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利用数码像机进行房产测量与建筑物的精细三维重建

刘亚文  
【摘要】:数字近景摄影测量已经突破了传统的近景摄影测量理论,在数字城市(城市建筑物重建与纹理恢复)、古建筑与古文物的重建、工业零件的检测等领域得到了广泛的应用。利用数码相机获取的单(序列)影像进行房屋三维重建与量测是数字近景摄影测量与计算机视觉研究热点与难点之一,对它的研究有着十分重要的理论和现实意义。 本文对利用数码相机获取的影像进行房产测量和建筑物精细三维重建所涉及的摄影测量理论与计算机视觉技术进行深入研究。主要研究内容包括单影像房屋三维重建;利用线划地图与非量测相机影像进行多栋房屋的三维重建:利用数码相机获取的影像进行房产测量和建筑物的精细三维重建。 单幅影像规则几何体房屋三维重建与用传统近景摄影测量方式进行房屋三维重建是有区别的。在传统近景建筑物摄影测量中,需要精密的量测相机,且要在建筑物上布置大量的人工标志,在重建的过程中利用传统的双像点摄影测量(point-photogrammetry)原理。单幅影像多规则几何体房屋三维重建是从一幅非量测数码相机获取的影像,利用线摄影测量(line-photogrammetry)的原理实现的。因为没有任何物方量测性控制信息,影像上的信息和房屋自身几何信息是极其重要的。利用非量测相机获取的单影像进行三维建模,在理论上大致可以分为以下几个步骤:(1) 影像的内、外方位元素的确定(f、x_o、y_o、X_s、Y_s、Z_s、φ、ω、κ):(2) 应用构建实体几何CSG理论(Constructive Solid Geometry)技术重建建筑物的三维模型。基本理论是利用建筑物三组空间互相垂直的平行线与它影像上对应直线段,或空间互相垂直的平行线的无穷远点(∞点)与影像上对应的“灭点”(Vanishing points)确定影像的内、外方位元素。而且一般选定建筑物的一个“角点”为物方坐标系的原点,建筑物过该点的三条相互垂直边分别为坐标系的X、Y、Z轴。 基于直线的共面方程是单影像房屋重建的基础,考虑到共面方程解的收敛和稳定性,应尽量减少方程未知参数。在单影像规则房屋三维重建中,当一幅影像上恢复多栋规则房屋或一栋房屋由多个规则几何体组成时,要顾及房屋或规则几何体在物方坐标系中的旋转和平移。这样单个几何体的物方参数由物方角点坐标减少为平移参数△X、△Y,旋转参数和规则体的自身参数(如长方体的房子参数可假设为长宽高l、w、h)。 通常在城市房屋三维重建中,一幅影像上并不只有一栋房屋,而是有多栋房屋,但是如何在一个统一的坐标系中确定影像的方位元素仍有一定的难度。为此本文提出了基于地图数据,通过立方体的CSG(结构实体几何)技术的新途径进行房屋的三维重建。即利用直接线性变换(DLT)、单影像空间后方交会确定影像方位元素的初值;然后利用多栋房屋的直线(特别是房屋的铅垂线)确定影像方位元素的精确值,以达到多栋房屋同时建模的目的。 在利用线划地图与非量测相机影像进行多栋房屋的三维重建方面,讨论了运用直接线性变换(DLT)确定影像方位元素初值;基于共线方程多目标最小二乘平差解算可逐步精确影像方位元素值及房屋高度信息。影像的内方位元素x_o、y_o固定在影像的中心,整个平差解求过程较稳定,否则由于未知参数间相关性较大,影像内方位元素在解求过程中变化较大,会出现不合理的内方位元素值。 运用最小二乘模板匹配自动提取影像线边缘,采用模板匹配中相关系数值来剔除伪边缘,实验证明用最小二乘模板匹配中相关系数值来剔除伪边缘较计算机图形学中提取可见边算法剔除伪边缘速度快,可满足后续平差处理。 基于线特征共面方程最小二乘客精确解求影像方位元素和房屋的高度,当用于平差模型解算的影像线段为一组物方平行于X、Y或Z轴直线的对应线段时,共面方程最小二乘解是不收敛。论文中讨论了房屋高度初始值、影像线的分布对影像方位元素值及房屋三维重建的影响。 在线划地图与非量测相机影像进行多栋房屋的三维重建中采用基于知识的纹理恢复方法,实验证明此方法是一种能满足视觉效果的快速恢复纹理的方法。 在利用数码相机获取的影像进行房产测量和建筑物的精细三维重建方面,论述了数码相机进行房产测量的原理,详细讨论了房产基础测量中房屋平面位置坐标解求的过程和房屋细部三维重建。影像的获取方式为地面正直摄影,这种方式利于影像间的自动定向和连接。但对于房屋凹陷部位的结构线


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