基于實景三維技術的古建筑數據融合及文化信息提取研究

馬莉　沈潔　陳代

摘要：為了對古建筑的保護相關工作進行具體深入探討，文章提出一種基于三維實景技術古建筑數據融合及文化信息提取模型。模型由古建筑數據融合模型和古建筑文化信息提取模型組成。模型集合了地面三維激光掃描、機載Li DAR和無人機傾斜攝影測量數據融合技術，以獲取全面的古建筑空間信息。古建筑文化信息提取模型采取了K均值聚類算法和迭代自組織數據分析算法，以獲取古建筑的文字和圖案信息。實驗結果顯示，多源數據的最終融合最大的點位誤差為3.1cm，平均點位誤差為1.62cm，整體精度優(yōu)于單一數據所獲的實景模型。整體模型能夠實現(xiàn)對古建筑的數據融合和文化信息提取，具有廣闊的應用前景。

關鍵詞：古建筑，數據融合，文化信息提取，實景三維技術

中圖分類號：P321

文獻標識碼：A

文章編號：1674-9545（2023）03-0063-（07）

DOI：10.19717/j.cnki.jjun.2023.03.013

中國歷史源遠流長，其中古建筑更是人們代代傳承的智慧結晶，其不僅具有極高的觀賞價值，更具備深刻的社會價值和歷史意義，因此對古建筑的保護責任重大。然而，隨著現(xiàn)代城市的高速建設，古建筑面臨著被破壞、拆除的現(xiàn)狀^[1-2]。有鑒于此，進一步采取措施保護古建筑已經亟不可待。同時，當下智能科技也有了較大的突破，對于古建筑的信息化建檔工作也逐步開展起來^[3]。殷紅霞等研究者針對單一測繪手段無法捕獲古建筑完整空間信息這一特點，提出一種基于多源異構點的云融合技術，該技術能夠實現(xiàn)古建筑的信息留存，具有應用價值^[4]。孫保燕等學者針對單一建模技術對古建筑數據采集的局限性，提出一種空地多數據互輔融合三維模型重建方法，在古建筑文物保護方面具有應用前景^[5]。王商富提出利用傾斜、貼近攝影和地面激光掃描等新型測繪技術對古建筑進行三維建模，可顯著提升建檔測繪工作的成效、效率和精度^[6]。然而，當下大多數技術都是基于單項數據采集技術，較難獲得完善的古建筑信息。實景三維技術對古建筑信息提取也具備較強的適用性。由此，該研究提出一種基于三維實景技術古建筑數據融合及文化信息提取模型，旨在利用所提模型為古建筑的保護工作貢獻力量。

1基于實景三維技術的古建筑數據融合及文化信息提取模型

1.1基于實景三維技術的古建筑數據融合模型構建

古建筑數據融合的前提是能夠采集到完整的數據信息，然而傳統(tǒng)的采集方法運行效率低下、采集時間較長^[7]。三維實景技術能夠較好地解決上述缺點，它能夠捕獲目標古建筑的色彩紋理等三維空間信息，以更好地實現(xiàn)古建筑的信息建檔。三維實景技術中，地面三維激光掃描、機載Li DAR和無人機傾斜攝影測量技術是常用的三維實景技術，三者各具優(yōu)勢^[8]。該研究嘗試將三種方法所獲取的古建筑數據進行融合，以得到更加完整、全面的古建筑空間信息。地面三維激光掃描主要通過激光測距的原理，來實現(xiàn)對待測古建筑表面紋理及其三維信息坐標的掃描。其基本公式如式（1）所示：

式（1）中，X、Y、Z表示待測古建筑的三維坐標；α表示水平角；θ表示垂直角。地面三維激光掃描技術能夠高效地實現(xiàn)對復雜古建筑的三維信息提取和建模，是一種較好的數據信息保障技術，在古建筑的保護層面也具備應用價值。機載Li DAR技術是一種集合了無人機飛行平臺、激光雷達系統(tǒng)、相機系統(tǒng)、GPS與INS、控制單元為一體的遙感測量手段。所有部分均能夠相互協(xié)調，準確地對古建筑數據信息進行采集^[9]。無人機傾斜攝影測量技術能夠通過一個飛行平臺對古建筑實現(xiàn)多角度觀測，從而同時獲取正射影像與傾斜影像。

三種三維實景技術均可捕獲古建筑的三維模型數據，但是卻存在著各自的缺陷。地面三維激光掃描技術可以實現(xiàn)對古建筑內外墻的三維點云建模，但目前我國古代建筑屋面是一個探測死角，且存在著大量的點云信息丟失問題^[10]。LiDAR能夠實現(xiàn)大規(guī)模的古建筑表面點云信息的提取，可用于大規(guī)模的房屋屋面結構信息的提取，也可用于大規(guī)模的地質災害風險點調查^[11]。然而，現(xiàn)有的方法存在測量準確度低、難以獲得外墻和缺少室內點云等問題。無人機傾斜攝影測量技術可在空域內靈活、高效地進行多視角圖像獲取，可有效地解決地基三維激光成像技術存在的頂視死角問題。但是，該方法缺少了建筑內部數據，屋檐下數據模型的準確性較差。由此，該實驗嘗試將上述三種方法結合，利用其各自的優(yōu)勢特點來獲取古建筑真實場景的3D資料。首先，利用地面三維激光掃描方法在古建筑內部進行3D掃描，獲得高分辨率的點云。然后，利用LiDAR與無人機傾斜攝影測量技術，對古建筑群的屋面及其周圍的地面進行了點云與斜坡建模。最后，對于古建筑外墻，以三維點云數據為主，以機載LiDAR與無人機衛(wèi)星數據為輔助，獲取三維數據的古建筑外墻數據。具體的實現(xiàn)過程如圖1所示。

在此之后，即可將三種方法所得的古建筑數據進行融合。首先是地面三維模型與機載LiDAR點云模型的數據融合。兩種方法進行數據融合的第一步就是先要將兩種模型所獲得的坐標進行一一匹配。假設Px₁，y₁，z₁為機載LiDAR中點云模型坐標，Qx₂，y₂，z₂為地面三維激光中的坐標。將兩者轉換至同一坐標系中，即能夠實現(xiàn)古建筑室外點云模型的數據融合。其平移過程如式（2）所示：

式（2）表示P經平移后得到的向量矩陣，其中，t_x，t_y，t_z表示平移向量。其旋轉過程如式（3）所示：

式（3）表示P繞坐標軸X、Y、Z分別旋轉α，β，γ角度得到的旋轉矩陣。之后分別求解平移矩陣和旋轉矩陣即可得到兩種方法下的空間轉換關系。此次研究擬以地面三維激光點云模型為參考站，以LiDAR采集的點云為移動站點，從兩個模型中選擇多個共同的特征點，對其進行配準和融合，從而得到完備的古建筑群室內外點云數據。

雖然，兩者結合已經能夠獲取較為完善的室外點云數據，但是仍然難以滿足古建筑數字信息建檔所需的最佳完備信息。由此，需要將無人機傾斜攝影技術所獲取的多角度影像數據進行融合。此次研究將地面三維激光點云模型數據與無人機傾斜攝影數據進行融合。首先，依然是將模型的坐標進行配準，即是將不同站點所獲取的點云數據收集至同一坐標系中。在此過程中，容易出現(xiàn)無法剔除較大誤差特征點的情況。為了解決這個問題，實驗引入了改進特征點的配準算法對同名特征點的選擇進行約束。在初步提取特征點之后，利用Kd-Tree近鄰點搜索算法獲取多個與目標點距離最近的數據點。利用這些數據點建立與目標點的最小二乘面，并計算其法向量。之后，計算法向量與天頂方向的夾角值并計算夾角值之間的差值。比較夾角值與角度閾值的大小，將該特征點進行保留或剔除。同時計算變換矩陣，刪選出所有符合要求的特征點并進行圖像拼接，詳細流程如圖2所示。

通過該研究，不僅可以補充現(xiàn)有激光點云數據模型中缺少的部分，而且還可以改進傾斜照相數據模型中出現(xiàn)的剝落、破洞等問題，從而得到一個較為完善的古建筑群的真實3D模型。

1.2基于聚類算法的古建筑文化信息提取模型構建

我國古建筑留存了大量的文字和圖案等歷史文化信息，它們具有難以估量的藝術、文化和科學價值。但是，由于時間變遷和時代更迭，這些文化信息已經大量流失，有的甚至已經被侵蝕。所以，從古代建筑中提取其所蘊含的文化價值信息至關重要^[12]。古建筑的文化信息屬于隱含信息，當前對其的研究尚未成熟，少有學者能夠對古建筑文化信息分類提取進行關注，因此其提取方式是古建筑保護的難點之一^[13]。針對以上問題，此次研究擬以我國古建筑點云數據為基礎，利用K均值聚類算法（K-means clustering algorithm，K-Means）和迭代自組織數據分析算法（iterative selforganizing data analysis techniques algorithm，IsoData）兩種不同類型的聚類算法對其進行分類。然后采用向量化的方式，對其中的文字、圖案、尺寸等屬性信息進行抽取和存儲，制作出我國古代建筑文化信息的專項圖。K-Means算法對類別的中心進行反復迭代，以獲取最佳的聚類效果。假設存在n個樣本所構成的矩陣X=x₁，x₂，…，x_n^T，K-Means算法需要將其劃分成C個類別，G表示其中一個類別，則其目標函數可以表示為式（4）：

式（4）中，Ji表示第i的目標函數；c_i表示聚類中心；x_k表示樣本點。IsoData算法是一種動態(tài)聚類方法，其在計算出聚類結果的基礎上對已有的樣本數據做出相應校正，并將樣本數據取平均值后重新聚類。該方法能夠使簇“合并”“分裂”，以獲得更合理的聚類。IsoData中存在一些參數，假設類別數為K，最大迭代次數為I，循環(huán)收斂閾值為T，標準偏差參數為θ_S。聚類中心之間的距離可以表示為式（5）：

D_ij=‖Z_i－Z_j‖ ???（5）

式（5）中，Z_i，Z_j表示第i，j類的中心；N_c表示類別數。那么每個類別中的各分量的標準偏差向量可以表示為式（6）：

式（6）中，i表示樣本的維數；j表示樣本的類別數；N_j表示類別S_j中的樣本數；x_ik表示第k個樣本的第i個分量；z_ij表示第j個聚類中心的第i個分量。通過兩種聚類模型可實現(xiàn)古建筑的文字信息提取，而對于古建筑的圖案紋理信息提取也可通過K-Means聚類算法來實現(xiàn)^[14]。傳統(tǒng)的紋理提取方法是通過手工繪制來完成。即將紋路點云轉換成紋路的正射圖像，然后將圖像輸入到繪圖軟件中完成紋路的繪制。這種方法僅對古建筑的線條信息能實現(xiàn)較好的提取，對于花紋色彩等矢量信息卻具有較為嚴重的丟失情況。除此之外，傳統(tǒng)人工提取的方式費時耗力，更具有較大的提取誤差^[15]。因此，采取K-Means聚類算法能夠更加高效和高完整度地保留古建筑的文化信息，有助于中華文化信息的傳承與保護。該研究通過設置K-Means算法的類別數和最大迭代次數來進行古建筑的圖案分類。

經過聚類后，可以實現(xiàn)對古建筑的文字、紋理、圖案的提取，但仍有一些噪聲。為此，必須將所抽取的邊界值轉化為矢量數據，來抽取并保存文本、圖案大小、文本、圖案等屬性信息。然后經過矢量數據的處理，剔除錯誤的部分，最終加入圖名、圖例、比例尺等信息，形成文本信息矢量數據生成的專題圖，即文本信息矢量信息。該實驗采用智能算法對古建筑所蘊含的文化信息進行提取改善了傳統(tǒng)方法低精度、耗時費力的缺點，在一定程度上能夠更加高效且更完整地對古建筑的信息進行留存和保護。

2基于實景三維技術的古建筑數據融合及文化信息提取模型應用效果分析

2.1基于實景三維技術的古建筑數據融合模型應用效果

該研究以點到點之間的誤差為基礎，對數據融合前后的精度進行比較。由于點云模型具有很高的精確度，且點到點之間的偏差1mm，配準偏差2mm，更符合古代建筑的真實大小，故用以作為古建筑點云模型中的點為參考。從古建筑點云模型與融合模型中選擇10個相應的特征點，并對其位置誤差進行對比分析。多源數據的最終融合結果如表1所示。從表中展示的數據不難發(fā)現(xiàn)，最大的點位誤差為3.1cm，平均點位誤差為1.62cm，數據融合后的三維實景模型精度優(yōu)于單一數據所獲的實景模型。

圖3表示地面三維激光掃描技術與機載LiDAR技術數據融合前后的對比效果圖。融合之后的數據是通過選取兩種模型之間的公共特征后進行匹配所得，從圖中的展示的圖片效果不難發(fā)現(xiàn)，最終所獲得的古建筑室內外的點云模型數據更加豐富與真實。由此，驗證了所提方法的有效性。

圖4表示地面三維激光點云模型數據與無人機傾斜攝影數據進行融合后的效果圖。從圖中古建筑的融合效果來看，數據融合之后，優(yōu)化了單一激光點云數據模型在古建筑群屋頂數據的缺失問題，同時解決了單一傾斜攝影中時出現(xiàn)的拉花、破洞等問題。由此，數據融合之后所得的古建筑三維實景模型具有更加完善的信息，有利于開展對古建筑的保護工作。

圖4 地面三維激光掃描技術與無人機傾斜攝影數據

融合效果

2.2基于聚類算法的古建筑文化信息提取模型應用效果

實驗以高精度點云模型所采集到的古建筑群文本信息為基礎，從古建筑群的文本壁面上分割出多個文本壁面。在壁面上選擇多個特征點，建立相應的正射投影面，并在此基礎上建立相應的壁面正射影像。以文字墻面的正射投影圖像為基礎，分別展開K-Means算法和Iso Data算法數據聚類，利用調整分類類別、閾值以及迭代次數等系數，對提取結果進行優(yōu)化。圖5為最終的分類結果，其中K-Means對文字的分類效果比較好，但是噪聲數目比較多，而IsoData法對文字以外的噪聲數目比較少，但是會造成詞的信息損失比較大。但是，隨著迭代次數的增加，噪點數量減少，因此K-Means算法具有更好的文字提取效果。

實驗利用K-means算法對古建筑的紋理圖案進行信息提取，最終的圖案分類結果如圖6所示。從圖中的提取效果來看，利用智能方法所提取的古建筑圖案能夠保留花紋的線條信息、色彩和其他細節(jié)信息。且所花費的時間與提取精度相較于傳統(tǒng)人工提取手段更為優(yōu)越。自動提取的智能方法幾乎能夠保留圖案的全部信息，也能將圖案所承載的文化信息留存下來，為古建筑的保護工作提供了較大的借鑒意義。

為了更好地凸顯K-means算法對于古建筑文化信息提取的性能優(yōu)勢，實驗選擇了常用的CNN算法進行對比驗證。圖7表示進行多次實驗后，三種模型對文字和花紋的平均提取精度和耗時情況。如圖7（a）所示，K-means模型的平均耗時為3.31秒，相對于另外種模型所用時間均較少。其中，K-means相對于CNN所用時間減少了41.38%，因此具有更好的處理時效性。如圖7（b）所示，K-means模型對文字、花紋的平均提取準確率為97.97%。IsoData模型、CNN模型分別為94.23%和87.32%。K-means的提取準確率均高于另外兩種模型。由此，K-means具有更高的文字、花紋信息提取精度，在實際的古建筑文化信息提取中具有更廣闊的應用前景。

3結論

中國古建筑作為中華歷史長河中的文化瑰寶，具有深遠的歷史意義。現(xiàn)代化的城市建設進程不斷加快，使得中國多數古建筑面臨著被損毀和侵蝕的現(xiàn)狀。該研究提出一種基于三維實景技術古建筑數據融合及文化信息提取模型。實驗首先對古建筑數據融合模型進行驗證，其結果顯示：多源數據的最終融合最大的點位誤差為3.1cm，平均點位誤差為1.62cm，整體精度優(yōu)于單一數據所獲的實景模型；數據融合之后所構建的古建筑室內外的點云模型數據更加豐富與真實，也解決了單一數據模型的數據缺失問題。對古建筑文化信息提取模型的實驗結果顯示：K-Means對文字的分類效果比較好，并且隨著迭代次數的增加，噪點數量減少；K-Means所提取的古建筑圖案能夠保留花紋的線條信息、色彩等細節(jié)信息，也能將圖案所承載的文化信息留存。本次實驗基本達到了實驗目的，但是仍然存在不足之處。即缺乏了對古建筑更深層次的數據提取，未來的研究可考慮從此入手。

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Research on Ancient Architecture Data Fusion and Cultural

Information Extraction Based on Realistic 3D Technology

MA Li¹，SHEN Jie²，CHEN Dai²

（1 Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering，College of Internet and

Communication；2 Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering，

Art Design College， Wuhu，Anhui 241002，China）

ABSTRACT In order to conduct specific and in-depth discussions on the protection of ancient buildings， this study proposed a model based on 3D reality technology for data fusion and cultural information extraction of ancient buildings. The model consisted of an ancient building data fusion model and an ancient building cultural information extraction model. The model integrated ground 3D laser scanning， airborne Li DAR， and unmanned aerial vehicle tilt photogrammetry data fusion technology to obtain comprehensive spatial information of ancient buildings. The model for extracting cultural information from ancient architecture adopted K-Means Clustering Algorithm （K-Means） and Iterative Self organizing Data Analysis Techniques Algorithm （IsoData） to obtain text and pattern information of ancient architecture. The experimental results showed that the maximum point error for the final fusion of multi-source data was 3.1cm， and the average point error was 1.62cm. The overall accuracy was better than that of the real scene model obtained from a single data. The overall model could achieve data fusion and cultural information extraction of ancient buildings， and had broad application prospects.

KEY WORDS ancient architecture； data fusion； cultural information extraction； realistic 3D technology

（責任編輯 寧樊西）