基于Context Capture倾斜摄影空中三角测量技术优化研究

2021-08-19 20:55张懂庆李智张繁荣
软件 2021年2期
关键词:倾斜摄影

张懂庆 李智 张繁荣

摘 要:针对目前倾斜摄影空中三角测量计算失败率高的问题,本文总结了常用的几种空中三角测量优化方案。采用Context Capture软件,以实际生产项目数据为例进行优化方案的验证,通过实验可知,采用文中提到的五种方案,可以提高空中三角测量计算的成功率,提高了数据生产效率,具有一定的实用价值。

关键词:Context Capture;倾斜摄影;空中三角测量;空三优化

中图分类号:P23;P217 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2021.02.049

本文著录格式:张懂庆,李智,张繁荣.基于Context Capture倾斜摄影空中三角测量技术优化研究[J].软件,2021,42(02):159-162

Optimization of Aerial Triangulation Based on Context Capture Inclination Photography

ZHANG Dongqing1,2, LI Zhi1, ZHANG Fanrong3

(1.First Institute Geological and Mineral Exploration of Gansu Provincial Bureau of Geology and Mineral Resources, Tianshui  Gansu  741020; 2. Environmental Damage Forensic Institute of Gansu Geology and Mining Ecological Environment Restoration Design and Research Institute, Tianshui  Gansu  741020;3. Comprehensive census of gansu coal field geological survey team, Tianshui  Gansu  741000)

【Abstract】:In view of the high failure rate of aerial triangulation of tilt photography, this paper summarizes several commonly used aerial triangulation optimization schemes. The Context Capture software is used to verify the optimization scheme by taking the actual production project data as an example. Through experiments, it can be seen that the four schemes mentioned in this paper can improve the success rate of air triangulation calculation and improve the data production efficiency, which has certain practical value.

【Key words】:Context Capture;oblique photography;aerial triangulation;aerial triangulation optimization

0 引言

倾斜摄影测量是指在飞行平台上搭载多个影像传感器,从不同角度采集影像,同时结合飞行平台搭载的GPS/IMU系统获取定位定姿数据,用于测绘产品的制作[1]。常見的五镜头倾斜相机,是由一个下视,四个侧视相机组成,为了使拍摄的影像具有相同的分辨率,下视与侧视相机夹角呈45°,侧视相机焦距为下视相机焦距的倍。倾斜摄影建模是近些年来发展起来的一项高新技术[2],随着“智慧城市”“农村房地一体登记确权”“实景三维中国建设”等国家大型测绘项目的启动和开展,倾斜摄影建模得到了前所未有的迅速发展。采用倾斜摄影方式生产的模型具有精度高、纹理真实、成本低等特点,成为越来越多企事业单位生产基础地理数据的主要作业方式。倾斜摄影建模主要流程包括空中三角测量、多视影像密集匹配、TIN构建、纹理映射和模型格式转换、输出等[3]。在建模流程中,空中三角测量直接决定了后续模型的生产,因此,提高空中三角测量的成功率是非常有必要的[4]。本文根据日常生产数据的经验,总结了几种空中三角测量优化的方案,并采用Context Capture自动化建模软件,以实际生产项目数据为例,对各方案的优缺点进行比较。通过实验可知,采用文中提到的方案,可以提高空中三角测量计算的成功率,提高数据生产效率。

1 空中三角测量优化方案

1.1 基于部分影像优化内方位元素

倾斜相机都是在已有相机的基础上进行改装的,在运输和改装过程中,相机参数发生了变化,并未对其进行检校,因此得到的相机参数并不精确。改善相机参数可以精确的还原航摄时的相机内方位元素,对提高空中三角测量的成功率有一定的作用[5]。基于部分影像优化相机参数是指通过导入少量的航摄影像,通过软件自动进行空中三角测量,计算出每个相机的精确内方位元素。然后将精确的内方位元素用到所有影像上,提高空中三角测量的成功率。

1.2基于第三方软件优化外方位元素

目前市面上三维建模软件有很多,如Context Capture、PhotoScan、Smart3D2019、PhotoMesh、Mirauge3D等,但是每个软件都有优缺点。如Context Capture空三精度好,模型效果也好,市场占有率高,但是空三通过率低;Smart3D2019空三质量很好,模型效果也非常不错,但是价格昂贵;Mirauge3D空三通过率高,但是精度较差,模型效果一般。基于第三方软件优化外方位元素,就是结合每个软件的长处,优化生产方案,提高生产效率。如可用Mirauge3D进行第一次空中三角测量计算,将计算结果含外方位元素导入Context Capture进行第二次空中三角测量,既可以提高空三的通过率,也可以提高空三的精度。

1.3基于下视镜头和平台检校参数优化侧视镜头外方位元素

倾斜相机由于视场角大导致影像边缘变形严重,分辨率不统一,目前已有的空中三角测量算法并不能很好的对其进行解算。目前常用的光束法区域网平差是在假设俯仰角和侧滚角为零的数学模型上进行展开的,在数学关系上不能支持大倾角的倾斜摄影数据。基于这两点原因,可通过对下视镜头数据进行解算,得到精确的外方位元素,然后结合平台检校参数,计算得到侧视镜头的外方位元素,提高空三通过率。

1.4不断调整空三匹配策略

倾斜摄影建模软件在开发的过程中,都会根据不同类型数据编写不同的代码来提高空三的成功率。软件参数一般都是默认的,这种设置适合绝大多数场景,但是对部分特殊场景,需要不同的参数设置来完成空三的解算。

1.5基于蒙板改变参与运算的影像大小

蒙板是通过两种颜色来设置的,对于不需要参与运算的部分,将对应的像素颜色填充为黑色;对于参与运算的部分,将对应的像素颜色填充为白色。蒙板如果是针对某一文件夹内所有的影像,则需将蒙板和影像放于同一文件夹内,且命名为mask.tif。然后新建工程,加载影像,蒙板就会起作用,这样蒙板就设置完成了。

摄影比例尺是基于传统的垂直影像来定义的,在地形起伏变化不大的区域,可以认为相机曝光点距离地面距离是一致的,这样获得的影像分辨率也可以认为是相同的。影像分辨率和航高之间的关系式见公式(1):

GSD=a*h/f                                                             (1)

结合倾斜相机主光轴旋转角度,可以得出倾斜影像中心点、近地点与远地点的大致分辨率。设倾斜影像中心点、近点和远点分辨率分别为GSDmid、GSDtop、GSDbotton,计算公式如下(2):

GSDmid=

GSDtop=                                     (2)

GSDbottom=

式中,a为CCD单像元大小;h为相对高度;f为相机焦距;αγ为倾角;βγ为视场角的一半。

通过上述公式可以看出,GSD的大小除飞行高度、焦距、像素大小之外,还和相机的倾角有关。倾角越大,其远点的分辨率越低,近点、远点GSD差异也就越大。在影像的边缘,由于变形大,分辨率差异大,导致空三解算困难,成功率低,因此如果能够改变影像像幅大小,或者改变有效参与运算的影像范围,就可以提高影像的空三计算成功率,而且可以提高空三精度。

2项目验证

2.1 Context Capture软件介绍

Context Capture是美国Bentley公司的一款软件,也是目前市场占有率最高的自动化建模软件。该软件只需导入影像或者视频数据,就可以自动完成空三的计算及模型的生产,效率非常高。软件主要有三部分组成,分别为Master、Engine和Viewer。Master是主控台,提供人机交互的界面,显示任务的进程;Engine为运算模块,所有的计算任务都由Engine来完成;Viewer是模型展示的平台,通过Viewer可以查看模型的效果,并在模型上进行坐标提取、距离量算、面积和土方量计算等。

2.2实验数据介绍

本次实验数据,来源于河湖确权项目,测区整体呈带状,宽约800m,长约30km,高差约100m,采用旋翼机搭载五镜头相机航摄,飞行10架次,地面分辨率3cm,航飞影像62545张,采集像控点35个。

2.3采用各方案进行空三解算优化

在利用Context Capture软件进行常规数据处理时,空中三角测量计算失败。因此采取以下几种方案对空中三角测量任务进行优化,取得了很好的结果。

(1)基于部分影像优化内方位元素。在对10架次影像整体进行空三加密时,空三任务计算直接失败,通过对失败的原因分析发现是内存溢出导致的。按照像控点的分布,对10架次影像进行分块计算,分块的原则是至少包含3个像控点,这样才能保证接边精度,总共分成了8块。在分块进行空三加密时,空三结果出现了分层、呈弧形等现象,通过对计算结果查看发现,相机报告中给出的相机焦距和软件计算得到的焦距相差较大,于是开始对相机进行自检。选取5镜头相机各100张影像整体进行空三计算,得到精确的相机焦距、像主点偏移值,然后将得到的参数导入到之前的分块工程中,空三计算任务一次性通过,空三质量好,无分层,空三质量报告中重投影中误差介于0.51到0.68个像之间素。但是在后期数据处理时发现,接边处精度较差,数据处理麻烦,需要手动添加像点和补测像控点来完成接边精度的控制,费时费力,成本较高。

(2)基于第三方软件优化内外方位元素。利用Mirauge3D对10架次影像整体进行空中三角测量,空三一次性通过,空三通过率很高。但是通过空三报告查看到重投影中误差为1.2个像素,超过了行业对精度的要求,空三成果不可以直接使用。通过Mirauge3D将10架次影像的外方位元素全部计算得到,通过导出可交换格式的xml文件,将得到的外方位元素引入到Context Capture軟件中,再次进行常规空三加密,空三一次性完成。查看空三报告中的重投影中误差为0.54个像素,精度符合要求,成果质量好。

(3)基于下视镜头和平台检校参数优化侧视镜头外方位元素。将10架次影像分成6部分,每部分影像数一万多,5镜头数据空三加密失败,在不改变空三设置参数的情况下,删除侧视镜头影像,只提交下视镜头影像进行空三加密,成果可用。基于平台检校参数,五镜头安装之间的关系,结合成都睿铂研发的POS解算软件,以下视镜头外方位元素为标准,解算侧视镜头的外方位元素,使每个镜头都有独立的POS数据,将解算成果导入Context Capture软件中再次进行空三计算,成果未分层,质量报告中重投影中误差为0.52个像素,精度合格,空三质量好。

(4)不断调整空三匹配策略。通过更改空三匹配策略可以获得合格的空三成果。利用默认设置在对一万多张影像进行空三解算时,空三分层不可用,然后将关键点密度由“常规”改为“高”,影像组件构造模式和光学属性评估模式由“一步”改为“多步”,倾斜和纵横比由“保持”改为“平差调整”。设置完以上参数后,再次提交空三任务进行数据解算,成果未分层,也未出现弧形,空三质量报告中重投影中误差为0.61个像素,精度合格。

(5)基于蒙板改变参与运算的影像大小。对实验数据进行分块,并选取10250张影像进行空三解算。首先按照常规参数设置空三选项,输入(1)中计算得到的内方位元素进行空三解算,空三加密完成,通过人机交互,空三无明显分层、弯曲,成果可用。

在本次实验中,对4组侧视镜头影像按照每边10%的比例进行设置蒙板,对下视镜头不处理。新建工程,导入5组镜头影像,并按照常规参数设置空三选项,输入(1)中计算得到的内方位元素进行空三解算,待空三加密完成后,通过人机交互,空三无明显分层、弯曲,成果可用。

对两次空三的相机标定成功数、运算时长、重投影中误差、加密点中误差等各项参数进行统计,详见表1。

同一张影像在两种空三加密方式下的像点分布图见图1所示(左图无蒙板,右图有蒙板)。

通过对上表和上图的分析可以看出,通过设置蒙板,不但可以提高空三的运算效率,而且相机标定成功数也会提高,减少匹配点个数,提高匹配点精度,有助于空三更好地解算。

3结语

倾斜摄影是近些年迅速发展的一项高新技术,但是空中三角测量计算失败率高限制着该技术的发展。本文通过实际生产经验,总结了五种空三优化的方案,并用实验数据对五种方案进行了验证,结果表明,采用本文提到的五种优化方案,可以有效提高空三解算的成功率,有助于后续模型的生产,提高了数据生产效率,具有一定的实用价值。

参考文献

[1] 张奇,徐斌,张冬,等.倾斜摄影测量三维重建在城市规划管理中的应用[J].智能城市,2021,7(4):12-14.

[2] 杜靖.基于倾斜摄影影像的真三维单体化模型精细建模方案研究[D].成都:电子科技大学,2017.

[3] 李佩峻.多视航空倾斜影像空三与密集匹配研究[D].西安:长安大学,2019.

[4] 董友强.倾斜航空影像提取建筑物关键技术研究[D].北京:中国矿业大学,2019.

[5] 周杰.傾斜摄影测量在实景三维建模中的关键技术研究[D].昆明:昆明理工大学,2017.

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