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无人机倾斜摄影与建模技术

发布日期:2016-06-02  来源:石河子职业技术学院无人机中心我要投稿我要评论

倾斜摄影数据加工的关键技术:

多视影像联合平差 

多视影像不仅包含垂直摄影数据,还包括倾斜摄影数据,而部分传统空中三角测量系统无法较好地处理倾斜摄影数据,因此,多视影像联合平差需充分考虑影像间的 几何变形和遮挡关系。结合POS 系统提供的多视影像外方位元素,采取由粗到精的金字塔匹配策略在每级影像上进行同名点自动匹配和自由网光束法平差,得到较好的同名点匹配结果。 同时建立连接点和连接线、控制点坐标、GPS/IMU辅助数据的多视影像自检校区域网平差的误差方程,通过联合解算,确保平差结果的精度。

多视影像密集匹配 

影像匹配是摄影测量的基本问题之一,多视影像具有覆盖范围大、分辨率高等特点。因此如何在匹配过程中充分考虑冗余信息,快速准确获取多视影像上的同名点坐标,进而获取地物的三维信息是多视影像匹配的关键。

由于单独使用一种匹配基元或匹配策略往往难以获取建模需要的同名点,因此近年来随着计算机视觉发展起来的多基元、多视影像匹配逐渐成为人们研究的焦点。目 前在该领域的研究已取得很大进展,例如建筑物侧面的自动识别与提取。通过搜索多视影像上的特征如建筑物边缘、墙面边缘和纹理来确定建筑物的二维矢量数据集 影像上不同视角的二维特征可以转化为三维特征,在确定墙面时,可以设置若干影响因子并给予一定的权值,将墙面分为不同的类,将建筑的各个墙面进行平面扫描 和分割,获取建筑物的侧面结构,再通过对侧面进行重构,提取出建筑物屋顶的高度和轮廓。

数字表面模型生产 

多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型(DSM),充分表达地形地物起伏特征,已经成为新一代空间数据基础设施的重要内容。由于多角度倾斜影像之间的尺度差异较大,加上较严重的遮挡和阴影等问题,基于倾斜影像的 DSM 自动获取存在新的难点。

可以首先根据自动空三解算出来的各影像外方位元素,分析与选择合适的影像匹配单元进行特征匹配和逐像素级的密集匹配,并引入并行算法,提高计算效率。在获取高密度 DSM数据后,进行滤波处理,并将不同匹配单元进行融合,形成统一的 DSM。

真正射影像纠正 

多视影像真正射纠正涉及物方连续的数字高程模型(DEM)和大量离散分布粒度差异很大的地物对象,以及海量的像方多角度影像,具有典型的数据密集和计算密 集特点。因此多视影像的真正射纠正,可分为物方和像方同时进行。在有 DSM 的基础上根据物方连续地形和离散地物对象的几何特征,通过轮廓提取、面片拟合、屋顶重建等方法提取物方语义信息,同时在多视影像上通过影像分割、边缘提 取、纹理聚类等方法获取像方语义信息,再根据联合平差和密集匹配的结果建立物方和像方的同名点对应关系,继而建立全局优化采样策略和顾及几何辐射特性的联 合纠正,同时进行整体匀光处理,实现多视影像的真正射纠正。

◆   倾斜模型生产 

倾斜摄影获取的倾斜影像经过影像加工处理,通过专用测绘软件可以生产倾斜摄影模型,模型有两种成果数据:一种是单体对象化的模型,一种是非单体化的模型数据。

单体化的模型成果数据,利用倾斜影像的丰富可视细节,结合现有的三维线框模型(或者其他方式生产的白模型),通过纹理映射,生产三维模型,这种工艺流程生 产的模型数据是对象化的模型,单独的建筑物可以删除、修改及替换,其纹理也可以修改,尤其是建筑物底商这种时常变动的信息,这种模型就能体现出它的优势, 国内比较有代表性的公司如天际航、东方道迩等均可以生产该类型的模型,并形成了自己独特的工艺流程。

 
本文链接:https://www.81uav.cn/tech/201606/02/9.html
标签:  无人机倾斜摄影 建模技术
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