聯合處理，分別對單一點云、空地影像、空地影像+點云三種數據進行建模。

4.1 天王殿實景三維建模

Smart3D軟件自動化程度較高，在處理中不需要太多的人工干預。其建模過程為：新建工程→影像數據導入→控制點量測→空三加密→點云數據導入→模型重建。其中在控制點量測中首先要選擇控制點的參考，本次試驗控制點的坐標基準采用掃描工程坐標系統，將空地影像統一到掃描坐標系統下。

在模型重建過程中，ContextCapture會基于空三多視影像密集匹配生成三維點云數據，然后將地面三維激光點云導入進行數據融合，構建不規則三角網TIN，同時能夠自動檢測評估不規則三角網，自動優化不合理的三角網表面(如圖9所示)，并能生成帶白模的三維模型(如圖10所示)。由于在控制點量測后影像數據具有精確的坐標信息，軟件能夠根據TIN網中三角形的空間位置自動映射最佳視角的影像作為模型紋理，進而完成目標地物實景三維模型的生產(如圖11所示)。

4.2 建模效果對比

為了驗證多源數據融合建模的優勢，本文對地面激光點云單一數據建模、空地影像融合建模、地面激光點云+空地影像融合建模分別進行建模試驗，結果如圖12所示。

從以上3種數據的建模結果對比發現，利用地面激光點云單一數據建模時，雖然立面掃描精度較高，但由于在掃描中建筑物本身的遮擋及缺少建筑物頂部數據，所建三維模型出現較多的孔洞，模型不夠完整。利用空地影像融合建模時，模型基本完整，但建筑物中的立柱及一些較小的部件由于點數較少生成的模型不夠完整且精度較低。利用地面激光點云+空地影像融合建模彌補了上述兩種方法建模的不足，建模結果精度更高，模型更加美觀、完整。

5 結 語

本文對基于多源數據融合的古建筑三維重建技術進行了探討。試驗結果表明，相較于單一點云數據建模、空地影像建模，本文所提出的地面三維激光點云+空地影像融合三維建模效果更好，質量有較大提升，彌補了地面三維激光掃描點云建模時因遮擋和頂部信息缺失產生大量孔洞的不足，也克服了影像建模時對于立柱和小部件建模精度不高的缺點。