基于SuperMap iDesktop的高精度三維場景重建方法

施銀迪 王君杰 孫 健

(山東科技大學 測繪科學與工程學院, 山東 青島 266590)

0 引言

隨著社會的發展,科學技術的進步,測繪作為各項工程建設和城市建設的基礎,為社會經濟的發展提供了重要的基礎地理信息數據[1]。但隨著“智慧城市[2]”和“數字化城市”的提出和發展,二維數據已無法滿足時代發展的需求。三維數據由于其直觀性和立體性,已成為數字城市建設的重要基礎[3]。目前三維數據的獲取方式主要有低空傾斜攝影測量、三維激光掃描技術和地面近景攝影測量技術等[4]。其低空傾斜攝影測量技術由于其經濟效益高、便捷、信息采集時間短,并且能夠通過傳感器獲取地物的多角度紋理信息,應用范圍較廣。但在精細三維建模方面仍然存在一些不足。比如被攝物體處于運動狀態,在建模時會出現出現漏空、拉長、消失等一系列現象。微小地物在自動化構建模型時,由于傳感器距離地物距離較高,導致模型扭曲甚至消失等。縱橫交錯的地物在自動化建模后出現斷裂、扭成一團的現象。

基于此,本文提出一種基于SuperMap iDesktop的攝影測量與多元數據融合的高精度三維場景研究方法。通過分析分類三維場景中的不規則模型,根據模型類別提出合適的三維建模方法,選擇合適的建模方式,最終完成大場景三維模型的精細建模。

1 三維模型的成模過程

傾斜攝影測量三維建模主要包括前期的數據采集和后期數據處理兩個過程,其中前期數據采集包括參數設置、航帶規劃、數據導出,后期數據處理主要包括空中三角測量、自動紋理映射等步驟,最終生成三維模型。空中三角測量包括影像聯合平差和影像匹配等[5]。紋理映射又稱紋理貼圖,是對映射關系計算、紋理提取、影像均光、遮擋處理等方法結合的結果展示,很大程度上提高三維視覺效果[6]。具體流程如圖1所示。

圖1 傾斜攝影測量構建三維模型的流程圖

傳統三維大場景中對于柱狀、曲面模型通常采用三維動畫渲染制作軟件(3D Studio Max, 3DMAX)建模,但由于3DMAX建模存在紋理失真、且匹配性不高,制作過程中耗時耗力。基于此,本文采用低空傾斜攝影三維建模技術構建大場景,影像數據不僅能夠真實地反映地物情況,而且可通過先進的定位技術,嵌入地理信息、影像信息,獲得更高的用戶體驗[7]。

本次以青島某地區油罐區域為例,測區航攝面積為15 km2。無人機飛行參數如表1所示(無人機及其軟件設備為自己拼裝)。但由于在測量油罐頂蓋處于上下浮動狀態,為減少內業處理問題與時間,航飛時調整飛行時間段,選擇天氣晴朗、風力較小的時間段完成。

表1 無人機飛行參數表

實驗中前期大場景三維模型的建立應用Smart3D軟件進行,該軟件功能強大,能夠多節點并行運算以提高建模運算效率,建模效果顯著[8]。Smart3D可以集群處理空三與建模,通過將同一個區域進行切割處理,分成多個瓦塊,能夠節約內業處理時間。通過生成三維密集點云,構建不規則三角網(Triangulated Irregular Network，TIN),根據TIN的最佳位置信息把對三角網模型進行紋理映射,最終完成三維建模的任務[9]。

2 基于傾斜攝影測量技術的柱狀模型三維重建方法

該區域范圍在三維建模后,規則的長方體模型狀態良好,但是柱狀和曲面模型效果較差難以達到預期效果。對于油罐的漏洞如圖2所示,主要是由于油罐頂蓋處于移動狀態,在外業測量時難以捕捉到狀態相同位置信息。對于管道的扭曲變形主要是由于其線路錯綜復雜,Smart3D在自動建模時出現油管錯位、扭曲現象。對于微小地物如消防栓等變形如圖3所示是由于其體積較小,無人機在空中測量難以捕捉到其具體信息,因此導致建模時所需信息不夠完全,無法完全實現地物的三維成模。

圖2 油罐漏洞

圖3 消防栓變形圖

雖然出現問題的模型都是屬于柱狀模型,但是由于其出現的原因不同,本文針對不同問題的模型采用不同的三維處理方法,最終融入于三維大場景中,完成三維重建。具體流程圖如圖4所示。

圖4 多元數據油庫精細三維模型重建方法流程圖

2.1 油罐重建方法

油罐作為油庫區域的主要構成部分,是本文重點修復的三維模型。考慮到油罐結構的復雜多樣性和模型精確性要求較高的特點,對于三維場景中的油罐漏洞和扭曲現象,將采用3DMAX軟件生成精細三維模型,也為后期的數據開發提供了基礎。

3DMAX能夠完成結構復雜的三維建模任務,構建出的模型紋理清晰、具有真實感,對于本次實驗區域中的油罐模型也同樣適用[10]。本文對油罐的精細建模處理過程如下:首先,使用靜態或已設置動畫的二維對象創建貼花和基于文本的圖形;然后,通過刪除烘焙步驟,元素可以保持交互并鏈接到原始對象，即可使用對象作為遮罩來創建自定義貼花和圖形,解決三維白膜的紋理貼圖問題;最終完成單個油罐三維模型重建。

使用3DMAX對于復雜的三維模型建模,能夠極大的保存模型細節,紋理真實,對于后期的模型二次利用,不會造成信息損失。但是此方法也存在一些缺點,若實驗區域模型形態各異,則會耗費大量時間,且增加建模難度。因此,由于本次實驗區域所使用油罐為同一型號,所以只需要建立一個模型,即可對油罐模型進行精細建模。

2.2 管點、管線重建的方法

實驗區域管線與閥門交錯分布,管線線路不同,高低相間,導致管線有位置重疊但高度不一致的情況,在利用Smart3D作圖時會導致管道和閥門的折斷、扭曲等現象。對于復雜的管道三維重建采用一般的方法難以適用,因此,在本文中利用iDesktop平臺,將三維模型添加到大場景中從而實現管道的單體化建模,并對其進行信息標注。

本次實驗為了實現管線的三維模型重建,采用了內業和外業結合的方式。外業采集管線的頂點、拐點和標志性地物。再通過內業處理實現數據融合,最終實現管道的單體化和三維模型重建。具體流程如圖5所示。

圖5 管道三維重建流程圖

3 傾斜攝影技術與多元數據的融合

為了解決由于不同原因造成的三維模型問題,本文主要采用了兩種方法。這兩種方法相互獨立,需要借助iDesktop平臺將多元數據融合到同一個場景中。通過“紋理壓平”功能,將三維場景中原有的扭曲變形的油罐、管線等模型壓平,接著在將油罐三維模型以數據集的方式導入場景,最終完成油罐三維模型數據的融合。最后,在iDesktop中將管線以數據集的形式融入于場景中,完成多元數據融于傾斜攝影測量三維場景的重建。多元數據融合效果如圖6所示。

圖6 融合之后的效果圖

4 結束語

本文提出一種基于SuperMap iDesktop的攝影測量與多元數據融合的方法,不同于常規的模型修復方法,先把出現問題的模型形成原因具體分類,在根據模型的形狀特性選擇合適的解決方法。該方法有效地解決了模型的扭曲、變形和紋理失真等問題,在保留原有模型的真實性的前提下,提高了模型的精度,能夠更好地應用到實際中,為實現“智慧城市”和“數字化城市”提供了三維基礎。