復(fù)雜異形古建下基于SfM的視頻幀影像三維重構(gòu)方法

張茂正,燕寧娜,袁宜紅,商立宏,趙振煒

(1. 寧夏大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,寧夏 銀川 750021; 2. 寧夏施圖建設(shè)工程技術(shù)審查咨詢有限公司,寧夏 銀川 750002)

2021年國(guó)務(wù)院辦公廳首次將《“十四五”文物保護(hù)和科技創(chuàng)新規(guī)劃》從地方規(guī)劃上升為國(guó)家級(jí)專項(xiàng)規(guī)劃,從國(guó)家政策層面明確提出了加強(qiáng)文物數(shù)字化保護(hù)的要求。隨著數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量與遙感領(lǐng)域的深入發(fā)展[1],交叉領(lǐng)域的新技術(shù)引入,考古與文物保護(hù)方式發(fā)生了巨大的變化,建筑遺產(chǎn)數(shù)字化已經(jīng)成為古建筑保護(hù)修復(fù)的關(guān)鍵舉措。

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的興起,基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(structure from motion, SfM)的多視圖重構(gòu)建模方法在農(nóng)業(yè)水利、地質(zhì)勘測(cè)、災(zāi)害應(yīng)急檢測(cè)、文物保護(hù)等領(lǐng)域均得到了廣泛應(yīng)用[2-3]。中國(guó)作為四大文明古國(guó)中唯一一個(gè)文明沒(méi)有出現(xiàn)斷層的國(guó)家,歷史文物資源極其豐富,類別構(gòu)成多元。文獻(xiàn)[4]利用SfM方法實(shí)現(xiàn)了超高分辨率壁畫的三維數(shù)字化快速重建研究,提高了壁畫數(shù)據(jù)的完整性;文獻(xiàn)[5]提出采用三維激光脈沖與多視圖重建結(jié)合的方法解決石窟寺文物數(shù)字化保護(hù)中出現(xiàn)的難點(diǎn)問(wèn)題;文獻(xiàn)[6]結(jié)合SfM算法流程,通過(guò)消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)采集多視圖影像有效解決了古橋相關(guān)檔案信息數(shù)據(jù)缺失及細(xì)節(jié)信息較少的問(wèn)題。

眾多學(xué)者均討論了多視圖影像序列建模方法在文物保護(hù)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究,為文物數(shù)字化的良好發(fā)展提供了有力的技術(shù)手段[4-6]。但少有人關(guān)注圖像序列在重構(gòu)過(guò)程中出現(xiàn)的一些問(wèn)題,如當(dāng)照片間的關(guān)聯(lián)度過(guò)低時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致同名點(diǎn)匹配出現(xiàn)錯(cuò)誤,進(jìn)而使得模型重構(gòu)發(fā)生較大變異,于三維點(diǎn)云空間中表現(xiàn)為“點(diǎn)云空洞”,三維實(shí)景模型中表現(xiàn)為“模型缺失、紋理模糊”。同時(shí)圖像數(shù)量也并非越多越好,圖像冗余會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集時(shí)間與三維模型重構(gòu)處理時(shí)間顯著增加。圖像序列建模方法對(duì)于操作人員專業(yè)性要求較高,處理不當(dāng)極易導(dǎo)致二次采集問(wèn)題的產(chǎn)生,當(dāng)面向占地面積較大、形狀多異及紋理信息豐富的復(fù)雜異形古建筑時(shí)問(wèn)題表現(xiàn)則更為明顯。

綜上所述,目前仍缺乏相對(duì)規(guī)范化的設(shè)計(jì)流程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜古建的實(shí)景重構(gòu),研究過(guò)程中外業(yè)數(shù)據(jù)采集流程與模型重構(gòu)平臺(tái)的選擇使用都具有較強(qiáng)的主觀性而缺乏針對(duì)性。同時(shí)基于SfM算法實(shí)現(xiàn)的三維重構(gòu)平臺(tái)眾多,卻受限于其處理方式及應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)的差異,使得模型重構(gòu)運(yùn)算效率與質(zhì)量也有較大區(qū)別。因此,為較好滿足復(fù)雜異形古建筑的實(shí)景三維重構(gòu)需求,本文提出基于SfM的視頻幀影像三維重構(gòu)方法,以期對(duì)復(fù)雜異形古建筑三維重構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范化流程欠缺問(wèn)題進(jìn)行探索,設(shè)計(jì)合理的飛行路徑與分幀流程,量化分析各軟件平臺(tái)應(yīng)用效果,并為復(fù)雜異形古建筑三維重構(gòu)選擇適宜性應(yīng)用平臺(tái)提供參考。

1 技術(shù)路線

基于SfM的視頻幀影像三維重構(gòu)方法主要包含外業(yè)視頻影像數(shù)據(jù)采集、內(nèi)業(yè)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理、視頻幀影像三維重構(gòu)等步驟,其技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 基于SfM的視頻幀影像三維逆向重構(gòu)方法技術(shù)路線

2 基于SfM的視頻幀影像三維重構(gòu)方法

無(wú)人機(jī)由于配備的相機(jī)像幅尺寸較小,考慮模型精度,對(duì)航攝的影像重疊率要求一般較高[2],使用常規(guī)的圖像序列方式采集建筑信息往往需要較多的影像數(shù)量,建模所需圖像的具體幅數(shù)也較難確定,二次采集問(wèn)題時(shí)有產(chǎn)生;此外無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中很容易受操作人員水平和飛行狀態(tài)穩(wěn)定性的影響,使得圖像序列包含的影像位姿往往不夠準(zhǔn)確。因此,考慮使用視頻采集方式獲取數(shù)據(jù),視頻可看作是由一個(gè)個(gè)序列圖像組成的數(shù)據(jù)集,雖然視頻分幀得到的圖像并不包含位置、姿態(tài)等信息,但通過(guò)自定義時(shí)間間隔調(diào)整圖像重疊率,獲取具有高重復(fù)性的視頻幀序列后,再利用SfM技術(shù)對(duì)視頻幀影像進(jìn)行匹配檢測(cè)與增量重建,則可實(shí)現(xiàn)與POS數(shù)據(jù)輔助圖像相當(dāng)?shù)慕ＰЧ鸞7-8]。不僅降低了前期影像數(shù)據(jù)采集的復(fù)雜度,提高了采集效率,同時(shí)也有效避免了由于重疊度不足導(dǎo)致的二次采集問(wèn)題的發(fā)生。

由于未知數(shù)初值求解策略的差異,典型的SfM可分為兩類,分別為增量式SfM與全局式SfM,如圖2所示。增量式SfM通過(guò)不斷迭代優(yōu)化實(shí)現(xiàn)三維重構(gòu),具有較好的穩(wěn)健性,相較于全局式SfM的一次性優(yōu)化求解策略,解算精度更優(yōu),應(yīng)用也更為廣泛[9]。基于SfM的視頻幀影像三維逆向重構(gòu)方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖2所示。

圖2 增量式SfM和全局式SfM技術(shù)流程

(1)外業(yè)視頻影像數(shù)據(jù)采集。在路徑規(guī)劃方面,借鑒包圍盒和包絡(luò)球思想[10],將鼓樓近似看作矩形包圍盒,建立其對(duì)應(yīng)的外接包絡(luò)圓柱體。采用包絡(luò)圓柱體作為無(wú)人機(jī)的航攝基準(zhǔn)面,并建立一個(gè)以其底面中心點(diǎn)為圓心的同心航路圓柱體。

根據(jù)CMOS尺寸、相機(jī)焦距(f)、成像視野等參數(shù)指標(biāo)[11],計(jì)算無(wú)人機(jī)云臺(tái)相機(jī)到被測(cè)鼓樓的距離,即航路圓柱體上相機(jī)到包絡(luò)圓柱體的距離;通過(guò)設(shè)置合理的攝物距離(D),從而確定無(wú)人機(jī)的安全飛行路徑范圍,保障拍攝對(duì)象信息采集的完整度。上述4個(gè)相關(guān)參數(shù)指標(biāo)的數(shù)學(xué)關(guān)系為

(1)

式中,w or h表示水平或垂直方向。

由式(1)可以得出,在感光元件CMOS及焦距f雙指標(biāo)不變的條件下,只要確定攝像視野大小即可解算出相機(jī)的攝物距離。區(qū)別于一般的拍照攝影建模方式,視頻攝像獲取的視頻幀影像具有較高的重疊度。因此,在業(yè)內(nèi)作業(yè)進(jìn)行同名點(diǎn)匹配時(shí),無(wú)須考慮重疊度要求。外業(yè)現(xiàn)場(chǎng)操作時(shí),按上述規(guī)劃路徑環(huán)繞古建筑中程位置一周,并拍攝視頻影像即可。

(2)內(nèi)業(yè)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理。三維模型重構(gòu)效果的優(yōu)劣很大程度上取決于視頻分幀處理流程的設(shè)定合理性,視頻幀影像數(shù)量冗余會(huì)導(dǎo)致建模體量增大與建模時(shí)間相對(duì)延長(zhǎng),而影像數(shù)量不足則會(huì)導(dǎo)致模型建構(gòu)失敗。故需要對(duì)視頻分幀的基本處理流程做出相對(duì)規(guī)范的設(shè)定,如圖3所示,以獲取最優(yōu)抽幀時(shí)間間隔,可有效避免二次采集問(wèn)題的發(fā)生。其表達(dá)式為

圖3 環(huán)拍視頻分幀處理流程

(2)

式中,i為間隔時(shí)間下提取影像幅數(shù),i=1,2,3,…,n,ω0=1。

依照上述流程完成視頻幀影像提取后,由于無(wú)人機(jī)相機(jī)易受傾斜與振動(dòng)的影響,可能會(huì)導(dǎo)致影像畸變誤差問(wèn)題的產(chǎn)生。故視頻幀影像在內(nèi)業(yè)處理時(shí)須進(jìn)一步篩選與剔除可能對(duì)建模解算產(chǎn)生影響的含有拖影的圖像序列[12]。

(3)特征點(diǎn)提取與匹配。采用尺度不變特征變換算法(scale invariant feature transform,SIFT)對(duì)視頻幀影像進(jìn)行特征點(diǎn)的提取與匹配[13],主要包括以下4個(gè)步驟:尺度空間極值檢測(cè)、確定特征點(diǎn)主方向、生成SIFT特征向量、特征向量匹配。通常采用隨機(jī)采樣一致性算法(RANSAC)[14]對(duì)初步獲取的錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行粗差剔除,以找出模型參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)。

(4)稀疏重構(gòu)與誤差優(yōu)化。首先根據(jù)上一步匹配成功的特征點(diǎn),求解出基礎(chǔ)矩陣或本質(zhì)矩陣[2],然后利用三角測(cè)量解算空間點(diǎn)的三維坐標(biāo)[6],最后采用迭代光束平差法(bundle adjustment,BA)[15]進(jìn)行優(yōu)化,不斷最小化誤差函數(shù)L(C,X)可實(shí)現(xiàn)相機(jī)的最優(yōu)位置姿態(tài)與稀疏點(diǎn)云解算[7]。即

(3)

式中,ρij表示指示函數(shù);xij表示觀測(cè)影像點(diǎn);Cj和Xi分別表示相機(jī)參數(shù)與三維點(diǎn)坐標(biāo);P(Cj,Xi)表示三維點(diǎn)在相機(jī)視角下的投影點(diǎn)。

(5)點(diǎn)云稠密重構(gòu)。由于步驟(4)恢復(fù)的點(diǎn)云密度比較稀疏,還無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)景三維場(chǎng)景的精細(xì)描述,仍需進(jìn)一步增加三維點(diǎn)云數(shù)量,以提高精細(xì)程度。一般采用多視圖立體視覺算法(multi-view stereo,MVS)[16]對(duì)稀疏點(diǎn)云進(jìn)行密集化擴(kuò)散與匹配,最終生成更為稠密的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

(6)實(shí)景模型重構(gòu)。三維空間點(diǎn)云不具有結(jié)構(gòu)化信息,可視化效果欠佳,不利于重建結(jié)果的修改與數(shù)據(jù)保存[17]。因此,需要對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行網(wǎng)格化處理和紋理映射。網(wǎng)格化主要通過(guò)點(diǎn)云三角化方式實(shí)現(xiàn)[18],代表算法有Power Crust算法與Poisson表面重建算法;紋理映射方法主要有人機(jī)交互式實(shí)現(xiàn)與自動(dòng)實(shí)現(xiàn)兩類,前者多見于傳統(tǒng)建模過(guò)程,目前實(shí)景三維重建充分利用相機(jī)的解算位姿可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化視圖映射,構(gòu)建出具有真實(shí)效果的三維場(chǎng)景。

3 復(fù)雜鼓樓三維重構(gòu)示例

3.1 試驗(yàn)區(qū)域與數(shù)據(jù)獲取

試驗(yàn)選取寧夏銀川市重點(diǎn)保護(hù)文物明代十字鼓樓作為試驗(yàn)對(duì)象,樓總高36 m,占地576 m2。由臺(tái)基、樓閣、角坊組成。臺(tái)基呈正方形,邊長(zhǎng)24 m,高8.5 m,用磚石砌筑。鼓樓建構(gòu)結(jié)構(gòu)嚴(yán)密緊湊且表面紋理復(fù)雜,能夠較好論證基于SfM的視頻幀三維重建方法的可行性及優(yōu)越性。

試驗(yàn)主要過(guò)程分為外業(yè)視頻影像數(shù)據(jù)采集與內(nèi)業(yè)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理兩個(gè)階段。外業(yè)階段:按上述路徑規(guī)劃,經(jīng)計(jì)算,在距鼓樓47 m處進(jìn)行環(huán)繞飛行并采集視頻影像,錄制環(huán)拍視頻的分辨率為3840×2160像素,幀速率為30幀/s。在飛行任務(wù)結(jié)束后,檢查拍攝成果,顯示拍攝影像清晰且覆蓋鼓樓所有測(cè)區(qū),可用于后期三維模型重構(gòu),獲得鼓樓視頻影像時(shí)長(zhǎng)為82 s。內(nèi)業(yè)階段:由于飛行環(huán)繞效果良好,獲取視頻影像較為完整,此次視頻時(shí)長(zhǎng)不作優(yōu)化刪減,以視頻第1 s作為分幀起點(diǎn),視頻最后1 s作為分幀終點(diǎn)。經(jīng)多次抽幀試驗(yàn),考慮建模效率和建模質(zhì)量,結(jié)合視頻時(shí)長(zhǎng)最終選取最佳分幀時(shí)間間隔為1.15 s,并對(duì)抽幀影像進(jìn)行篩選與剔除,最終獲取有效影像71幅。

3.2 試驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展,出現(xiàn)了許多基于SfM算法的三維重建軟件平臺(tái)[6-7,16],主要分為開源與商業(yè)兩類。雖然各軟件平臺(tái)的底層算法類似,但出于應(yīng)用角度,處理方式、面向使用環(huán)境與受眾的差異,也使得不同軟件在實(shí)際使用中各有優(yōu)劣,不過(guò)總體上商業(yè)軟件平臺(tái)的發(fā)展更為成熟、使用更為廣泛。因此,鑒于本文復(fù)雜古建筑(鼓樓)的實(shí)際建模需求,在通過(guò)上述步驟流程獲取了具有一定數(shù)量的鼓樓重疊度視頻幀影像后,選取了目前主流的3款商業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)鼓樓實(shí)景三維模型重構(gòu)任務(wù),并對(duì)3款軟件進(jìn)行對(duì)比分析,探求最優(yōu)化的使用策略。考慮評(píng)價(jià)分析的公平性,此次試驗(yàn)在同一運(yùn)行環(huán)境下進(jìn)行,具體參數(shù)見表1。

表1 三維重構(gòu)試驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境參數(shù)

4 結(jié)果與討論

為進(jìn)一步量化評(píng)價(jià)3款重構(gòu)軟件(ContextCapture、RealityCapture、PhotoScan),從建模效率與建模質(zhì)量2個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。

4.1 建模效率對(duì)比

建模效率評(píng)估考慮了軟件操作難易程度與三維重構(gòu)處理耗時(shí)兩個(gè)指標(biāo)。可以發(fā)現(xiàn),ContextCapture平臺(tái)模型重構(gòu)采用分塊處理技術(shù),包括Master和Engine兩個(gè)工作模塊。相比于其余兩個(gè)平臺(tái),對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件性能優(yōu)化效果最好,所需建模時(shí)長(zhǎng)適中,可以最大限度地利用電腦內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,輸出多種三維數(shù)據(jù)格式。但結(jié)果轉(zhuǎn)化形式多樣化的同時(shí)也帶來(lái)了建模操作流程相對(duì)煩瑣的問(wèn)題,需要依據(jù)對(duì)接的后期軟件類型,設(shè)置選擇合理的輸出格式;PhotoScan平臺(tái)是3款軟件平臺(tái)中對(duì)計(jì)算機(jī)性能要求最高的一款,支持PhthonAPI二次開發(fā),具有良好的拓展性,且操作邏輯簡(jiǎn)單易懂,操作難度簡(jiǎn)單于ContextCapture平臺(tái),建模流程更為標(biāo)準(zhǔn)化,建模過(guò)程中可實(shí)現(xiàn)各個(gè)步驟的參數(shù)化調(diào)整,但重建耗時(shí)最長(zhǎng),處理效率表現(xiàn)較差;RealityCapture平臺(tái)的自動(dòng)化重建程度最高,可實(shí)現(xiàn)一鍵重構(gòu),操作難度最低。但本次試驗(yàn)考慮對(duì)比各平臺(tái)的建模效率,故采用分步式操作,方便過(guò)程中優(yōu)化建模區(qū)域,與其他軟件形成相對(duì)合理的對(duì)照,其操作過(guò)程與PhotoScan平臺(tái)類似。此外RealityCapture平臺(tái)在建模過(guò)程中可對(duì)模型面數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,提高運(yùn)行效率。在3款重構(gòu)平臺(tái)中,建模所需時(shí)間最少,重建實(shí)現(xiàn)步驟多樣,相對(duì)便捷。各軟件平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理耗時(shí),結(jié)果如圖4所示。

圖4 三維重構(gòu)處理耗時(shí)

4.2 建模質(zhì)量

4.2.1 空三精度對(duì)比分析

建模質(zhì)量評(píng)估考慮了空三精度、模型完整度、紋理細(xì)節(jié)3個(gè)指標(biāo)。本文以空三結(jié)果中的像點(diǎn)重投影誤差作為3種建模平臺(tái)的精度評(píng)定指標(biāo)[18]。重投影誤差可簡(jiǎn)單理解為真實(shí)三維空間點(diǎn)在圖像上的投影和重投影誤差,但由于各種原因計(jì)算得到的值和實(shí)際情況不完全相符(差值不為0),此時(shí)需要將這些差值和(即誤差函數(shù)L(C,X))最小化,以求解最優(yōu)的相機(jī)位姿參數(shù)和三維空間點(diǎn)坐標(biāo)。因此,像點(diǎn)重影誤差值與空三精度呈負(fù)相關(guān),可較為精確表示模型的相對(duì)精度,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。由表2可知,PhotoScan平臺(tái)在空三解算過(guò)程中所產(chǎn)生的誤差結(jié)果最大,ContextCapture平臺(tái)的像點(diǎn)重投影誤差小于其他兩款,空三解算結(jié)果質(zhì)量更優(yōu),建立的鼓樓實(shí)景三維模型具有更高的精度。

表2 像點(diǎn)重投影誤差統(tǒng)計(jì)像素

4.2.2 模型完整度對(duì)比分析

對(duì)于形態(tài)多異、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的古建筑而言,模型的完整程度是衡量實(shí)景模型建模效果的一個(gè)重要參考。但對(duì)比多種模型的完整程度時(shí),卻較難表示其具體的程度多少。因此,為更好對(duì)比3款軟件平臺(tái)的建模效果,定義模型完好率R指標(biāo)用于量化各古建筑模型的相對(duì)完整度[19]。完好是指模型沒(méi)有變形和紋理丟失,實(shí)景模型還原度較高。完好率指標(biāo)計(jì)算流程可簡(jiǎn)單歸納為:①用平面網(wǎng)格均勻劃分鼓樓模型的4個(gè)外立面與1個(gè)上部立面(如圖5所示),得到網(wǎng)格總數(shù)N;②估算各單位網(wǎng)格中完好面積I占其總面積L的比重(單位完好率P),一個(gè)網(wǎng)格視為一個(gè)面積計(jì)算單位;③將5個(gè)面所有網(wǎng)格的單位完好率相加并除以網(wǎng)格總數(shù)即可得到整個(gè)鼓樓模型的完好率。其表達(dá)式為

圖5 某外立面與上部立面的劃分示例

(4)

式中,i為網(wǎng)格數(shù)量,i=1,2,…,N。

經(jīng)統(tǒng)計(jì),依據(jù)ContextCapture建立的實(shí)景模型效果較好,模型紋理缺失與變形問(wèn)題較少,完好率約為0.89;RealityCapture建模的完好率約為0.75,鼓樓模型頂部出現(xiàn)了構(gòu)件缺失,部分位置的紋理缺失較多;而PhotoScan建立模型存在的問(wèn)題較多,模型上部出現(xiàn)了空洞現(xiàn)象,且變形較為嚴(yán)重,模型的完好率約為0.67。

4.2.3 模型紋理細(xì)節(jié)對(duì)比

本文重點(diǎn)選取鼓樓具有代表性的建筑紋理區(qū)域(如圖6所示),以觀察3種建模平臺(tái)的模型細(xì)部建立效果。由圖6可知,在鼓樓建筑物的欄桿、房檐及上立面頂部區(qū)域,ContextCapture平臺(tái)輸出實(shí)景模型的幾何畸變較小,細(xì)節(jié)完整,紋理清晰度高,整體效果優(yōu)于RealityCapture、PhotoScan平臺(tái)建立的三維模型;RealityCapture、PhotoScan平臺(tái)的整體模型紋理清晰度顯示效果差異不大,但RealityCapture平臺(tái)的紋理細(xì)節(jié)信息表現(xiàn)能力要略好于PhotoScan平臺(tái),沒(méi)有出現(xiàn)較明顯的紋理缺失與模型空洞現(xiàn)象。雖然不同平臺(tái)對(duì)視頻幀影像的色彩和亮度解算效果略有差異,但總體而言,3款軟件平臺(tái)都能對(duì)鼓樓的主體部分進(jìn)行基本的真實(shí)性還原,ContextCapture平臺(tái)構(gòu)建的三維模型紋理質(zhì)量最優(yōu),能夠較完整且真實(shí)清晰地還原復(fù)雜鼓樓建筑物的紋理細(xì)節(jié)。

圖6 鼓樓實(shí)景三維模型細(xì)部對(duì)比

5 結(jié) 論

考慮部分復(fù)雜異形古建筑具有占地面積較大、形狀多異及紋理信息豐富等特征,采用傳統(tǒng)方法對(duì)其實(shí)現(xiàn)精細(xì)化三維重構(gòu)的難度較大。該文提出了一種基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)的低成本、簡(jiǎn)單高效的視頻幀影像三維重構(gòu)方法,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜單體古建筑(明代鼓樓)表面精細(xì)紋理獲取與實(shí)景三維模型構(gòu)建,主要結(jié)論如下:

(1)前期采集策略上的優(yōu)化,通過(guò)設(shè)計(jì)規(guī)劃合理的飛行路徑,有效解決了三維重構(gòu)過(guò)程中圖像序列關(guān)聯(lián)度不明確的問(wèn)題,將前期采集時(shí)的影像數(shù)量不確定性轉(zhuǎn)化為后期建模過(guò)程中按照實(shí)際建模要求彈性化間隔提取視頻幀影像,能以較少的影像幅數(shù)高效實(shí)現(xiàn)復(fù)雜異形古建筑精細(xì)化三維模型重構(gòu),在一定程度上提高了建模效率與質(zhì)量。

(2)基于SfM算法實(shí)現(xiàn)的3款主流模型重構(gòu)平臺(tái)對(duì)比,其中PhotoScan平臺(tái)可拓展性高,操作流程較為簡(jiǎn)便,但建立的三維模型整體效果較差且用時(shí)較長(zhǎng);RealityCapture平臺(tái)整體性能表現(xiàn)均衡,但整體建模效果不如ContextCapture平臺(tái);ContextCapture平臺(tái)的操作邏輯相對(duì)復(fù)雜,但綜合能力最為突出,建模質(zhì)量和紋理清晰度均表現(xiàn)較佳,建議首選ContextCapture平臺(tái)應(yīng)用于此類復(fù)雜異形古建筑的保護(hù)實(shí)踐。