三維激光點云聯合無人機影像的三維場景重建研究

閆陽陽，李永強，王英杰，李立雪，吳珍珍

(1. 河南理工大學，河南 焦作 454000； 2. 武漢海達數云技術有限公司，湖北 武漢 430223)

3D Scene Reconstruction Based on 3D Laser Point Cloud

Combining with UAV Images

YAN Yangyang,LI Yongqiang,WANG Yingjie,LI Lixue,WU Zhenzhen

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三維激光點云聯合無人機影像的三維場景重建研究

閆陽陽1，李永強1，王英杰2，李立雪1，吳珍珍1

(1. 河南理工大學，河南 焦作 454000； 2. 武漢海達數云技術有限公司，湖北 武漢 430223)

3D Scene Reconstruction Based on 3D Laser Point Cloud

Combining with UAV Images

YAN Yangyang,LI Yongqiang,WANG Yingjie,LI Lixue,WU Zhenzhen

摘要：采用空-地多源數據融合技術進行三維場景精細重建研究：以三維激光掃描激光點云為基礎，獲取地面可視地物的三維空間信息，以無人機航拍獲得的正射影像為輔助，獲取地物頂部三維空間信息，以3ds Max軟件為建模工具對三維場景進行重建，系統研究了數據采集、數據預處理、三維模型構建、三維場景重建等關鍵技術。實例結果表明，重建的三維場景及模型精度能滿足小范圍場景建設需要。

關鍵詞：三維激光點云；無人機影像；3ds Max；三維場景重建

三維場景重建是數字城市建設的重要組成部分，傳統的三維建模方式已經無法滿足人們對模型高精度的要求。很多城市已基本完成大區域的數字城市建設，小區域場景更新已經成為重要問題。三維激光掃描技術具有數據獲取速度快、非接觸、精度高、直接獲取目標物體表面三維數據等優勢[1-3]。無人機影像可以獲取建筑物頂部和地面信息，結合三維激光掃描技術獲取的建筑物立面信息，進行建筑物模型構建，可以完成三維場景的快速更新。當前研究建筑物場景建設的主要方法有基于二維GIS的三維模型構建、基于影像的三維模型構建、基于激光掃描數據三維模型構建等：曹峰[4]利用現有的二維GIS數據，結合野外采集的建筑物屋頂屋基高程、紋理信息，根據建筑物二維邊界生成盒裝的三維模型，然后賦予真實的表面紋理信息，生成建筑物模型；關鴻亮等[5]利用真正射影像和DSM結合構建建筑物方法，從影像上提取建筑物邊界線，從DEM和DSM中獲取建筑物高度信息，通過紋理方式完成建筑物三維場景的建設；趙海瑩等[6]利用點云數據完成建筑物三維模型重建；李杰[7]等探討了基于三維激光掃描技術進行建筑物三維重建的全過程，給出了模型建設的成果。本文探討了兩種數據的獲取方法，使用激光點云數據聯合無人機影像進行三維場景重建的過程，并對場景中建筑物模型精度進行分析。結果表明所建模型滿足建筑物三維場景重建需要，為數字城市小范圍場景重建和快速更新提供了參考。

一、空-地數據獲取

地面三維激光掃描技術是繼GPS之后測繪領域的又一前沿技術，是一種新型的空間數據獲取手段。三維激光掃描儀主動發射激光，接收物體的反射信號進行測距，獲得掃描的豎直角和水平角，求得物體在激光掃描坐標系中的三維坐標，同時獲取目標物的反射強度和顏色信息[8]。地面三維激光掃描儀能快速獲取建筑物立面、地面、樹木等的三維表面信息。由于建筑物結構復雜、空間對象存在遮擋現象，點云數據獲取時要進行分站掃描，并保證測站兩兩之間多于4個同名點。點云數據采集使用Riegl VZ-1000三維激光掃描儀，其100 m距離處一次單點掃描精度為5 mm，掃描視角為100°×360°(垂直×水平)，完全能滿足三維場景建設的需要。根據測區的遮擋情況，考慮到測站間同名點要多于4個，點云數據采集過程中設置了15個測站，每站測量只能得到建筑物的部分表面數據，多站點云數據拼接可得到場景完整的數據。采用基于特征點的拼接方法，相鄰兩站數據拼接至少選取4個同名點，拼接結果最大單點誤差15 mm，能夠滿足建筑物三維重建的精度要求。

無人機遙感與大飛機航攝相比，具有機動性強、適應性強等優勢，無人機采集的影像數據具有相幅小、分辨率高、色彩真實等特點，其更適合小范圍、低成本、低精度的測量任務[9]。無人機能較好地獲取建筑物頂部信息，可以彌補地面三維激光掃描儀無法獲取建筑物頂部信息的缺點。無人機獲取正射影像的方法為：在攝影測量軟件基礎上進行區域網空三加密，利用空三加密的定向成果和高精度匹配編輯獲得的數字高程模型進行影像的數字微分糾正，經過裁切、鑲嵌、色調調整等處理方法，得到以圖幅為單位的正射影像成果數據[10]。

二、 三維場景重建關鍵技術

1. 建筑物模型重建

建筑物模型重建包括：點云數據預處理、特征線提取、模型構建、紋理映射等。點云數據預處理主要包括點云數據配準、噪聲濾除、數據重采樣、數據分割4個方面；模型構建、紋理映射在3ds Max軟件中進行。其中建筑物模型重建流程如圖1所示。

圖1　建筑物模型重建流程

點云數據配準是將多測站掃描數據統一到同一坐標系下，有基于點云數據的拼接和基于測站的拼接。使用較多的是基于同名點的拼接方法，同名點可以是特制的標靶或具有明顯特征的建筑物腳點和地物點[11-13]。拼接過程要多于4個同名點，以某一站為基準站，根據同名點求取其他測站相對基準站的3個旋轉、3個平移參數。式(1)、式(2)通過6參數模型可以將點云配準到同一坐標系下。

(1)

(2)

式中，(X，Y，Z)為點云配準后坐標；(x，y，z)為點云原始坐標；Δx、Δy、Δz為平移參數；α、β、γ為旋轉參數。

建筑物模型構建的主要目的是將點云數據構建為三維表面模型，便于后續的紋理映射。點云數據是海量數據，包含了大量的冗余信息，建筑物模型構建只需要一定的特征線，AutoCAD具有方向性好、線條矢量規則的優點，借助Cloudworx工具將點云擬合為矢量線。對不同建筑結構的特征線實行分圖層式管理，以不同顏色區分顯示，根據圖層、顏色不同在3dsMax中對不同實體進行操作。

紋理映射是提高模型視覺真實感的重要手段，是三維場景重建中一個重要技術環節。3dsMax紋理映射是從二維圖像到三維物體表面的映射，即將紋理空間坐標(u，v)及對應的顏色值映射到相應的三維物體表面上，得到逼真的三維模型[13]。

2. 無人機影像幾何糾正

由于無人機影像的相幅較小，在進行影像糾正前首先要進行影像拼接，影像拼接使用Photoshop和ENVI結合的方法，無人機影像幾何糾正是將原始的圖像數據投影到平面上，把地圖投影系統賦予原始圖像，使其符合糾正要求形成新的影像。無人機影像幾何糾正的基本步驟如圖2所示。

圖2　無人機影像幾何糾正步驟

3. 建筑物模型與影像配準

建筑物模型與影像配準即點云數據與影像配準，在激光掃描數據和無人機影像進行三維場景重建前，為了保證融合數據的可靠性，需要進行激光點云系統和無人機影像系統間的配準，使得空地數據在同一坐標系統下。激光點云數據采集時使用的是激光坐標系，其屬于獨立坐標系。本試驗通過場景內的控制點信息，尋找超過4個特征點，如墻角、路燈頂部，測出其當地坐標系下的坐標，在點云中查找對應點在激光點云下的坐標。當地坐標系與激光掃描儀坐標系之間的旋轉角屬于大旋轉角，采用基于羅德里格矩陣的大旋轉角坐標轉換方法，求出兩個坐標系統的旋轉、平移參數，將成果由掃描儀坐標系轉換到當地坐標系統下。

三、 實例分析

1. 三維場景重建

點云配準完成后，進行噪聲濾除和數據重采樣，數據重采樣采用的是均勻采樣法，噪聲濾除采用人機交互濾除。然后將點云數據分割為4棟建筑物、中心花壇等幾個部分。點云配準效果如圖3所示。以一棟建筑物為例，使用三維激光掃描軟件Cyclone及配套的AutoCAD插件Cloudworx，根據點云擬合建筑物結構線，將點云數據處理成建筑物線框圖，建筑物墻面、門、窗、立柱等結構實行分圖層式管理，以不同顏色顯示，便于模型重建時能對相同實體進行相同操作，建筑物線框圖如圖4所示。將得到的目標建筑物線框圖導入3ds Max中，選擇以圖層為節點層級，由材質劃分，自動平滑外部相鄰面等處理，處理后的建筑物三維模型如圖5所示。

圖3　點云配準效果

圖4　建筑物線框圖

圖5　建筑物三維模型

建筑物側面紋理影像由數碼相機獲取，頂部的紋理信息由無人機影像獲取。在獲取建筑物影像后，使用Photoshop對照片進行裁剪、色彩及明暗度等處理，得到紋理映射需要的部分。將紋理圖片存儲到3ds Max的根目錄下，制作材質之后進行旋轉、移動、縮放等調整。調整后效果如圖6所示。

圖6　調整后效果

建筑物模型與正射影像配準是三維場景重建的重要環節，在建筑物三維模型建立過程采取的方法是分割處理，完成獨立建筑物三維模型之后進行場景合并。建筑物模型之間坐標系的統一在點云配準過程已經完成，獨立建筑物模型的空間位置和相對位置關系已知，場景合并階段只需考慮給模型添加真實背景，豐富場景細節，在場景中設置燈光模擬器，突出虛擬場景的細節特征，更好地突出視覺效果。將所有模型導入同一場景，統一不同模型的相同材質，統一渲染環境和燈光參數，選擇合適的視覺方向反復調試渲染。其中，三維場景的正射影像如圖7所示。建筑物模型、影像、其他地物等合并后的場景效果如圖8所示。

圖7　正射影像

圖8　合并后效果

2. 建筑物模型精度分析

建筑物模型的誤差主要有以下幾個來源：點云數據采集誤差、點云拼接誤差和建模誤差。建筑物是由一系列的幾何體構成，如門、窗、立柱等，這些幾何體會直接影響模型構建的質量。為了驗證構建的建筑物模型能否達到較高的精度，本試驗對比分析了模型中特征點的相對距離與全站儀測量的距離。分別選取兩棟教學樓上的各10個特征點作為參考點，分為A、B兩組，使用免棱鏡全站儀測量特征點，建筑物模型和全站儀采集的特征點相對距離見表1。

表1　全站儀測距與三維模型特征點距離對照分析

四、結束語

本文基于三維激光掃描數據和無人機影像，對小范圍三維場景重建及快速更新問題進行了研究。探討了三維場景重建的幾個重要問題：建筑物模型重建、無人機影像幾何糾正和建筑物模型與影像配準。對建筑物模型結構的相對位置與全站儀測量的分析比較，驗證了基于三維激光掃描數據構建的建筑物模型能夠滿足精度要求。激光點云數據與無人機影像集成構建的三維場景可以提高真實感、豐富模型的幾何細節及紋理細節、提高模型的幾何精度。但激光點云與影像配準自動程度比較低，三維建筑物模型與二維影像配準技術仍不成熟，難以達到自動配準，無人機影像中建筑物邊界自動提取和建筑物立面的配準將是日后研究的方向。點云數據與無人機影像集成時，如果配準精度較低，場景建設的目的就無法達到。同時，評價建筑物模型構建精度的方法還有待改進。

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引文格式： 閆陽陽，李永強，王英杰，等. 三維激光點云聯合無人機影像的三維場景重建研究[J].測繪通報，2016(1)：84-87.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0021.

作者簡介：閆陽陽(1990—)，男，碩士生，主要研究方向為激光掃描數據處理。E-mail:yangzi0510@126.com

基金項目：國家自然科學基金(41001304)；測繪地理信息公益性行業科研專項(201412020)；國家“十二五”科技支撐計劃(2012BAH34B)

收稿日期：2014-11-12

中圖分類號：P234.4

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)01-0084-04