倾斜影像的三维模型构建与模型优化
来源：《测绘通报》2017(5)：31-35
作者：邱春霞, 董乾坤, 刘明
第一作者简介：邱春霞，硕士，副教授，主要从事摄影测量的教学与研究研究工作
倾斜影像是同时从多个角度采集的影像数据，利用倾斜影像制作三维模型，不仅使高昂的三维建模成本大大降低，而且有效提升了三维建模的速度和效率。倾斜影像构建的三维模型已广泛应用于城市规划、公共安全、通信、军事等众多领域。目前，国内外学者取得了很多研究成果，但主要集中在纹理信息提取、影像匹配、建筑物特征提取等算法上。如何在三维模型建立过程中，对倾斜建模的具体环节进行优化，获得更加逼真的三维模型是值得广大同人关注的问题之一。
本文基于PhotoScan软件，利用研究区倾斜影像数据，经过影像数据预处理，构建三维模型;并通过三维模型构建，针对纹理缺失、图像扭曲、数据筛选，以及PhotoScan软件参数设置及操作顺序等方面进行研究，探讨三维建模的优化技术。
1、倾斜影像的三维模型构建过程及关键技术
倾斜影像的三维模型构建包括相机检校、POS解算、空中三角测量、密集点云匹配、纹理模型生成、三维模型构建等。PhotoScan软件是俄罗斯Agisoft公司研发的基于影像自动生成高质量三维模型的3D扫描软件，利用PhotoScan软件制作三维模型的技术过程如图1所示。
倾斜影像三维模型构建的关键技术主要有：倾斜影像数据预处理、空中三角测量、多视影像密集匹配、纹理映射和纹理遮挡监测等。倾斜影像数据预处理主要是对POS数据和航片影像数据进行预处理。POS数据是定位定向数据(包含IMU数据、GPS数据);航片影像数据预处理主要包括格式转换、对比度调整、曝光调整、色彩曲线、白平衡编辑、降噪等。空中三角测量是以航空像片上量测的像点坐标为依据，采用严密的数学模型，按最小二乘法原理，以少量地面控制点为平差条件，快速求解影像的定向及地面点加密。影像匹配即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。倾斜影像由于是多视影像，信息量非常丰富，可以在多个影像间获得更多的影像匹配结果。纹理映射是将纹理空间中的纹理像素映射到屏幕空间中像素的过程，其实质是建立从屏幕空间到纹理空间及纹理空间到景物空间的两个映射关系。城市建筑物密度高，各处建筑物参差不齐，且由于倾斜摄影自身特点造成影像侧面纹理易产生遮挡。而且，纹理信息存在于倾斜影像中，有大量冗余信息。为了逼真重建三维地物模型，必须从影像中提取真实地物的纹理信息。解决这个问题可采用纹理遮挡探测、纹理提取两个步骤来剔除错误纹理信息。
2、三维模型构建中存在的问题
2.1 研究区概况
研究区为陕西省渭南市潼关县某区域。研究区两侧为山，中间为平坦地区，区域内地物主要有建筑物、道路、植被等。通过无人机倾斜摄影获得研究区影像数据，基于PhotoScan软件制作研究区三维模型。研究区航摄比例尺为1:8000，相对航高200 m，航向重叠70%，旁向重叠40%，影像分辨率为0.034 m。
研究区三维模型制作步骤为：
(1) 对倾斜影像和垂直影像数据分别进行相机检校与改正处理。
(2) 利用POS数据与地面控制点进行后处理解算，得到每张影像较精确的外方位元素。
(3) 利用影像数据与POS解算数据做空中三角测量，精确求得每张影像的外方位元素。
(4) 利用影像数据与空中三角测量加密成果，运用影像密集匹配技术，得到影像匹配点云数据。
(5) 利用深度密集点云数据构建TIN模型。
(6) 自动生成纹理模型。
(7) 人工对所建模型进行优化编辑处理。
2.2 未经处理渲染的三维模型成果
如图2-图4所示，给出了研究区的模型成果，包括整体效果和局部特征。
从图2-图4可明显看到，整个研究区的三维模型构建成功，地形地貌在三维模型上效果明显，基本可满足要求。但在模型局部区域，尤其是建筑物区域存在较大问题。如建筑物发生扭曲变形，看不出立体效果;极个别小的区域存在纹理缺失和空洞现象，构建的三维模型效果还有待提高。因此，有必要对所建三维模型效果作进一步的优化。
3、三维模型的模型优化方法
三维模型优化主要包括：冗余数据筛选、关键步骤参数设置、纹理缺失及空洞问题的解决、模型拼接与操作顺序、三维地物模型扭曲变形优化等。
3.1 降低冗余的数据筛选方案
由于倾斜摄影像机为多镜头，采集的影像数据量庞大，存在数据冗余问题。为了高效、快速地构建三维模型，必须对影像数据进行筛选，以减少数据冗余度。具体方法为：首先对研究区的POS数据进行编辑(POS数据编辑器)，保存并生成KML文件，然后将KML文件导入Google Earth中编辑属性，更改图标、颜色，并把航线和影像高度设置为“贴于地面”，根据所需区域上的影像情况，选择合适的影像。图5为导入POS数据。在保证重叠度的前提下，图6画圈区域可选择DSC50214.JPG、DSC50173.JPG、DSC50215.JPG、DSC50213.JPG和DSC50250.JPG等5张影像。
3.2 PhotoScan软件关键步骤参数设置优化
3.2.1 “生成网格”参数设置
生成网格时，有任意和高度场两种方式构建模型表面，如图7-图8所示。
(1) 任意表面类型可以构建任何类型的对象。通常为封闭物体，如雕塑、建筑等。任意表面类型无法构建任何假设的类型对象，内存消耗太高。
(2) 高度场表面类型对建模的平面表面进行优化，如地形或浅浮雕。一般的航空摄影采用该表面类型，所需内存数量低，可以处理更大的数据集。
从图7-图8可看出，在数据量不大、建筑物比较规则的情况下，两种方法的差别之处仅在于处理速度。如果建筑物不规则且存在内凹(上大下小)，采用任意类型效果更好，模型会更符合实际情况。
3.2.2 生成纹理参数设置
这一步需要输入纹理数。由于不同的纹理数会对结果产生不同的影响，因此有必要对其进行分析。具体情况见表1。
从表1统计的情况来看，纹理数的增加对模型的影响存在最优情况。从1到6模型的效果逐渐增高，到7开始减小。以上图片均为最大程度，否则模型缺失。再综合考虑纹理数所耗费的时间，可得出三维建模时，选择纹理数为6效果最好。
3.3 纹理缺失及空洞问题解决方法
图9为青海省西宁火车站后的一座山，从图9可看出在模型中纹理存在很大的缺失及空洞现象。通常采用外业补拍照片的方式来解决这一问题。补拍的照片与其他影像数据一起加载，按照建模流程重新构建三维模型即可，如图10所示。
3.4 模型拼接问题及操作顺序对结果的影响
3.4.1 模型拼接问题
(1) 两模型拼接前若不删除拼接处的黑色，会出现如图11所示的黑色漏洞区域，影响三维模型整体效果。拼接前的两个模型数据如图12所示。
(2) 如果基于相机对齐，两个模型则无法拼接在一起，如图13所示。
(3) 如果基于标记对齐，则解决了基于相机对齐方法中模型无法拼接的问题。但要求标记位置准确且分布较为均匀。否则，易出现地物扭曲变形的情况。如图14所示。
3.4.2 操作顺序对结果的影响
(1) 如果操作顺序按照：先分别生成密集点云，然后对齐堆块、合并堆块密集点云，最后对合并的密集点云进一步生成网格、纹理，则会出现地物扭曲变形的情况。如图15所示。
(2) 如果将(1) 中的操作顺序改为：先分别生成密集点云，然后对齐堆块、生成网格，生成纹理后再合并相应堆块，则模型效果较好。如图16所示。
(3) 如果操作顺序按照：先对齐照片、生成密集点云、生成网格，再对齐堆块、合并堆块，最后对合并后的堆块生成纹理，则会出现严重的模型扭曲、纹理拉花等现象。如图17所示。
(4) 如果操作顺序改为：先对齐照片，优化对齐方式，然后生成密集点云，对齐堆块，合并堆块(基于点)，生成网格、生成纹理，则模型效果也不是很好，地物还是有一定程度的变形。如图18所示。
3.5 三维地物模型扭曲变形优化方法
地物产生扭曲变形的原因一般有影像重叠度不够、控制点分布不均匀、人为操作等因素，叙述如下：
(1) 对于影像重叠度不够，可重新设计航线，包括航线宽度、曝光时间及重叠度等。
(2) 对于控制点分布不均匀，可按照测量规范对布设的控制点进行添加，使其均匀分布于测区。
(3) 对于人为操作问题，可选择合适的操作流程，设置好关键步骤参数等。
基于以上3个原因，进行模型扭曲变形改正，结果如图 19所示，可明显看到地物扭曲情况得到很大改善。
3.6 最终成果展示
对蒲城精细化工片区构建了三维模型，并对模型和空三加密成果进行了精度评定。由于研究区范围较大，只能给出部分成果及局部特征。从图 20-图 23可看出，模型虽然局部有些瑕疵，但总体效果较好，建筑物纹理真实、结构清晰、局部特征明显。如可非常清晰地看到地面上的陡坎、建筑物上的标语等。但不足之处是建筑物围墙局部有缺失，尤其是树木存在较大问题，如纹理不真实、局部特征缺失等。这些问题主要是由于风的原因，导致无法获取树叶的纹理信息。局部树干缺失是由于树干太细及遮挡等原因。解决这些问题需要借助其他软件进行处理。
3.7 模型精度评定
为检测所建模型的精度，可对空三加密和模型两部分作精度评定：
(1) 空三加密精度评定可采用软件自动生成的精度报告获得。研究区空三加密精度较高，最大重投影中误差为0.119 788像素。
(2) 三维模型精度评估采用实地测量控制点坐标与模型上对应控制点的模型坐标进行对比，并计算其中误差的方法。
经计算得到，模型平面中误差为m平面=0.076 m，m高程=0.082 m。
4、结 语
本文利用PhotoScan软件，基于倾斜影像对研究区进行了三维模型构建，主要针对纹理缺失、图像扭曲、数据筛选、PhotoScan软件参数设置及操作顺序等三维模型建立过程中的具体问题，提出了三维建模的优化技术，获得了一定的研究成果，所获成果对三维模型制作实践具有一定的参考和借鉴价值。
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