（摄影测量与遥感专业论文）多基线普通数码影像近景摄影测量技术研究.pdf

摘要 摘要 普通数码相机获取的数字影像具有成本低、分辨率高、数据采集简便、影像 传输与处理快速等优点，解决了现场快速获取影像的问题，且降低了近景摄影测 量作业对设备及技能的要求。近年来，国内外学者对基于普通数码相机的近景目 标三维数据获取进行了广泛的应用研究，但研究大多先利用单基线影像进行同名 点匹配，再采用自检校光束法或直接线性变换算法来解算目标的空间坐标。该方 法存在对控制点的数量及分布要求较高、同名点匹配可靠性较低等缺点。本文研 究多基线普通数码影像的数字近景摄影测量技术，具体内容及取得结果如下： ( 1 ) 分析了目前普通数码相机量测应用中存在的不足，提出一种基于优选 构像畸变改正模型及选择像控点的透视变换未知参数序贯算法，以对普通数码相 机进行量测化。主要包括测定普通数码相机的构像畸变改正参数及标定内方位元 素。研究表明该方法可利用较少的控制点解算参数，且解算过程中能较好的避免 像片方位元素与畸变参数之间的相关性影响，量测化后的普通数码相机的量测精 度有了显著提高。 ( 2 ) 针对量测化后的数码相机影像还存在一定的畸变残差，及多基线影像 的短基线、多重叠的特点，探讨了基于概略核线的相对定向方法，该方法顾及了 处理效率和精度的平衡，在选择较少同名点的基础上，能更有效地自动匹配出足 够数量的相对定向同名点，保证了普通数码影像对的相对定向精度。 ( 3 ) 研究了多基线影像的立体匹配方法及匹配的空间约束方法。该方法可 进行多基线影像间的匹配传递及提高影像匹配的可靠性。 ( 4 ) 结合普通数码影像，探讨了“单像后交一多片前交”和区域网光束法 这两种空间定位算法在不同观测值、不同控制点数及不同摄站数条件下的精度和 可靠性。实验证明量测化数码影像的区域网光束法，是最适合普通数码影像的量 测处理算法，在控制条件不足的情况下，普通相机量测化后结合光束法更有利于 近景摄影测量的解算及应用。 ( 5 ) 针对缺少起算基准的近景摄影测量自由网平差，本文提出了将未知数 视为观测值，并基于赫尔默特方差估计定权的自由网平差算法。通过总体检验汪 明了基于赫尔默特方差估计的自由网平差相对于附加条件平差的结果是无偏的， 且该平差算法受未知数初值的影响较小，在运算速度大大提高的同时也提高了平 差舒】可靠性。 关键词：数字近景摄影测量；普通数码相机；多基线；光束法；赫尔默特方差估计 河海大学硕士论文 a b s t r a c t t h ed i g “a l i m a g e st a k e nb yn o r m a ld i g i t a lc 锄e r a sn o to n l yh a v ea d v a n t a g e so f l o wc o s t ，h i g h r e s 0 1 u t i o n ，f c a s i b l ef o rd a t aa c q u i s i t i o n ，1 1 i 曲s p e e dt ot r a n s m i ta n d p r o c e s s ，b u ta l s om a k ei tp o s s i b l et oa c q u i r ei m a g e sq u j c k l yi nt h ee n g i n e e r i n g6 e l d s ， w h a t s m o r e ， c a n1 0 w e rt h er c q u i r e m e n tf o r e q u i p m e n t s a i l d t e c h n o l o g y o f c l o s e r a n g ep h o t o 目a m m e t r yr e c e n t l y ，e n o r n l o u sr e s e a r c h e sh a v eb e e nm a d eo nt l l e 恤e e d i m e n s i o nd a t ae x t r a c t i o no fc l o s e r a n g eo b j e c t sb a s e do nn o m a ld i g i t a l c a m e r a s h o w e v e rm o s tr e s e a r c h e sf o l l o wt h es c h e m eo ft a k i n gu s eo fs i n g l ei m a g e p a i rt om a t c hp o i n t sf i r s ta n dt h e ns o l v i n gt l l e i rt 1 1 r e e d i m e n s i o nc o o r d i n a t e sb y s e l f - c a l i b f a t i o nb u n d l ea d j u s 仃n e mo rd i r e c tl i n e a rt r a n s f o r n l a t i o n ( d l t ) t h e s e m e m o d sh a v es o m es h o r t c o m i n g ss u c ha sh i 曲d e m a n d sf o rt h en u m b e ra n dt h e d i s t “b u t i o no fc o n t r 0 1p o i n t s ，1 0 wr e l i a b i l i t yo fp o i n t m a t c h i n ga n ds oo n h e n c e ， t h i s p 印e r r e s e a r c h e do n d i g i t a lc l o s e - f a n g ep h o t o g r 蚴e t r y b a s e do n m u l t i - b a s e l i n en o 册a ld i g i t a li m a g e s ，t h i sp 印e r h a sc o n t e n t sa n dr e s u i t sa sf o l l o w s ： ( 1 ) t h es h o r t c o m i n g so f r e c e n tm e t r i c 印p l i c a t i o na r ea n a l y z e d ，a n das e q u e n t i a l p a r a m e t e r se s t i m a t i o nm e t h o db a s e do np r e f c r e n c ec a l i b r a t i o nm o d a ls e i e c t i o na n d p e r s p e c t i v et r a n s f 0 n a t i o ni sp r o p o s e dt om e t r i c i l i z en o r n l a ld i g i t a lc 锄e r a ，w h i c h i n c l u d e st h ed e t e l l n i n a t i o no fd i s t o n i o nc a l i b r a t i o nc o e 行i c i e m sa n di n n e ro r i e n t a t i o n f a c t o r so fn o h n a ld i g i t a lc a m e r a e x p e r i m e n t a lr e s u l t sp r o v et h a tt h em e 廿1 0 dc a l l r e s o l v et h ec o e f f l c i e n t sb yl e s sc o m r o lp o i n t s ，a n da v o i dt t l er e l a t i v i t yb e t w e e n o r i e n t a t i o nf a c t o r sa t l dd i s t o r t i o nc a l i b r a t i o nc o e m c i e n t s t h em e t r i ca c c u r a c yo f n o n n a ld i g i t a lc 眦e r aw i l le n h a n c eo b v i o u s l ya f c e rt l l em e t r i c i l i z a t i o n ( 2 ) f o rt h er e m a i n e dd i s t o n i o ne r r o ro fn o r m a ld i g i t a l c a m e r aa f t e rt h e m e t “c i l i z a t i o n ， a n dm u l t i - b a s e l i n e i m a g e s f e a t u r e so fs h o r tb a s e l i n e sa n d m u l t i o v e r l 印，t h i sp a p e rr e s e a r c h e so nt h er e l 砒i v eo “e n t a t i o nb a s e do na p p r o x i m a t e e p i p o l a r l i n e s t h i sm e t h o da l l o w sf o re m c i e n c ya n da c c u r a c ys i m u l t a n e o u s l y ，a n d c a nm a t c he n o u g hr e l a t j v eo r i e n t a t i o np o i n t sb a s e do nf e wc o n j u g a t ep o i n t st o e n s u r em ea c c u r a c y ( 3 ) s t e r e om a t c h i n gm e t h o df o rm u l t i - b a s e l i n ei m a g e sa n dt h es t e r e or e s t r a i n t b e t w e e ns p a t i a lp o i n 拈a r es t u d i e d t h i sm e t h o dc a nm a t c hp o i n t ss e q u e n t i a l l y ，a n d i m p r o v em a t c h i n gr e l i a b i l i t y ( 4 ) b a s c do nn o r m a ld i g i t a li m a g e s ，t h ea c c u r a c ya n dr e l i a b i l i t yo f “s p a c e r e s e c t i o n m u l t i i m a g e ss p a c ei n t e r s e c t i o n ”a n dm u l t i i m a g e sb u n d l ea d j u s t m e n t u n d e rt h ec o n d i t i o no fd 训弪r e n to b s e r v a t i o n sa n dd i h 色r e mc o n t r o lc o n d i t i o n sa r e d j s c u s s e d e x p e r i m e n t a lr e s u l t sp r o v et h a tb u n d l ea d j u s t m e n to fm e t r i c i l i z e dn o r m a l i m a g e si st h eb e s ta l g o r i t l l mf o rn o m l a li m a g e s 摘要 ( 5 ) f o r t h ec l o s e - r a j l g ep h o t o 争猢e t t ya d j u s t m e mo f 矗e e - n e 铆o r kt h a tl a c k so f r e f e r e n c ev a l u e ，t h ea d j u s t m e n to f 矗e e n e “o r ka l g o r i t t l mi sp r o p o s e d ，w h i c ht a k e s u 1 1 k n o w na so b s e r v a t i o na n dt h er e l i a b i l 畸a n a l y s i si sm a d eo nt h i sa l g o r i t l l 】 i lb a s e d o nh e l m e n w fv a r i a n c ec o m p o n e n te s t i m a t i o n e x p e r i m e m a lr e s u l t sp r o v et h 砒m e r e s u l to ft h i sa l g o r i t h mi su n b i a s e d ，a i l dt h ei n i t i a lv a l u e sh a v el e s sa f f e c to ni t ，a n di t c a ni m p r o v et h er c s o l v i n gs p e e da n dt l l er e l i a b i l i t yo f t h ea 囟u s t m e n t k e y w o r d s ： d i g i t a lc l o s e r a n g ep h o t o g r 猢e t r y ； n o m a l d i g i t a lc a m e r a ； m u l t i - b a s e l i n e ；b u n d l ea d j u s t m e n t ；h e l m e r t w fv a r i a l l c ec o m p o n e n t e s t i m a t i o n 学位论文独创性声明： 本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工 作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。如不实，本人负全部责任。 论文作者( 签名) ：二趔皂垫熟歹神多年衫月口日 学位论文使用授权说明 河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术 期刊( 光盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件 或电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论 文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布( 包括刊 登) 授权河海大学研究生院办理。 论文作者( 签名) ： ：蹙垦堑堡夕。多年口月口日 第章绪论 1 1 研究背景 第一童绪论 1 1 1 数字近景摄影测量的发展及应用 一、数字近景摄影测量的发展 数字摄影测量是基于数字影像与摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数 字图像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论和方法，提取所摄对象用数字 方式表达的几何与物理信息的摄影测量学“1 。数字近景摄影测量又是数字摄影测 量的一个重要的分支学科，凡可被摄取影像的目标，均可作为数字近景摄影测量 的对象，以获得目标上点群的三维空间坐标，以及基于这些三维空间坐标的长度、 面积、体积、等值线等。数字近景摄影测量在同时记载时间信号的情况下，还可 获取运动目标的运动状态，即获取运动目标( 点) 的速度、加速度和运动轨迹等信 息。 在过去的二十年中，随着数字摄影测量技术的快速发展和数码相机的出现， 传统近景摄影测量的方法和工作设备也发生了巨大的变化。早期的近景摄影测量 是采用专业的光学量测相机，如w i l d 公司的p 3 1 陆摄仪，获取光学影像后在测 图仪上进行摄影测量处理，这种作业方式下仪器价格昂贵、操作繁琐，且产品多 是线地图，不利于产品成果的共享：随着数字摄影测量软件的出现，可将光学影 像通过数字扫描后转化成数字影像，然后在数字近景摄测量软件中进行摄影测量 处理：近年来随着c c d 数码技术、数字摄影技术、图像处理技术、地理信息系 统技术、计算机视觉、三维重建等技术的发展，数字近景摄影测量技术在信息记 录、处理、数据存储和管理方面发生了根本性的变化，引发了摄影测量的一场深 刻变革。量测数码相机如德国r o l l e i 公司d 3 0 的出现和普通数码相机量测化应用 技术的研究，以及相应近景摄影测量系统的出现，使摄影测量技术在实际应用中 可同时进行数字影像记录和数据处理，实现了从传感器到处理和存储系统直接而 快速地数据传送，改变了过去用专业光学相机获取影像，然后通过数字化的方法 得到数字影像的作业方式。摄影测量软件还可对整个作业区域进行平差计算，对 数字影像进行实时处理，这样就产生了“实时摄影测量”。随着固态摄像机、数 码相机、图像处理硬件以及微型计算机在精度、稳定性和功能上的迅速提高，以 及这些殴备造价不断刚氐，数字近景摄影测量的发展及应用前景是极其广阔的。、。 二、数字近景摄影测量的应用 数字近景摄影测量技术广泛的应用于各类建筑工程、机械制造、航空航天技 术、汽车制造、城市区域规划、地质、医学、生物、采矿、冶金、船舶制造、结 河海大学硕士论文 构变形、海洋、粒子运动等方面，其发展前景十分广阔。 根据不同的应用精度要求，可分为高精度应用：如机械构件的量测检测；轿 车生产中的外壳的设计、仿制或改型中所需的测量工作：飞机外形测量，用于设 计、仿制、改型；航天飞机设计、安装、调试过程中的测量、检测与放样任务； 大型船舰推进器叶片的外形测定，舰船主设备的安装，等等。中低精度的应用： 在工程建设中，对水电站的排水泄水洞、排沙洞和坝内结构、大型管道、窟室及 亭台楼阁的内结构的量测，以及对整个施工过程进行监测，快速地提供土石方量 成果，生成各种比例尺的地形图及其它影像图；在环境保护中，对污水处理过程 中产生的气泡大小和数量进行动态监测；在交通事故中，对事故现场快速测量， 准确分析事故成因；在文物保护中，对古建筑物文物进行三维量测及重建等等”。2 i 。 随着c c d 数码技术的发展，普通数码相机因其价格低廉、数据采集快速、 操作方便等原因，使得数字近景摄影测量技术在中低精度的测量领域中得到了广 泛的应用。 三、数字近景摄影测量的特点 ( 1 ) 与其它的测量手段相比 数字近景摄影测量有不伤及被测物体，信息量高，信息可重复使用，精度高， 速度快，躲避危险环境而远离被摄影对象等优点，并且它能够在瞬间记录物体的 空间位置和运动姿态，及时对动态物体进行定量分析。 ( 2 ) 与其他摄影测量技术相比 数字近景摄影测量采用各类摄像设备，不但获取的原始数据是数字形式的， 其记录的中间数据及其最终成果也均是数字形式的，而且它能够快速甚至实时地 处理数据、输出产品。 ( 3 ) 从应用领域看 数字近景摄影测量技术因具有测量复杂形态目标和动态目标的能力，又有间 接式测量及可摄即可测的特点，从而使数字摄影测量技术有广阔的应用领域。 1 1 2 普通数码相机应用的特点 在近景摄影测量的信息获取手段中，最常选用的设备是量测摄影机。这类摄 影机是专门为测量目的而设计制造的，它的构像畸变小，相机的内方位元素已知， 构像的几何精度高，信息处理方便。但是随着近景摄影测量发展到数字近景摄影 测量阶段后，选择使用光学量测摄影机作为获取影像信息的设备就显出诸多不足 如仪器笨重、价格昂贵、数量极少( 已不再生产) 及作业时对摄影人员技术要求高 等，而专业的量测数码相机由于其价格高昂，目前国内尚无成熟产品。因此，价 格便宜、灵活轻便、操作简单的普通摄影摄像机，便被引入到近景摄影测量领域 中。普通数码相机作为获取摄影测量数据的重要设备r 与传统的量测相机井日比它 第一章绪论 具有以下明显的优点l ”1 ： ( 1 ) 像元几何位置固定 软片压平误差是量测相机的主要系统误差之一。如果量测时采用冲洗、放大 的复制片，像片变形误差的影响将会更加显著。而数码相机摄影不需要底片且像 元几何位置固定，因此不存在需要标准格网以改正底片变形的问题。 ( 2 ) 影像获取快速 采用光学相机，需要冲洗底片、晒印像片。这样不仅消耗人力物力，而且数 据处理周期较长，效率低，信息反馈慢，以致在许多工程中不能应用。而数码相 机采用存储卡存储影像，还可直接与计算机连接，因而效率高，信息处理周期短， 适用于工程监测。由于数码相机影像数据处理过程是通过计算机直接从相机上读 取像片，在计算机上进行像片量测及数据处理，因此作业自动化程度高。 ( 3 ) 现场应用方便 普通数码相机全固体化，体积小，重量轻，适应性强，在环境复杂地区进行 外业拍摄具有很强的机动灵活性。 普通数码相机的出现，一方面为把数字摄影测量技术引入非地形领域提供了 有利条件，另一方面，用普通数码相机所获得的数码影像不具备可控的精度和可 量测性，限制了其在测量中的应用。特别是在工程监测领域，由于精度要求，普 通数码相机的使用受到很大限制。普通数码相机的量测化应用存在以下不足：首 先，普通数码相机的内方位元素是未知的：其次影像存在较大的构像畸变差。这 使得普通数码相机应用于近景摄影测量时不甚方便或达不到理想的精度。当前， 基于普通数码影像的量测算法主要是直接线性变换算法，该算法对物方控制点的 数量及空问分布要求较高，鉴于： 程中复杂甚至恶劣的旅工环境，往往难以得到 实际应用。因此，为提高基于普通数码相机摄影测量作业的适用性和精度，本文 研究了普通数码相机的量测化可行性、量测化方法、量测化性能及量测化应用。 1 ，13 多基线普通数码影像的量测应用 多基线算法是近景摄影测量的一种特殊算法，它可以充分发挥影像的多重 覆盖优势，提高像点匹配的准确性和可靠性及多光线立体定位的精度和可靠性。 近年来，随着数字摄影测量学的发展，国内外的学者基于多基线普通数码 序列影像，采用数字近景摄影测量或计算机视觉技术做了大量的实验以进行目 标的三维形态量测，主要包括古建筑重建和文物保护、医学重建、工业量测、 人脸重建、人体重建及工程勘察等，例如国内吕宏静( 2 0 0 0 ) 通过条纹投影利 用计算机视觉技术进行了多基线立体视觉匹配“，张永军( 2 0 0 4 ) 采用旋转平 台分别进行钣金件工业量测和一般物体的表面重建“”，鲁金忠( 2 0 0 4 ) 利用两 台摄影机构造的特殊摄影系统对目标平行摄影以对目标进行三维重建“f ，王志 河海大学硕士论文 和( 2 0 0 5 ) 利用非测相机多幅序列影像来完成树木3 维模型的重建，但该文章没 有考虑非量测相机的参数定标且匹配传递是采用简单的灰度匹配传递”6 【；国外 如m a s s ( 1 9 9 8 ) 利用多基线影像进行非量测数码相机的畸变检测“1 ，f a b i o ( 2 0 0 2 ) 利用摄像机和特殊控制场获取人体序列影像进行人体的重建“，n i c o l a ( 2 0 0 2 ) 使用特殊控制场、五台同步c c d 相机和两台投影仪进行人脸的重建，借助最小 二乘匹配获得了高精度的人脸模型“，a z a i r i i r r 0 s h a l l ( 2 0 0 4 ) 利用特定室内控 制场进行物体的3 维建模软件的开发。”等。 以上技术有的是在特殊的环境下利用更多的硬件设备( 多台相机或旋转平 台等) 来完成，有的需利用足够多的现场控制点来参考定位定向解算。这在无 法布置过多控制点的外业近景摄影测量作业过程中，以上技术方法仍有较大局 限性。因此基于多基线普通数码序列影像的近景摄影测量还存在许多急需解决 的问题，例如如何使普通数码影像提供更精确的定向结果；如何提高多基线立 体匹配的的可靠性；如何对空间分布大、控制条件少的近景目标进行快速准确 地空间量测。 1 2 研究目的和意义 针对普通数码相机用于量测目的时，其获取的像片有很多缺点，如，不能准 确提供相机的内方位元素，像片的畸变差比较大等特点，以及工程应用中大目标 无法布设过多控制点且单像对无法拍摄整体目标等复杂情况，本文研究基于多基 线普通数码影像，采用立体量测方法，利用多基线立体匹配技术获取较高精度的 待定点( 模型点) 数据，通过光束法平差进行目标空间定位的技术，主要包括普 通数码相机的标定、像对的相对定向、多模型拼接、多基线立体匹配策略、基于 普通数码影像的区域网光束法平差以及无控制点条件下的自由网平差。该技术可 实现对普通数码相机的量测化，提高模型点的像点匹配准确性及可靠性，并可 通过多基线影像在少量的控制点条件下进行光束法整体解算以完成对那些空间 分布大、控制少的近景目标的三维形态的量测。 1 3 研究目标和主要内容 1 3 1 研究的目标和内容 作为一种非量测相机，普通数码相机用于量测目的时，其获取的像片有一定 缺陷，如，不能准确提供相机的内方位元素，像片的畸变差比较大。因此其在数 据处理算法与传统的摄影测量算法相比有很多不同的地方。为此研究基于普通数 码影像的多基线近景摄影测量技术的目标和内容如下： 第一章绪论 ( 1 ) 普通数码相机的标定 普通数码相机要类似于量测相机应用于近景摄影测量，必须标定其构像畸变 差和内方位元素。 ( 2 ) 普通数码影像的定向算法 研究适合普通数码影像的相对定向算法，并研究多条带近景模型的拼接算 法。 ( 3 ) 多基线影像立体匹配算 针对多基线影像同名点覆盖率大的特点，研究多基线影像同名点匹配立体传 递算法以及匹配约束方法。 ( 4 ) 多基线普通数码影像的光束法 研究多基线普通数码影像区域网模型的拼接、区域网光束法平差初始值的确 定及光束法平差的可靠性分析；提出将物方坐标视为观测值，研究基于赫尔默特 方差估计定权的自由网平差算法。 13 2 研究采用的技术路线 本文研究了针对普通数码影像的多基线近景摄影测量技术，采取如下的研究 方法和技术路线。 、实验 在室内建立稳定的高精度平面、三维控制场，验证普通数码相机的量测化方 法、量测化性能及基于普通数码影像的诸量测算法精度和可靠性。 二、数据处理算法及其适用性 探讨适应多基线普通数码影像的量测处理算法，以充分发挥标定数码相机及 相应算法的作用，主要研究以下几个内容。 ( 1 ) 普通数码像片畸变差的标定 在室内建立一个稳定的高精度的平面控制场，用普通数码相机拍摄，根据平 而控制网的物方坐标和像片坐标，通过选用合适的畸变差改正模型和畸变差参数 计算方法，计算畸变差改正模型的参数。 ( 2 ) 内方位元素的确定 在室内建立一个稳定的高精度的三维控制场，用普通数码相机对其进行拍 摄，根据三维控制场的物方坐标以及经过畸变改正的控制点像片量测坐标，利用 单像片后方交会方法求解。 ( 3 ) 像对定向 考虑到在实际工程现场获取目标影像时，拍摄条件复杂，拍摄倾角大，在无 先验条件的支持下进行自动相对定向，其工作量和同名点匹配错误率都很大。本 文利用人工选取少量同名像点，在此基础上进行同名像点的自动选取、定向，以 河海大学硕士论文 提高相对定向的精度。 ( 4 ) 多模型的拼接 各像对经连续法相对定向，其相对方位元素所对应的坐标系分别为各像对的 独立坐标系，为了给区域整体平差提供初始值，必须将各组相对方位元素置于统 一的坐标系中，即模型拼接。模型拼接分为单条带拼接和多条带拼接，单条带拼 接是将单条带影像的相对定向元素归化到晟左边像片摄影参考坐标系中，多条带 拼接是将所有条带相对定向元素都归化到第一个条带的摄影参考坐标系中。 ( 5 ) 多基线影像立体匹配算 多基线影像问重叠率大，影像的同名点多，因此利用相邻影像相对变形小的 特点采用核线匹配起始同名点对，再通过共线方程匹配出其他影像上的同名点， 以提高影像匹配的可靠性和准确率。 ( 6 ) 适合于多基线普通数码影像的光束法平差 研究基于多基线普通数码影像的区域网光束法平差初始值的确定方法及光 束法平差的精度：研究基于赫尔默特方差估计的自由网平差，并通过无偏性检验 和空间相似性检验，来证明该自由网平差算法的可靠性。 三、作业精度控制及评价 为了给区域网光束法平差提供良好的初值，就要提高像对模型像点定向的精 度、模型拼接的精度以及整体模型绝对定向的精度。本文一方面从提高量测像点 精度、优化控制点布设及选择合适控制点数量等几个方面来提高数据处理的精 度；另一方面从改进量测算法、摄影测量处理算法的方面提高数据处理精度。本 文对主要的作业过程都进行了精度评价。 第二章多基线普通数码影像的量测预处理方法研究 第二章多基线普通数码影像的量测预处理方法研究 多基线普通数码影像的量测预处理包括：普通数码相机的量测化、单模型影 像的相对定向、区域网模型的拼接以及多基线序列影像的立体匹配。 将普通数码影像应用于近景摄影作业中，由于其内方位未知和构像畸变差影 响了摄影目标构像的共线条件，导致许多摄影测量迭代算法不收敛和计算结果不 准确，若采用直接线性变换( d l t ) 方法，需要布设较多物方控制点，且对控制 点的空间分布要求也较高，在复杂的施工环境中往往难以得到实际应用。因此， 本文提出了对普通数码相机的量测化，标定其畸变参数和内方位元素。 多基线算法是近景摄影测量的一种特殊算法，它可以充分发挥影像的多重覆 盖优势，提高多光线立体定位的精度和可靠性。本章考虑到对普通数码影像进行 标定后，其仍存在一定的畸变残差，不能符合量测影像的严密的空间共线条件， 对普通数码影像的处理不能直接套用经典的航空摄影测量公式的特点，并利用了 多基线影像的重叠度高、相邻影像间几何特征的透视变形差异较小的特性，研究 了适用于普通数码影像的多基线摄影测量算法。 2 1 普通数码相机的量测化 2 11 量测化的原因及标定内容 随着计算机技术的进步和数字图像处理、模式识别等学科的不断发展，特别 是c c d 数码摄影技术的发展极大的推动了数字摄影测量的发展。c c d 技术的应用 已成为测量领域和现代光电技术中最有发展前途的技术手段之一。但是，普通数 码相机存在以下缺点： ( 1 ) 普通数码相机存在较大的构像误差。普通数码相机的误差由光学误差、 机械误差和电学误差组成“。i 。普通数码相机的三种误差中光学误差是被普遍认为 是最主要误差。 ( 2 ) 普通数码相机的主距f 和像主点在像片中心坐标系里的坐标( x o ，y o ) 都是未知的，根据影像无法直接量测以像主点为原点的坐标，无法进行内定向。 ( 3 ) 适用于量测影像的算法不一定适用于普通影像，即算法精度和适应性 下降。 针对以上情况，目前在普通数码相机的摄影测量应用中，大多使用直接线 性变换方法和自检校光束法，因为这两种方法无需先对相机标定。这两种方法需 布设较多的物方控制点，且对控制点的空间分布要求也较高，鉴于工程中复杂的 施工环境，往往难以得到实际应用。而且如何取得有利于解算的良好的未知参数 近似值，以及如何克服参数间相关性造成某些参数解算精度不高的问题，一直不 河海大学硕士论文 易解决。 因此，本文对普通数码相机进行可量测化改造，标定其畸变参数和内方位 元素。目前采用的普通数码影像畸变模型有：考虑径、切向成像畸变的经典畸变 模型”9 ；在经典畸变模型基础上考虑剪切畸变的畸变模型；l u c al u c c h e s e 模型 2 ”“i ，等。对普通数码相机的标定方法主要有：基于二维直接线性变换的普通数 码相机的标定；利用自检校光束法的非量测相机的标定；通过大量平面控制点建 立数字畸变格网模型纠正数码相机畸变差的标定方法，等。 作者通过实验比较了考虑径、切向畸变的改正模型、考虑径、切向及剪切 畸变的改正模型以及l u c al u c c h e s e 畸变改正模型对普通数码相机构像畸变改正 的精度影响。实验结果表明考虑径、切向及剪切畸变的改正模型并没有比仅考虑 径、切向畸变的改正模型明显的提高控制场检查点的精度，且对模型解算的收敛 性有所影响，剪切畸变的引入并没有起到较好的作用；l u c al u c c h e s e 的畸变改 正模型与仅考虑径、切向畸变的改正模型在精度和收敛性方而没有太大差异，表 明在现有的标定方式下，精化畸变模型已不是最重要的，提高畸变差检校效果的 关键是降低解算过程中未知参数之间的干扰，保证参数解算的正确性。 因此，本文提出一种基于优选构像畸变改正模型及选择像控点的透视变换 未知参数序贯算法，以解算普通数码相机的构像畸变参数和内方位元素，使数字 影像具有可控的精度和可量测性。 2 1 2 构像畸变系数的解算 一、畸变改正模型 在实际应用中，普遍认为物镜构像畸变有两种：径向畸变差( r a d i a ld i s t o n j o n ) 和切向畸变差( d e c e n t e r i n gd i s t o r t i o n ) 。径向畸变在以像主点为中心的辅助线上， 是对称性畸变，它使构像点沿径向方向偏离其准确位置；切向畸变是由于镜头光 学中心和几何中心不一致引起的误差，是一种非对称性畸变，它使构像点沿径向 方向和垂直于径向方向都偏离其正确位置。后者比前者小得多，仅为径向畸变差 的l 5 l 7 。 本文采用考虑径、切向畸变的畸变改正模型对原始影像进行畸变差改正，其 数学模型如f ： r r = 仁一) 慨+ 毛r 2 + 如一) + 角t 2 + 耷一) 2 ) + p 2 陬一炒一) ) t 钞：陟一) ( + 向，z + 也，一) + a ( 礅一确) 眵一) ) 。砘( ，+ 砂一) 2 ) 他一 式中x ，y 为像点坐标的构像畸变改正值：。，y 为数码影像的量测坐标； ，为相机内方位元素；r 为像点的径向半径，即为像片上像点到像主点的距离 r 刮删秒嘲y ；a 。，尼：如，用，p ：为畸变系数。 第二章多基缆普通数码影像的量测顸处理方泣研究 二、畸变检梭的基本原理 畸变检校的关键是确定畸变系数。本文对数码相机的物镜构像畸变检校原 理是，首先建立一个高精度的平面控制网，利用数码相机对其进行拍摄。对像片 控制点进行量测得出量测坐标o ，y ) ；其次，依据透视变换，将控制点的物方坐 标经透视变换反算出控制点的理想像片坐标( x ，；) ( 即假设为无误差的像片坐 标) 。则理想像片坐标与量测坐标的差值可视为畸变差，即有； 厂”r 2 “ ( 2 2 ) lj v ，：y + 一 然后对控制点残差匕，- 进行最小二乘平差，由式( 2 一1 ) 、 ( 2 2 ) 求出畸变 系数t ，t ：k ，p 】p ，。最后依据式( 2 一】) 对像点坐标进行畸变差改正，得 厂。2 。+ 。( 2 3 ) 一 l y = y + a y 三、平面控制网的建立 本文中平面控制网的建立是在平板上设计一格网：整个格网1 2 + 1 9 格，每 格1 0 n 聊”，1 0 0 m 胁在格网上布设4 7 个点。为了保证点坐标不出现负值，咀格网 中心为原点( 并取中心坐标为0 ( 1 0 0 0 ，7 0 0 ) ) ，格网行列方向为轴向，建立右手 坐标系，即可得到每点的坐标值( 如图21 ) 。 圈2j 畸变筹检测平面控制场 为了得到像片坐标，利用数码相机对平面控制网进行拍照。为了进行比较 用两款不同白勺c a l l o n 相机进行拍照，其中相机1 所拍像片的分辨率为2 5 9 2 1 9 4 4 ， 河海大学硕士论文 相机2 所拍像片的分辨率2 2 7 2 + 1 7 4 0 。将图像传到计算机中，量测得到像片坐标， 量测所得到的像片坐标是以像片左上角为原点的左手系坐标要将之转化为以中 心像元为原点的右手系坐标。 四、畸变系数的交替解算 由于求畸变系数过程中必须用到透视投影变换系数，而投影变换系数的值 是利用本身就带有畸变差的控制点的像方坐标解算得到的，这会导致最小二乘平 差所得到的畸变系数不精确，所以，求畸变系数的最小二乘平差计算过程必须采 用交替解算方法，以减小透视变换系数与畸变系数问相关性对解算结果的影响。 具体为先通过透视变换解算8 个投影变换系数，再应用间接平差求取5 个畸变系 数，并多次反复直至解算收敛。 ( 1 ) 像片透视变换 用平面控制网上4 个以上点的物方及像方坐标按下式计算8 个投影变换系数。 透视变换公式为：f 。毛搴产方等 ( 2 4 ) ir ：! ! ! ! 坐1 1 l 口lx +o iy 十l 经变换后为： r ，一 生! 二兰! ! 鱼! 二! ! ! ! 二鱼! 二! ! ：鱼二! ! 兰) l4 一g ，一。y ) x0 ，一a 。x ) 一g ：一。，x ) x0 。一口。y ) ( 2 5 ) 1 一鱼! 二笪! ：鱼i 二! ! ! ! 二生! 二! ) ! 鱼! 二! ! 墨! l 一g ：一。，x ) 0 。一a 。y ) 一0 ，一a 。r ) x g ，一a 。) 以像片_ f ，y 为观测值，根据间接平差公式y = b 一上，由全微分得平差系数矩 | 琏 堕堕堕亟堕堕垦l 堕ii 氐l 盖嚣嚣嚣雾鬻嚣嚣li 勘i 钆籼砂妙咖渺魏印1i l ，弛一池眠呐甄i阽 ；j 弧魄瓯i 饥魄夏一 i 哦i 面面瓦石丽瓦面面l陬l 砖，融。a ) i ，a y ，每却，砖，。y ， 弘啦知，甄玉，讥眠抽。k 工= 【j 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( ! ! 兰卫 a d 2 d 2 言：型型等坠趔鲁：学鲁= 型趔aa、d。a a i d d o l u 。，。，b 一 一1 一 一 寸咒 矗咒 第二章多基线普通数码影像的量测预处理方法研究 鱼：业鱼二茎2 l 曼：【二垫二! ! 茎卫 a 口6 d 2 二! ! ! 自兰2 d 旦：竺：【二! ! ! 竺! 二兰2 1 茎! f ! ! 二! 卫：笪! 【二兰! ! ! 二! ! ! ! 二! ! ! 生= ! ! 查! a d b d 2 旦生：! ! ! 二! ! ! ! ! ! ! ! z = 121 二! ! 【! ! ! ! ! 二生兰! 二茎：i ! 二! ! ! a 口b 2 暑= 型生等笋虹趔老= 尘警型a n ，bdd、b 鱼：垫二! ! 生 a n a b 砂 a 吒 盟：二堡坠二! ! ! 垃生：【二垫二! ! 兰丝 a d ，口2 眯x q ) y + ( q y ) 。硼一爿 y ( 吩一x ) 一x ( 吒一d 8 y ) 】 砂一( 口2 一口i ) 砂一一“【一y ( 口2 一口l 并) + ( 。5 一口1 y ) 】 a 1 b a d b b z r = g 。一爿) xg ，一a 。i ，) 一0 ，一y ) g ：一a x ) 其中设： ：! 毒i ：翟三暨：。? 乙墨；嚣2 i 冀。嚣 b = 0 ，一。y ) 0 ，一a 。x ) 一q ：一。x ) 0 。一a 。j ，) 理论上，要用没有构像畸变差的控制点像片坐标来反算8 个投影变换系数， 但由于没有畸变差的控制点像片坐标不可得，故可选取在像片中心附近格网上五 个对称点，因为对称关系有利于抵消构像畸变差对解算8 个透视变换参数的影响。 同时，对称点也不要选在太靠格网外围的位置，因为离中心点越远，其构像畸变 差也越大。试验取格网中心对称的四点，求出8 个投影变换系数的初始值，再根 据叫接平差公式y = bx 一上求出8 个投影变换系数的最小二乘解。 ( 2 ) 畸变系数的解算 利用以上解算得到的8 个投影变换系数和所有控制格网的物方坐标，反算格 网点的像方坐标。根据( 2 2 ) 式用最小二乘平差计算畸变系数女，心女，p l ，p ：。 再利用畸变系数对求解透视变换系数时所用到的格网控制点的像方坐标进 行畸变改正，利用改正后的像方坐标和己知的物方坐标重新计算投影变换系数， 然后重复进行畸变系数的解算，直至像片坐标改正值的变化相对稳定。 在求解畸变系数过程中需要用到像片的内方位元素，而畸变改正之前 还没有进行像片方位元素的解算，即y 。事先未知。但因为儿与0 接近可先 取之为o 。求出畸变系数之后再训算方位元素，利用所求的h 值代入畸变系数 解算过程中重新计算畸变系数。以上的迭代过程可在畸变系数值变化较小时停 第二章多基线普通数码影像的量测预处理方法研究 为了得到高精度的控制点物方坐标，利用t 2 经纬仪采用前方交会的方法进行 平面坐标的量测，再采用三角高程的方法解求其高程，并通过精密格网尺改正归 化控制点的实际坐标。 由两点法前方交会精度公式可知p 点的量测精度为： 坳= 厣雾i 孚 ( 2 6 ) 其中d ，6 分别为两测站与p 点的距离，为p 点交会夹角，肋一为测角中误差， s 为基线长，胁测站点的点位中误差，坳为p 点的点位中误差。因为采用的t 2 经纬仪方向中误差( 基线方向) 为2 ，所以胁= 2 2 ”， 本次检测的实际情况是，由所有控制点各项指标的平均值，计算得到 如= o 3 m 即控制场的平面点位精度为o 3 m m 。 二、内方位元素的解算 首先利用以上求得的畸变系数对量测得到的三维控制场各控制点的像方坐 标进行构像畸变差改正，然后根据构像共线方程： x x 0 = 一f y y 0 = 一f n i ( x 蕊)