【《无人机倾斜摄影技术综述》2100字】

无人机倾斜摄影技术综述无人机倾斜摄影技术概述无人机倾斜摄影技术以无人机为载体，通过合理的航线路径规划，从垂直与倾斜图像中获取被测对象的信息，并基于相机成像模型以及空中三角测量模型，实现对被测对象的三维形貌构建，如图2-2所示。2008年的ISPRS会议的重点是倾斜摄影测量技术，使得该技术受到了业界的广泛关注[109]。非结构地形尺度空间大、地形变化随机且复杂，基于实时地形扫描技术的传统建模方法无法满足快速、高效和准确的全局地形重构的需求，高效便捷的无人机倾斜侧影测绘技术可以提供低成本、时效高、精度高的建模测绘，能够很好地满足对全局非结构地形建模的需求。图2-2无人机倾斜摄影倾斜摄影测量技术系统由四个主要部分构成：航空摄影平台、成像系统、地面站以及数据处理站。航空摄影平台主要分为旋翼无人机、固定翼无人机和垂直升降固定翼无人机。成像系统的主要组件是图像采集传感器。在无人机航空摄影兴起的初期，主流的无人机是四轴无人机。由于四轴无人机的负载有限，因此轻巧的运动相机GoPro是当时首选的无人机航拍相机。地面站可以实时监视和控制无人机的飞行参数，以确保飞行安全和姿态精度。数据处理站是处理图像数据、POS数据等的工作站，具有较高的计算机CPU和显卡要求。倾斜影像成像具有以下几个数据特征：倾斜摄影技术的多角度拍摄模式使其可以在正面和侧面上获得相同物体的更多角度图像，包括侧面纹理、轮廓、3D几何形状以及相邻要素的其他信息；由于倾斜影像可以获取地面物体的多角度图像信息，因此图像处理系统可以有效地识别仅凭垂直图像难以识别的物体，并使测量技术更加自动化；倾斜影像具有广阔的视野，广泛的图像覆盖范围，并且单帧图像包含更多的特征信息。尽管倾斜影像具有上述优点，但是由于数据处理带来的挑战，难以将传统的摄影测量技术应用于倾斜影像。这主要体现在以下方面：相比于传统的垂直影像，倾斜影像具有较大的旋偏角，因此仿射变形较大。现有的大多数相关算法都是针对较小的倾斜角设计的，这对数据处理算法构成了更大的挑战；倾斜影像的重叠度很大，数据中具有多个相同特征物体的不同角度图像，传统的垂直图像数据处理算法未反映如何利用这些冗余数据；倾斜影像具有多个尺度并且难以在多个尺度上准确地识别相同特征。无人机图像模型解算无人机倾斜摄影的图像包括正射影像与倾斜影像。正射相机的主光轴垂直于地面，并且其图像平面与地面平行。它包含更多垂直信息，并可以获取更高精度的2D投影。倾斜相机的主光轴与地面成一定角度以获得更多的侧面。在地形建模过程中，通常同时采用两种摄影方式来确保投影精度和表面地形的准确性【】。从无人机倾斜摄影获得的图像可以通过空中三角测量模型求解实现三维地形点云的构建。空中三角测量是无人机倾斜摄影技术的重要过程，数字图像的成像模型是实现空间三角测量的理论依据。基于针孔相机模型的物理解释，在理想条件下，建立三维空间中对象的世界坐标与二维图像平面像素坐标之间的空间几何关系如图2-3所示。图2-3世界坐标与平面像素坐标之间的空间几何关系根据相机成像模型，从空间点世界坐标系到像素点坐标系转换过程具体如图2-4所示。图2-4坐标转化示意图最终空间点三维坐标由世界坐标系(Xw,Z(2.1)其中fx=f/dx,fy=f/dy。它们分别为x轴和y轴上的归一化焦距。f为相机焦距。第一个矩阵称为相机的内参矩阵，第二个矩阵称为相机的外参矩阵。相机的外参矩阵T由平移变换得到，相机的外参矩阵R由旋转变换得到。假定世界坐标系旋转到像素坐标系分别绕X轴、Y轴、Z轴旋转了φ、θ、ψ，则旋转矩阵分别为：R(2.2)R(2.3)R(2.4)相机外参矩阵的旋转变化R由旋转矩阵依次相乘获得。R=(2.5)然而，相机线性投影的偏移会导致图像产生畸变。简而言之，畸变意味着投影到图像上的直线不能保持为直线。畸变通常可以分为两大类：径向畸变和切向畸变【】。使用泰勒展开式的前三项，径向畸变校正如下所示：x(2.6)切向畸变校正如下所示：x(2.7)其中(x,y)为理想像素点坐标，(xr,yr)为产生径向畸变后的坐标，(xt,基于图像的三维坐标计算对像素点精度非常敏感，细微的畸变会导致解算的结果产生较大误差，因此要实现高精度的地形重构需要提前校正相机图像的畸变。本文采用张正友【】标定法，通过棋盘格角点检测对相机进行标定以获取相机的内参矩阵以及畸变参数，如图2-5所示。图2-5棋盘格标定法将采集到的