基于無人機序列圖像的室外場景三維重建技術分析

周子寧

南昌大學 建筑工程學院，江西 南昌 330031

0 引言

隨著信息化社會不斷發展，三維場景的應用越來越廣泛。除了采用數學的方法建模，近幾年采用非接觸式設備掃描真實場景的方法日益成熟。無人機可以利用傾斜攝影技術拍攝二維圖像來重構三維場景，目前已經活躍在監測自然災害、土地與水資源調查、城市規劃等領域中。

1 無人機概述及工作流程

1.1 多旋翼無人機

它是一種具有三個或三個以上旋翼軸的無人駕駛機。每個軸上都安裝有電動機來帶動旋翼產生升推力。它的操控性強，可垂直起降和懸停，并且可以通過調節旋翼之間的相對轉速來控制飛行器的飛行軌跡，以便適應復雜狹小的環境。與傳統的直升機相比，多旋翼無人的及機身機械結構簡單、緊湊，可以飛至離目標很近的區域。大疆精靈4RTK版安裝有GPS和飛行控制系統，小型無人機較差的抗風性能可以因此得到補償。

1.2 無人機航拍工作流程

圖1 無人機圖像系統工作流程圖

首先是規劃路線階段，即在起飛前對無人機設備進行檢查和調試，對航拍路線進行規劃，設定自動返回地點。再是任務執行階段，規劃路線完成后無人機起飛，對已設定的目標進行攝像，并用大疆精靈4RTK版自帶的RTK獲取圖像位置信息。使用者需不斷確認飛行高度、電池電源和航拍圖像，并根據圖像調整無人機和照相機。最后是航拍圖息處理階段，在完成航拍任務后，進行對圖像的預處理，以減少圖像冗余和重復率。主要內容是篩選圖像關鍵幀，消除畸變和模糊等因素的影響，提升重建的效率和精度。

2 用南方銀河1RTK電臺獲取被測點位置信息

2.1 RTK概述

RTK有基準站和流動站兩個站臺，它們通過高效協作能夠獲得厘米級的定位結果。且與傳統的測量方法不同，它不需要事后解算而能實時獲得結果，提高了作業效率。

2.2 RTK基準站工作流程

利用RTK獲取控制點位置信息的流程主要包括：儀器架設，新建工程，求轉換參數，已知點檢核和測量。儀器架設完成和新建工程后，將已知控制點的坐標錄入站點并求轉換參數。基準站接收測站信息并將其通過數據鏈傳輸給流動站，流動站將信息與GPS定位數據差分，并實時給出差分后的結果。

3 三維重建原理

針孔模型

可以用一個模型來描述相機將三維坐標點映射到二維平面上的結果，這個模型有很多種，其中最簡單的是針孔模型。它由剛體變換和透視投影變換組成，但不包括相機畸變。

3.1 畸變模型

徑向畸變、離心畸變和薄棱鏡畸變等都屬于畸變模型。徑向畸變主要是由鏡頭的形狀缺陷造成的，而離心畸變和薄棱鏡畸變主要成因是光學器件的加工和安裝誤差。針孔模型能盡可能滿足實際應用的需要，但在考慮實際問題時應加上各種鏡頭畸變。

圖2 針孔相機模型示意圖

3.2 多視圖幾何

相機之間的相對運動和立體場景在圖像上的約束關系是多視圖幾何所研究的。因為無人機航拍圖像序列在時間和空間上具有很大的重疊性，若缺少約束則易重構出攝影重構。在重構算法中使用捆扎調整［1］可以最使重投影誤差最小化。

4 圖像序列三維重建技術步驟

4.1 關鍵幀篩選和特征點匹配

傳統的TMOF等算法需要計算每張圖像與特征點的匹配關系，花費時間很大。利用分層篩選［2］可以提高關鍵幀篩選效率。首先粗略篩選出圖像質量、清晰度存在問題的圖像。再根據其重疊度，基線寬度等因素對圖像進行精細篩選。最后用基于直線區域先驗的特征提取方法［2］匹配特征點。

4.2 相機參數估計與稀疏重建

對相機位置的估計和稀疏點云重建主要涉及了SFM［3］技術，即從運動恢復結構。他是一種可以將圖像的各個特征點進行匹配，并利用空間三角形測量計算方法得出場景位置的技術。SFM從圖像序列恢復稀疏三維點云數據，并利用捆集調整進行參數優化。

4.3 稠密重建

稠密重建的核心技術是MVS技術［4］，它可以獲取同一個物體不同角度上的圖像并進行三維立體重建，但只能對出現在兩幅或多幅圖像上的部分進行三維建模。主要分為三步：原圖像匹配、范圍擴展、范圍濾波。

4.4 點云模型建立

獲得稠密的三維點云后，把點云模型進一步網格化以得到目標的三維模型。利用Google earth建立目標模型區域，并與模型匹配去除區域外的模型。再導入RTK測量的位置信息來優化目標三維模型坐標，以提高該模型精度。

5 結束語

從上文可見，結合無人機航拍圖像和基于序列圖像的三維重建技術能夠有效的解決室外場景三維重建的問題。RTK可以提高航拍圖像位置信息的精度，而合適的關鍵幀篩選和特征點匹配方法能提高建模效率。但是，三維模型重建還有許多問題亟待解決，還有許多技術難題需要克服。這些難關極具挑戰性且意義重大。