Context Capture 軟件空中三角測量優化研究

王鑫

（中國建筑材料與工業地質勘查中心寧夏總隊，寧夏 銀川 750000）

隨著實景三維中國和房地一體確權項目的順利推進，傾斜攝影測量技術再次迎來發展高峰期。目前傾斜攝影測量技術，已經被廣泛用于測繪產品的制作和分析中，比如大比例尺地形圖測繪、精準土方量計算、房地一體項目、城市立面街景改造項目、城市規劃和地質災害監測與模擬防范項目中等，因此傾斜攝影測量數據的準確快速解算是非常重要的。然而在實際作業之中可以發現，目前的傾斜攝影測量軟件，不但作業效率低，而且空中三角測量極易出現分層、彎曲等問題，導致空三加密成果不可用，嚴重影響了作業進度，導致作業成本升高。為了解決空中三角測量這一問題，提升作業效率和空三解算的成功率，筆者深入分析空中三角測量的解算原理后，得知輸入準確的外方位元素和相機參數，減少影像畸變，提高加密點的匹配精度，可以有效解決空中三角測量問題，提升空三的解算精度、成功率和效率[1-4]。并通過不同的項目進行對比測試，結果表明，采用本文的方法，作業效率有了提升，空三解算成功率有了提升，對于傾斜攝影作業人員來說，具有較強的借鑒意義，可以有效解決作業過程中的實際問題，降低作業成本。

1 傾斜攝影作業流程

該作業流程主要分為內外兩部分，外業工作內容為傾斜影像數據的航攝、像控點的噴涂及測量工作，內業主要是對外業獲取的影像數據進行解算，對控制點進行轉刺，然后基于空中三角測量成果進行實景三維模型的重建和后期其它測繪產品的生產。外業影像數據獲取主要包括飛機和相機選擇，航線規劃和航攝作業；控制點數據采集主要包括控制點布設，靶標噴涂和三維坐標測量[5]。內業工作主要有影像數據的勻光勻色、像控點的平均值求取、新建工程并加載相關數據、空中三角測量的解算、像控點的轉刺及平差、實景三維模型及其4D 測繪產品的生產，其流程如圖1 所示。

圖1 傾斜攝影作業流程

2 傾斜攝影空三優化研究

通過圖1 的作業流程可知，在外業方面，其所有流程都是受控的，都是人工干預進行的。內業來說，空中三角測量是軟件全自動完成的，而實際作業過程中，最容易出現問題的也是該環節，因此對于空中三角測量解算來說，必須對輸入的數據進行有效優化，這樣得到的空三成果質量更高。而對于空三加密來說，影響其解算成果質量的因素主要有POS 數據、影像數據和相機參數[6]，因此需要對輸入參數進行優化，才能有效提升空中三角測量的解算成功率和效率。

2.1 優化POS 數據

優化POS 數據主要是指能夠準確還原相機在拍攝時與像片之間的位置關系，這樣才能在空中三角測量時進行準確匹配。目前優化POS 主要的方法有以下幾種：

2.1.1 以下視鏡頭為基準求解側視鏡頭準確的POS數據。在傾斜攝影測量中，一般都是多個相機共用下視鏡頭相機的POS。結合相機安裝可知，采用這種方法進行作業，側視相機的POS 精度是比較低的，并不能準確還原多個相機之間的相互關系，因此需要對側視相機進行有效優化，這樣才能保證側視鏡頭POS 的精度較高。以5鏡頭為例，其4 個側視鏡頭與下視鏡頭之間的相對關系和參數，可以通過平臺檢校參數獲取，將該參數用于POS數據解算，就可以準確計算得到側視鏡頭的位置和姿態數據。為了便于后期對不同組合的相機進行解算，本次利用Matlab 軟件在開發POS 解算軟件時，對輸入的數據全部進行手動輸入，然后自動解算得到每個相機每張影像的準確POS。

2.1.2 基于低精度POS 解算再進行高精度解算。空三解算失敗，和POS 的精度也是有關系的，因為在平差的時候，是基于POS 數據進行的，POS 精度不一致，很容易導致平差失敗。Context Capture 軟件的空中三角測量算法對輸入的數據要求高，對于普通的POS 數據，輸入Context Capture 軟件中進行空三解算，很容易失敗，因此需要對輸入的POS 數據進行優化。Mirauge3D 軟件是一款傾斜攝影測量軟件，其算法對輸入數據要求不高，但是其匹配的成果精度較低，可以對POS 數據進行優化。首先將POS 數據和影像數據導入Mirauge3D 軟件中，設置相關參數，完成低精度空中三角測量解算，然后導出通用交換格式的XML 文件，該文件里面記錄了高精度的影像位置和姿態參數。然后將其導入Context Capture 軟件中，再次進行空中三角測量解算。如圖2 所示，是某一項目對POS 優化前后的空中三角測量解算結果。

圖2 POS 優化前后的空三解算結果

圖2 中的左圖是優化前的成果，空三解算結果分層嚴重，不能用于后續的三維模型生產；右圖是利用Mirauge3D 軟件進行第一遍空三，然后利用Context Capture 軟件再次進行解算后的結果，空三呈平行狀態，符合實際情況，空三成果可用。

2.1.3 基于差分定位的POS 獲取。普通的傾斜攝影POS 精度，其誤差在10 米之內，且精度分布不均勻，在進行傾斜空三解算時，失敗率很高。差分定位也叫差分GPS定位技術，即在基準站上安置一臺GPS 接收機，并對其進行觀測。根據基準站已知的精密坐標值，計算得到基準站到衛星之間的距離改正數，并通過基準站將這一數據實時進行發送。用戶接收機一邊進行GPS 觀測，一邊也接收基準站發出的改正數，并利用改正數，對其觀測得到的坐標值進行改正，從而提高相機在空中曝光時的定位精度。目前主流的差分技術主要包括兩種，即后差分和實時差分，其都可以獲得分米級別的POS 數據，且其對影像的姿態獲取精度也很高，這樣一來，就可以準確獲取影像的位置和姿態參數，將三個外方位角元素引入軟件中進行空中三角測量解算，也可以有效提升空中三角測量的精度和成功率。

2.2 優化相機參數

優化相機參數主要是指對相機的內外方位元素進行準確獲取。利用檢校場對影像數據進行解算，從而得到精度較高的相機參數，在傳統的垂直攝影測量中很常見，但是對于傾斜相機的檢校，目前能夠精確檢校的場所較少，加上其成本較高，因此實際作業中很少使用此方法進行相機參數檢校。為了提升空三的解算精度和成功率，本文結合長期作業經驗，通過少量影像得到精度較高的相機參數，然后用高精度的相機參數作為輸入數據對全部影像進行解算。首先新建工程，每個鏡頭選擇少量的照片進行傾斜數據解算，經過多次平差調整，直到相機的內方位元素趨于定值后，才停止優化。將優化后的相機參數導入軟件中，對全部影像進行解算，可以有效提升空三解算的精度和成功率。

2.3 優化影像數據

2.3.1 使用蒙板技術

蒙板技術是Context Capture 軟件中常用到的一種方法，其原理就是遮住影像的邊緣部分，只讓影像內部參與空中三角測量的解算。其原理就是影像邊緣畸變嚴重，提取匹配的加密點誤差太大，不利于后期平差調整，影像邊緣參與運算，很可能會使平差失敗，導致空中三角測量成果不可用。蒙板是通過黑白兩色來設置的，對于不讓參與空三解算的部分，將對應的影像值填充為黑色，對于需要參與解算的部分，則將影像值填充為白色。蒙板可以針對某一影像，也可以針對某一文件夾內的所有影像。如果是用于所有影像，則需要將蒙板和影像放在同一文件夾內，且命名必須為mask.tif，然后新建工程，加載影像，蒙板就會起作用，這樣蒙板就設置完成了。如圖3 所示，左圖是應用蒙板前匹配得到的加密點，右圖是應用蒙板后匹配得到的加密點。

圖3 蒙板應用前后匹配加密點結果

匹配得到的加密點，黃色點是精度較低的加密點，綠色點是精度較高的加密點。由圖3 可知，使用蒙板后，黃色加密點明顯減少，空中三角測量精度有了一定的提高。

2.3.2 影像勻光勻色

空中三角測量解算過程涉及到影像特征檢測、特征提取、圖像相似度計算、特征匹配和平差調整幾個步驟。由于無人機像幅小，航飛高度低，因此獲取的每張影像可能存在較大的色差和陰影。在特征檢測中，如果影像陰影較大，則很難對其特征進行準確檢測，也不能很好的完成圖像相似度的計算，因此降低影像色差，提升影像對比度，提升影像的整體質量，可有助于空三解算的順利完成。本次在對影像進行勻光勻色處理時，選用中測智繪的M3Dehaze 軟件進行，首先設置輸入影像路徑和保存處理后的路徑，然后設置處理線程和處理模式，設置gamma 參數為0.5，完成對影像的亮度調整，如圖4 所示。

圖4 基于M3Dehaze 軟件進行亮度調整

對調整后的影像，選擇一幅地物信息豐富，對比度明顯的影像作為參考影像，然后設置輸入、輸出的影像路徑，再次對影像進行勻光勻色處理。

3 對比分析

為了驗證本文提到方案的可行性，以實際項目生產數據，對本文提到的方法進行驗證，驗證統計結果見表1。表中空三成果填“否”的是指空三出現分層、彎曲，填“是”的是指空三成果可直接用于建模；空三成果精度單位為像素；空三解算時長單位為小時。

通過表1 可知，對POS 數據、相機參數和影像質量進行優化，其空三解算成功率有了明顯的提升，而且優化后的空三精度也有了顯著的提升，空三解算所耗時間減少，有效提升了作業效率。

表1 不同方案優化前后對比

4 結論

本文分析了傾斜攝影測量的作業原理，得出空中三角測量解算結果取決于輸入的參數。在輸入的參數中，影像質量、POS 精度和相機參數準確度都對空中三角測量有一定的影響。針對輸入的數據，本文提出幾種可行的方案，對輸入的數據進行優化，并以實際項目進行驗證。通過對比分析得出本文的方案，在一定程度上，可以提升空三成果的可用性，而且作業時長可以縮短，精度也得到了有效改善，可以為傾斜攝影作業人員帶來借鑒，解決傾斜攝影空三出現的分層、彎曲、精度低等問題。