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近景目标三维重建的自动化方法研究

季铮  
【摘要】: 本文主要讨论和研究的是如何利用非量测像机对物体进行拍摄,结合控制点信息,实现物体真实尺寸的三维重建,以飞机为主要重建对象。基于近景摄影测量的三维重建的自动化水平还比较低。一是因为近景摄影难以保证航空摄影中的作业规范以及基本摄影参数的稳定;二是由于目标表面形状的多样性,场景的复杂性,对目标的自动识别和模型提取要求很高,实现自动重建还非常困难。本文以飞机、座椅等物体为重建对象,以摄影测量和计算机视觉重建理论和技术为基础,实现完整的三维重建系统,并结合影像信息提取技术,从目标提取和模型量测两个方面提高三维重建的自动化水平。 主要的研究工作有: 1.对近景对象的拍摄和影像方位元素的解算。分条带模型对飞机进行拍摄,以便生成便于连续处理的条带模型。利用已有的检校技术对非量测像机进行检校,获取内参数初值。对近景中的重建对象分两类处理:对于便于连续定向处理的场景,采用航空摄影中的“单航带”模型,进行航带法的空中三角测量获取初值;对于不便连续定向的场景,利用足够多的控制点进行方位元素的初值解算。两类都由光束法获取精确解。 2.影像低层特征的提取是影像匹配和量测的基本要素,也是进行中、高层语义特征识别的基础。本文主要以角点、直线段、区域特征作为特征基元,讨论这些特征基元提取的一般方法,并实现相应的算法,实现对影像基本特征的提取,作为提取特殊目标的基础。 3.利用不变量特征对标记牌和椭圆状铆钉的自动提取。标记的识别是计算机视觉和摄影测量在检校和重建中经常应用的,已有的自动提取算法大多是在简单背景下有比较好的性能。在复杂背景下,大多还靠人工测量。本文提出利用特征基元的不变量和构造局部特征,在整幅影像中进行检索分析,定出初始位置,结合结构模式,进行精确定位的全自动方法。实现在复杂背景下,标记牌的识别和定位。根据椭圆状铆钉的特征,利用椭圆边缘段的性质,在边缘图上进行粗定位,并在局部影像区域内做精确边缘提取和椭圆拟合,实现铆钉的提取。 4.基于面片三角网实现模型的全三维重建。航空摄影中,主要以DEM、正射影像来表达地面模型,重要的地面目标如建筑等,也基本上是以2.5D的模型,而近景目标大多需要完整的三维模型表达,基于深度的表达方式就满足不了重建需求。本文针对飞机整体建模的复杂性,提出基于边界定义的约束Delaunay三角网面片的数据组织方法,实现飞机完整三维模型的表达和重建。在面片内表面点的测量中,实现了基于三角网约束的物方多视匹配,使面片三角网以较高的自动化程度实现重建。 5.基于参数几何模型的多视量测实现对于具有规则几何形状的部件(飞机上的进出气口、轮胎,座椅等)的重建。对于某些规则部件用三角网模型表达既不准确,代价也大,需要利用参数几何建模。对于能够由简单模型组合表达的对象,利用CSG建模方法,进行组合重建。对于具有复杂表面的模型,提出基于广义柱体积分建模的方法。本文设计几种截面形状(圆、矩形、多边形)的积分体参数模型以适应不同几何造型的物体。参数几何模型的重建主要是位姿参数和造型参数的重建。对于位姿参数,针对不同的模型设计相应的量测方法以获取模型的初始方位参数,根据不同类型的参数模型,可以建立空间参数到像方直线段模板匹配的平差模型,对方位参数进行优化。通过人工交互对各截面进行调整实现造型重建。


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