多基線數字近景攝影測量在建筑立面提取中的應用

丁進選，王 斌

(深圳市長勘勘察設計有限公司，廣東深圳518003)

多基線數字近景攝影測量在建筑立面提取中的應用

丁進選，王 斌

(深圳市長勘勘察設計有限公司，廣東深圳518003)

多基線數字近景攝影測量利用旋轉或平行攝影方式，通過相鄰光束交會角小來提高匹配精度和速度，以短基線大重疊度增加總體交會角來提高點位解算精度，為解決匹配、交會角和精度3者之間的矛盾提供了有效的途徑，且具有不接觸對象、精度高、外業簡單等優點，被越來越多地應用于實際的工程中。最后采用多基線數字近景攝影測量完成某建筑物立面的提取，滿足規范的要求，驗證了多基線數字近景攝影測量具有良好的工程應用價值。

多基線數字近景攝影測量;自動匹配;交會角;精度;立面圖

一、引 言

攝影測量是利用成像傳感器攝取被研究對象的影像，通過對影像的處理，解譯、分析獲取對象的形狀、尺寸、空間位置及與其他對象的空間關系等幾何屬性和對象的紋理等物理屬性信息。近景攝影測量在工程測量中具有廣泛的應用，具有外業工作量小、精度高、效率快、非接觸等優點。

隨著計算機技術的快速發展，特別是存儲能力、運算效率的顯著優化，以及數碼相機的普遍使用和性能的大幅改善，使利用普通數碼相機進行工程數字近景攝影測量成為可能。然而，傳統數字近景攝影測量難以解決影像的自動匹配、交會角、點位精度之間的矛盾。一方面，其交會角小，雖然影像上同名點的匹配較易實現，但同名物點解算精度不高，特別是深度方向的精度比平面精度低一個數量級左右，很難滿足高精度的工程應用要求;另一方面，傳統的數字近景攝影測量主要采用單基線攝影測量方式，而由兩幅二維影像所構成的“單基線”立體像對重建三維空間是一個“病態”問題［1-2］。如圖1所示，當在右片匹配同名點有差異時，將分別交會于 A1、A點，深度方向中誤差 mh=mx/tan θ，tan θ=B/H，θ為交會角，故mh=Hmx/B。可見，深度方向精度與基線成反比關系，基線越長，深度方向精度相應將會得到改善。

為了解決傳統“單基線”數字近景攝影測量出現的矛盾，利用計算機視覺的“多目”觀測代替人眼的“雙目”觀測，即空間一個點由兩條以上光束交會，以取代傳統攝影測量空間前方交會的基本法則［3］。如圖2所示，空間點A由4條光束交會，相鄰光束構成交會角V較小，有利于計算機的自動匹配，首尾光束構成的交會角U較大，則有利于提高點位深度方向精度。

圖1 單基線前方交會

圖2 多基線前方交會

本文首先分析了多基線近景攝影測量多片前交原理及精度影響因子，然后結合建筑立面提取工程實例進行介紹，驗證了多基線數字近景攝影測量應用于建筑立面提取是可行的，且在地形圖測繪、邊坡監測、設備安裝等應用領域具有廣闊的前景。

二、多基線近景攝影測量多片前方交會原理

攝影測量是利用攝影獲得的影像信息獲取地物的空間幾何和物理屬性等信息的技術手段，共線方程為

若已知相片的內外方位元素(x0，y0，f，φ，ω，κ，XS，YS，ZS)和畸變差(Δx，Δy)，通過量測左右影像同名點坐標(x，y)、(x'，y')，則可以通過點投影系數空間前方交會解算出地物點坐標(X，Y，Z)。

但這種方法并不適用于多基線立體影像多片前方交會，原因在于從傳統“單基線”近景攝影測量獲取的兩幅影像上量取一對同名點交會空間點時沒有出現多余觀測。為了消除多條光束交會閉合差，一般采用光束法進行前方交會，其基本思路是根據已知內外方位元素的兩幅以上的影像，把待定點的影像坐標作為觀測值，解求其或然值，并逐點解求待定點物方空間坐標。對式(1)進行線性化，即得

每個像點可以列立2個誤差方程(如式(2))，若有n張序列影像，則同名像點可以列立2n個誤差方程，即得式(3)

式中

則利用最小二乘可得x=(ATA)－1ATL，則物點坐標或然值迭代計算式為

三、影響精度因子分析

在試驗中，由于使用邊長相對控制，未進行控制點的聯測，但對建筑物的立面圖提取并無影響。因此，主要考慮攝影距離、基線長度和方向對多基線數字攝影測量的影響。

1)當攝影機鏡頭一定時，攝距與被攝對象在像幅中的成像比例有關，攝距越小，影像所占比例越大。攝影距離對物方空間點的解算精度有較大的影響，在滿足被拍攝對象占整個像幅的2/3以上的條件下，拍攝距離越小解算精度越高。因此，在能覆蓋整個攝區的情況下，應盡量選擇較短的攝影距離，最好使被拍攝對象占滿整個像幅。

2)相鄰攝站間的基線長度應小于攝影距離的20%，以保證相鄰攝站影像間的交會角小于10°，易于自動匹配;同時，首尾攝站間的基線長度應大于攝影距離的50%，以保證測區內影像間的最大交會角大于25°，從而保證交會精度。而在現場試驗條件有限的情況下，兩攝站間距取約為攝影距離的1/10，首尾攝站的間距選取約為攝影距離的1/2即可。

3)拍攝影像時基線應選擇在攝區的中間位置，且基線的方向應盡量與被攝物平行，因為基線方向與被攝物夾角越大，變形越大，精度越低。

四、試驗與分析

1.技術流程

以數碼相機及測距儀(邊長相對控制)為信息采集工具，采用旋轉或平行多基線攝影方式，利用Lensphoto多基線數字近景攝影測量系統這一數據處理平臺，實現建筑物的立面圖的提取，其基本技術流程如圖3所示。

試驗使用Canon EOS 5D MarkII數碼相機對某建筑物進行旋轉攝影，相機參數通過純平LCD平面格網已完成檢校，參數如表1所示。

表1 28 mm焦距鏡頭內方位元素和畸變參數

圖3 建筑立面提取技術流程

2.外業量測與攝影

試驗中攝距都小于100 m，均采用28 mm短焦廣角非量測數碼相機，且被測目標物為具有良好線性結構的建筑物，故綜合采用邊長相對控制平行正直多基線攝影方式。

試驗1中攝距在15～16 m之間，應用了11個攝站，基線距為0.6 m左右，總基線長7 m左右;試驗2攝距在50 m左右，共設有12個攝站，基線距為3 m左右，總基線長30 m左右。

同時，為了對測量的結果進行檢核，對建筑物的門、窗、總長、總寬利用測距儀進行現場測量。

3.內業數據處理

利用Lensphoto多基線數字近景攝影測量數據處理平臺對每個攝站攝取的影像進行相對定向(利用航帶內匹配點)，航帶連接(利用航帶間匹配點)生成自由航帶網，模型上生成點云，點云編輯，生成DEM，構建立體模型或生成DOM，在立體模型或DOM影像上勾畫DLG。圖4、圖5為試驗1生成的點云數據視圖和該建筑物的正射影像;圖6、圖7為試驗2生成的點云視圖和該建筑物的立體模型。

測距儀量測了相應窗、門、建筑物的寬和高等基本信息。圖8為試驗1勾繪的該建筑物的立面圖，表2為邊長檢查精度表;圖9為試驗2勾繪的某建筑物的立面圖，表3為邊長檢查精度表。

圖4 某建筑物點云視圖

圖5 某建筑物正射影像圖

圖6 某建筑物點云視圖

圖7 某建筑物立體模型

圖8 某建筑物立面圖

圖9 某建筑物立面圖

從表2和表3可以看出，利用多基線數字近景攝影測量能夠滿足建筑物立面圖提取的要求。

表2 邊長檢查表

表3 邊長檢查表

五、結束語

多基線數字近景攝影測量技術為影像自動匹配、交會角和點位解算精度之間的矛盾提供了有效的解決方法。本文通過試驗驗證了其在建筑物立面圖提取中的應用是可行的，且具有能夠減少普通測量外業工作量，避免人工攀爬，可提高工作效率等優點。利用多基線數字近景攝影測量在地形測繪、邊坡監測、設備安裝等領域同樣具有廣闊的應用前景，這將是需要進一步研究的方向。

［1］ 張祖勛，楊生春，張劍清，等.多基線－數字近景攝影測量［J］.地理空間信息，2007，5(1):1-4.

［2］ 張劍清，胡安文.多基線攝影測量前方交會方法及精度分析［J］.武漢大學學報:信息科學版，2007，32(10):848-851.

［3］ 柯濤，張祖勛.旋轉多基線數字近景攝影測量［J］.武漢大學學報:信息科學版，2009，34(1):44-51.

［4］ 王之卓.攝影測量原理［M］.武漢:武漢大學出版社，2007.

Multi-baseline Digital Close Range Photogrammetry in the Extraction of Building Facades

DING Jinxuan，WANG Bin

0494-0911(2012)06-0047-04

P236

B

2012-04-18

丁進選(1967—)，男，湖南常德人，高級工程師，主要從事測繪生產與技術管理工作。