《无人机组装与调试》课件-基于空中三角测量的实景三维重建

模块二无人机实景三维基础

无人机实景三维技术

模块二无人机实景三维基础

目录项目一

摄影测量基础理论知识项目三

基于空中三角测量的实景三维重建项目四

实景三维常用软件项目二

无人机倾斜摄影测量技术项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（一）空中三角测量概念

无人机摄影测量空中三角测量（简称：空三或空三加密）是通过无人机搭载的相机对地面进行连续拍摄，利用具有一定重叠度像片的内在几何特性，依据少量野外地面控制点，以摄影测量方法建立起一个同实地完全一致的数字模型，从而获得更多加密点（或特征点）的三维坐标信息。空中三角测量项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）空中三角测量基本原理

对无人机测绘工作而言，无人机摄影测量可分为外业工作和内业工作两大部分。外业工作包括无人机航空摄影、像片控制测量、地物信息调绘、地物信息补测等；内业工作包括影像定向、空中三角测量、三维模型构建、测制地形图等流程。

影像的本质是空间的一个平面，因此每张影像的定向至少需要3个控制点。如果一次飞行了1万张影像，按照每张影像需要3个控制点就需要3万个控制点，这样就会给外业工作带来巨大的工作量，摄影测量的意义将会大打折扣，那有没有办法减少外业控制点的测量工作呢？这个好比在墙上安装很多小块木板的工作，单独作业则每个小木板需要3个钉子钉到墙上。但我们也可以先在地上将木板拼合在一起，形成一个大木板，然后再用3个钉子将拼合好的大木板钉到墙上。空中三角测量就是用类似的原理来减少控制点的。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）空中三角测量基本原理

对无人机测绘工作而言，无人机摄影测量可分为外业工作和内业工作两大部分。外业工作包括无人机航空摄影、像片控制测量、地物信息调绘、地物信息补测等；内业工作包括影像定向、空中三角测量、三维模型构建、测制地形图等流程。

影像的本质是空间的一个平面，因此每张影像的定向至少需要3个控制点。如果一次飞行了1万张影像，按照每张影像需要3个控制点就需要3万个控制点，这样就会给外业工作带来巨大的工作量，摄影测量的意义将会大打折扣，那有没有办法减少外业控制点的测量工作呢？这个好比在墙上安装很多小块木板的工作，单独作业则每个小木板需要3个钉子钉到墙上。但我们也可以先在地上将木板拼合在一起，形成一个大木板，然后再用3个钉子将拼合好的大木板钉到墙上。空中三角测量就是用类似的原理来减少控制点的。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（三）空中三角测量优点（1）不触及被量测目标即可测定其位置和几何形状；（2）可快速地在大范围内同时进行点位测定，以节省野外测量工作量；（3）不受通视条件限制；（4）区域内部精度均匀，且不受区域大小限制。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（四）空中三角测量分类按测量区域范围可以划分为：光束法区域网平差、独立模型法区域网平差、航带法区域网平差。（1）光束法区域网平差是以组成每张影像所需要的光线束作为出发点和平差的基本单元进行的空中三角测量平差解算。（2）独立模型法区域网平差是以单个立体模型作为平差的基本单元，针对小范围区域相邻两张像片或者少数几张像片进行的空中三角测量平差解算。（3）航带法区域网平差是对单条航线或多条航线组成的区域的若干张像片进行的空中三角测量平差解算，目前是应用最多的一种区域网平差方法，极大地减少野外像控点的数量。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（五）空中三角测量应用（1）为测绘地形图、制作正射影像图提供定向控制点和像片内、外方位元素；（2）取代大地测量方法，进行三、四等或等外三角测量的点位测定（要求精度为厘米）；（3）用于地籍测量以测定大范围内界址点的统一坐标。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（一）数字影像

无人机摄影测量的原始资料是数字影像，数字影像是以无人机为载体搭载不同类型的数码相机对地面从不同角度拍摄获取到的数字影像。数字影像（单一波段）是一个二维灰度矩阵g:矩阵中的每一个元素gij就是一个灰度值，对应着影像的一个微小区域，称为像元素或像素。灰度值代表像元素的黑白程度。通常把光学影像的灰度分为256级（0至255之间的整数），各像素的灰度gij代表其光学影像经重采样与量化以后的“灰度级”。影像匹配项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）数字影像相关

摄摄影测量的关键是要知道同名像点在左、右像片上的位置，只有确定立体像对两张像片上同名像点的位置才可以利用共线条件方程准确确定同名像点所对应地面点的准确坐标值。

无论是在模拟测图仪上还是在解析测图仪上作业，都需要作业员通过人眼的立体观测，不断从左、右像片上搜索同名像点，也就是探求影像的相关。在数字摄影测量中，在没有人眼的立体观测的情况下，如何从左、右数字影像中寻找同名像点，亦即数字影像相关，是数字摄影测量的核心。

数字影像相关就是在摄影测量工作中，作业员通过双眼在左右像片上寻找同名像点，进行立体观察的影像匹配过程，在数字影像匹配中的相关技术称为数字影像相关技术。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（三）影像匹配相关理论

数字影像匹配根据某种相似性尺度评判两张像片上子区域（影像相关）（窗口）内影像的相似性，以确定同名像点的过程。实质上是在两幅影像之间确定同名点，它是计算机视觉及数字摄影测量的核心。数字影像匹配有两种方法，基于灰度的影像匹配和基于特征的影像匹配。

基于灰度的数字影像匹配，主要是基于相关点所在的一个小区域内的影像的灰度，方式主要分为：二维相关和一维相关的目标区和搜索区，它直接探求窗口影像的灰度分布相似性的匹配法。

基于特征的影像匹配是一种先提取窗口影像中的特征，再探求特征相似性的匹配方法。其基本思想是首先用某种特征提取算子提取影像中的特征（点、线、面），然后对提取的特征进行参数描述，最后特征的参数为依据进行同名特征的搜索，继而获得同名像点。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（四）密集匹配与模型构建

按照影像中需要进行匹配的像点的相对数目，影像匹配可分为稀疏匹配和密集匹配两类。稀疏匹配产生稀疏的视差矩阵，主要用于确定视点与影像以及影像之间的相对位置关系，即对应于无人机摄影测量的相对定向和空三解算中的同名像点获取过程。

密集匹配又称稠密匹配，是数字摄影测量过程中的关键步骤之一，是在两幅或多幅对同一地区拍摄获取的影像中，逐一进行像素匹配并生成逐像素点的视差图和深度图，用于提取区域范围内精细化点云数据，反映地物详细结构。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（四）密集匹配与模型构建

统计现有的摄影测量影像密集匹配方法，根据所采用的图像基元可以将其分为基于灰度的密集匹配、基于特征的密集匹配和基于相位的密集匹配3大类型。

基于灰度的密集匹配能够获得非常稠密的匹配点云，但其精度受影像几何和辐射畸变的影响较大，像素点约束窗口的大小和形状难以选择；

基于特征的密集匹配可以得到高精度的匹配点云，但特征提取计算代价太大，容易受到地物遮蔽、纹理重复等因素的影响，匹配效率比较低；

基于相位的密集匹配一般不太适合于光学遥感影像，主要适用于微波遥感影像。另一方面，根据所采用的优化理论又可以将影像密集匹配分为局部最优密集匹配和全局最优密集匹配两种。前者虽然效率高，但是误匹配点较多，精度比较低；后者虽然能够得到整体高精度的匹配点云，但是优化代价太大，匹配效率不高。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（四）密集匹配与模型构建

摄影测量影像的密集匹配可以对单个立体影像对（立体摄影测量），也可以对多度重叠的多视影像序列（倾斜摄影测量）进行匹配。在获得影像的内、外方位元素或者影像的相对方位元素的前提下，实施过程大体分为核线影像生成、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算与精化、三维点云生成几个主要步骤。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（四）密集匹配与模型构建

摄影测量影像密集匹配是在获得影像间的相对位置关系之后在重叠区域内寻找每个像素同名像点的稠密影像匹配方法，是从二维航空摄影影像自动重建三维物体模型的最有效手段之一。由此生成的三维点云具有位置精准、密度甚高、纹理丰富、逼真度好、成本低廉等特点，不但可用于数字表面模型（DSM）、数字高程模型（DEM）和数字正射影像图（DOM）等地理信息的自动提取，而且可为数字/智慧城市建设直接提供目标三维坐标源数据。

通过密集匹配获取测区范围内高精度、高密度点云数据，再采用TIN三角网生成算法构建地表精细化TIN网表面模型。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（一）纹理映射

由密集匹配生成的点云制作的TIN网模型，实际上是一个白模表面模型，并没有附着表面纹理信息，因此需要进行纹理映射处理增强三维模型的细节结构与真实感。

纹理映射的基本原理是将二维图像映射到三维模型表面上，以展示实际地物的表面纹理与色彩信息，可以通过将二维图像中的每个像元映射到三维模型对应的表面点来实现，即将二维图像中的像元色彩信息赋值给三维模型上对应的表面点。

在映射过程中，从三维模型表面点出发，利用表面点三维坐标基于共线条件方程计算对应的像点坐标，再根据像点坐标对无人机航飞获取到的二维影像采用灰度差值法确定像点色彩信息，将像点色彩信息赋值给三维模型对应的表面点。三维重建项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）构建实景三维

通过导入照片中的相机参数文件，完成内定向处理。实现对无人机原始影像的像片畸变纠正与构建摄影瞬间的投影光束。

初次空三阶段相当于进行相对定向过程，首先对影像数据进行特征点提取，然后对提取的不同影像上的特征点进行特征匹配，特征点匹配实质上是进行同名像点的寻找，也就是找到影像与影像之间的连接点（同名像点），连接点匹配过程就是相对定向过程，通过同名像点坐标解算出两张影像之间的相对定向元素，完成相对定向元素解算即可构建出与实地相似的立体模型。实景三维建模过程理论解项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）构建实景三维

再次空三阶段相当于是进行绝对定向过程，先将像片控制点导入与刺点处理，实现影像上的像点与对应地面点的相互关联；通过空中三角测量区域网平差处理，实现解析法绝对定向，解算出绝对定向元素，构建出与实地相一致的三维立体模型，也计算出像控点所属坐标系下的每张像片的准确的外方位元素（位置与姿态）。项目三基于空中三角测量的实景三维重建

（二）构建实景三维

模型构建是依次按照密集点云生成、TIN模型构建和纹理自动映射三个步骤来完成的。根据空中三角测量运算出的影像外方位元素，通过多视影像密集匹配可获得高密度的数字