王国伟
天津市建筑科学研究院有限公司 天津市 300193
摘要：无人机具有机动、灵活、快速、经济等特点，以无人机作为航空摄影平台能够快速高效地获取高质量、高分辨率的影像，无人机在摄影测量中的优势是传统卫星遥感无法比拟的，越来越受到研究者和生产者的青睐，大大地扩大了遥感的应用范围和用户群，具有广阔的应用前景。
1.倾斜摄影测量原理
通过传统摄影测量的飞机飞行方式，增加向前、后、左、右四个方向的传感器镜头，同时拍摄一组正摄和四个倾斜等五个不同角度的相片。拍摄相片时，同时记录航高、航速、航向重叠、旁向重叠、坐标等参数，然后对倾斜影像进行分析和整理。在一个时段，飞机连续拍摄几组影像重叠的照片，同一地物最多能够在三张相片上被找到，这样业内人员可以比较轻松地分析建筑物的结构，并且可以选择最为清晰的一张照片制作细部纹理。
2.密集匹配算法
采用无人机影像恢复被摄物体三维信息，具有自动化程度高、成本低廉的特点。密集匹配技术是基于二维影像恢复三维信息的关键技术之一，同时也是摄影测量和计算机视觉领域的热点和难点问题。无人机影像相对于传统航摄影像，具有影像分辨率高、重叠度大的优势，同时也存在基高比小、影像姿态不稳定等问题。无人机影像的这些特点给无人机影像的密集匹配带来了困难。
针对无人机影像的特点，设计一种基于影像分割的密集匹配算法。算法的主要过程为：首先，采用mean shift方法对核线影像进行彩色分割，然后采用半全局匹配方法生成初始视差图，在此基础上，以影像分割的块作为最小单位用Ransac方法拟合视差平面并精化，再采用置信度传播方法进行视差平面分配，由此得到视差图，最后进行视差精化。考虑到算法的效率和适应性等问题,密集匹配采用影像分块的策略,解决了由于视差范围过大而导致的内存不足的问题，提高算法的适用性。
3. 纹理映射和细节层次模型
3.1纹理映射的基本原理
纹理生成过程实质上是将定义的纹理映射为反映某种三维景物表面的属性，并参与后续的光照明计算。为物体表面添加纹理的技术称为纹理映射，即对物体表面细节进行模拟。当用光照模型计算物体表面的颜色时，细节多边形的各个反射系数代替它所覆盖的部分物体表面的相应反射系数参与计算。
以前，提高一个对象真实感的主要方法是增加物体的多边形，然而增加多边形的实时仿真会使图形速度变得缓慢。目前，图形硬件都具有实时纹理处理能力，允许二维图像位图上的像素值加到三维实体模型的对应顶点上，以增强图像的真实感。总之，使用纹理映射技术有以下优点：增加了细节水平及景物的真实感；由于透视变换，纹理提供了良好的三维线素；
纹理大大减少了环境模型的多边形数目，提高图形显示的刷新频率。
3.2纹理映射过程
选择或确定当前纹理 映射纹理 调整面上图像的颜色数据和阴影数据 应用过滤器消除由像素到图元间的关系引起的不正常效果。纹理映射涉及透明纹理映射技术、纹理拼接、复杂模型表面的纹理映射等的几种关键技术。
3.3细节层次模型
细节层次模型技术（LOD技术），其主要思想就是利用一组复杂程度（一般以多边形数来衡量）各不相同的实体细节层次模型来描述同一个对象，并在绘制图形时依据视点的远近或其他标准在这些细节模型中进行切换，自动选择相应的显示层次，从而能够实时地改变场景的复杂程度，而又不影响效果的目的。
LOD技术大多情况下用于简化多边形几何模型，目前在简化模型的研究中，生成层次LOD模型的方法主要有:细分法，采样法，删减法。其中删减法应用较广泛。
4.利用Photoscan进行三维建模
Agisoft Photoscan功能非常强大、可以结合无人机和地理信息系统进行大型地质调查，也可以进行图像拼接和多视角三维重建，操作的难度相对比较小。对于一个简单的单目多视角三维重建场景来说，Photoscan 只需要五步操作就可以生成三维模型。
导入图片
这一步需要注意，对于存在有明显拍摄缺陷的图像（如虚焦、曝光过度），要事先剔除掉。
对齐图片
这一步主要进行相机的标定以及稀疏重建。由于Photoscan对使用者封装了其中的计算过程，只留了三个参数供选择。实际使用中一般只需要设置决定计算的精确性，有高中低三个选项，精度越高计算速度越慢只要计算机硬件性能足够，一般选择高（High）；第二项成对预选（Pair preselection）一定要选择禁止（Disabled）。选好选项后，点击ok，计算机就开始进行分析和重建了，一般从几分钟到几十分钟不等。稀疏点云重建之后，我们可以大体上看到重建场景的样貌，其中红色部分代表的是相机空间矩阵，主要是方便检查校验相机信息，被红色部分包围的就是重建目标，可以看出，房屋的主体轮廓和纹理信息已经基本成型红色部分之外的点云是一同被恢复出的场景信息，虽然是我们不需要的东西，而且在拍摄图像是并没有特意兼顾，但是可以发现其三维重建点云依然可以接受可见算法的强大，通过点云编辑工具将不需要的部分删除。
密集点云重建
这一步将重建用于网格化的密集点云，是关键的一步。执行工作流程（Workflow）生成密集点云（Build Dense Cloud）。这一步选项依旧很少，只有两项，质量（Quality），和对齐图片的类似，影响重建的精度，值越高计算越准确但是时间越长。在密集点云重建过程中，往往需要对点云的空间信息进行过滤，进行降噪处理。处理时根据不同的目标特征信息，需要做不同的设置。平和的设置（Mild）对噪声处理效果有限，但是对模型细节的破坏少，激进（Aggressive）的设置降噪的效果好，但是对模型的细节破坏大。因此，这一选项要根据目标模型的具体情况斟酌后选定。
④建立网格
此步骤是对三维点云进行三角化处理，执行工作流程——网格重建。在菜单下有三个选项需要选择， 表面类型（Surfacetype），选择任意（Arbitary），另一个选项高度厂（Heightfield）针对的是航空图像。点云来源（Source data），这里当然要选择密集点云（Dense cloud）， 如果选择稀疏点云(Sparse cloud)，结果会比较差。多边形数量（Polygon count），根据需要选择，同样，数量越多处理时间越长，默认给出了几种精度下的对应数量，也可以根据需要手动设置。
⑤建立纹理
纹理指的是表面的图案信息。Photoscan 不仅能恢复模型，还能将通过空间映射得到的纹理信息转换成二维图像，用以配合模型输出到其他三维软件（3d Max、Autocad 等）进行后续处理。执行工作流程（Workflow）——建立纹理（Build Texture），一般情况下，不需要做任何修改，保留默认信息确定就可以。
至此，三维重建过程基本结束，模型三角面在数百万左右，经实物测量验证，模型主要结构误差为厘米级。从全过程来看，人工参与的过程已经大大简化，时间成本也很低，半天时间就能得到以往几天都很难得到的结果，而且可以一次批量处理多个重建过程，人力劳动强度大大降低。后期可以利用专业软件对模型进行修改和美化，以达到预期效果。
5.结束语
近年来，无人机倾斜摄影测量技术得到了迅猛发展，倾斜摄影测量技术不仅能够快速的获取地表、地物实体的纹理细节，丰富了影像数据，而且通过高冗余度的影像重叠，能够迅速的实验三维实景重现。无人机倾斜摄影测量技术是传统测量手段无法比拟的，目前以广泛用于公安、应急、测绘、环保、旅游等行业，越来越受到研究者和生产者的青睐，具有广阔的应用前景。
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