无人机倾斜摄影测量影像处理与三维建模分析

文/王文州

随着经济社会的快速发展以及城市化的不断推进，如何优化城乡未来规划、提供细致的参考内容已成为从业者需要面对的重要挑战。本文以无人机倾斜摄影测量影响技术的主要优势与特点作为切入，分别基于特征提取以及影响匹配两方面对无人机倾斜摄影影像处理要点进行了分析，同时从空三测量、点云生成、数据优化、修复模型以及数据储存等角度对无人机倾斜摄影下的三维建模流程进行了阐述，以期为相关从业者提供参考。

近年来，无人机技术以及摄影摄像技术得到了快速发展，无人机倾斜摄影测量技术应运而生，这一技术以无人机作为飞行平台，以倾斜摄影相机作为主要任务设备，从而实现航空影像获取的目标，相关技术人员应当充分认识到无人机倾斜摄影测量技术在城市规划、应急测绘、国土资源管理、环境保护等相关领域当中的应用价值，并积极优化其技术流程，使其能够发挥出更加积极的作用。

无人机倾斜摄影测量影像技术的主要优势与特点

提供多元化的观察视角

在传统的航空摄影以及飞行测量过程当中，受到技术因素以及成本因素的影响，大多选用垂直角度的拍摄方式，导致对地物以及拍摄对象的观察角度较为单一，影响了最终的拍摄与测量效果。而以无人机作为拍摄飞行平台，以倾斜相机作为图像采集设备对地物目标点进行观测，能够从更加多元化的视角进行信息的收集，使图像能够更加真实客观地反映出地面观测目标的实际情况，使传统的正射摄影测量技术的短板得到有效补充，提升了测量结果的准确度。

能够对单张影像进行量测计算

在城市规划、应急测绘以及环境保护等相关领域当中，对于影像成果当中所涉及的参数提出了较高的要求，其中包括目标点位的高度、长度、面积、角度、坡度以及堆积体体积等等，基于无人机倾斜摄影测量影像技术的应用，能够较为准确地获知目标地物的上述信息，并针对单张影像当中的数据进行核算统计，相机之间能够通过特定装置实现时间与数据的实时同步，加快影像数据处理进度。

整体数据量较小

相较于以往三维GIS 等技术手段进行的地物测量工作而言，无人机倾斜摄影测量影像技术应用过程当中所产生的整体数据量较为有限，便于技术团队通过网络渠道进行传播与发布，有效提升了测量数据的可读性，使其能够在更加广泛的领域得到运用。

作业较为便捷灵活

基于上文可知，依托无人机倾斜摄影技术开展拍摄测绘作业，所需的设备器材主要包括飞行平台无人机、图像采集设备倾斜相机以及图像处理计算机系统等等，其系统架构较为简洁，技术要求较低，作业流程较为便捷灵活，摄影测量成本较为低廉，便于进行技术普及与推广。

无人机倾斜摄影影像处理要点

为确保无人机平台下倾斜摄影影像处理效果，保障最终获取到的数据信息的准确可靠，相关技术团队应当关注到以下几方面技术要点。

特征提取

在影像处理工作的开展过程当中，立足于图像拍摄的实际情况对其技术特征进行提取对强化影像处理效率具有至关重要的作用。常用的无人机倾斜摄影影像特征提取策略主要包括下列几种。

首先是对光谱特征的提取，在针对地物目标进行的倾斜摄影以及测量工作的同时，目标部位的光学特征往往也会通过一定途径进行表现。通常来说，不同类别、形态以及材质的物体在光谱特征的表现层面也会展现出一定的差异，其亮度规律各有不同，因此技术人员能够通过特定波段当中图像的亮度表现以及光谱特征表现对其进行类别归纳与划分，从而便于后续的辨识、测量与数据处理工作。

其次是对纹理特征的提取，在无人机搭载的倾斜相机当中，地物目标可能会以一定的规律表现出相应的图案，这一图案受地物目标形态、结构以及具体材质的影响较为明显，是图像特征的另一项重要表现，因此在针对无人机倾斜摄影影像进行处理的同时，技术人员还应将图像的纹理特征作为重点进行统计，使图像当中的区域化特征、灰度布局以及环境特点等信息都能够得到相应展现。

最后是按照图像测量目标要求进行的特征提取工作。在无人机倾斜摄影测量技术的应用过程当中，由于其测量目标以及摄影对象存在一定的差别，因此其特征表现情况以及特征提取同样也各有不同，因此在特征提取的同时，相关技术团队以及影像处理人员还应当明确不同形态与不同领域的图像处理要求，进而保障图像特征提取的准确性与实用性。

影像匹配

虽然无人机倾斜摄影测量技术在应用便捷性、观察视角多元性以及测量成本等方面具备广泛的优势，但由于其整个测量系统架构的影响，其作业过程当中往往会受到外界环境的大幅冲击与影响，最终获取到的图像信息以及测量数据也会产生一定的偏差。因此，为进一步改进无人机倾斜摄影测量技术所面临的不足和风险，保障图像信息的准确细致和可靠，工作人员以及技术团队还应当采取合理手段进行影像匹配作业。

影像金字塔。无人机倾斜摄影成像过程当中，会受到气候、环境以及地形地貌等相关因素的影响，导致最终获取到的图像出现失真现象，阻碍了测量工作的正常开展。因此，为了使图像内容得到更加可靠地呈现，使图像当中的信息得到针对性保留，提升图像内部的信息密度，技术人员可采用影像金字塔的方式对图像进行解释。

通常来说，在同一空间以及成像条件下，测量工作对图像的应用方式以及应用要求存在一定差异，因此技术团队可通过重采样技术按照不同分辨率针对图像像素进行运算和堆砌，使图像能够基于分辨率要求实现像素与地物特征之间的有效匹配，充分强化了图像显示以及图像内容的准确性与有效性。

SIFT 算法

SIFT 算法又称尺度不变特征转换算法，分别通过高斯金字塔的创建、极值点的定位、极值点方向分析以及关键点描述符的构建，能够使倾斜摄影过程当中所获取到的图像信息得到更加直观地呈现，有效提升了图像当中的信息密度，使成像过程当中可能出现的信息重叠得到了更加有效地处理，提升了地物目标全景图的构建效率。

BRISK 算法

BRISK 算法同样也是一种基于二进制的特征描述以及特征提取算法，具备较好的旋转不变性以及尺度不变性，对于外部环境的适应能力及其自身稳定性较为良好，同时在无人机图像处理的过程当中具有较为积极的性能，能够出色地针对模糊图像信息做出针对性处理。

因此，为了针对性减轻摄影系统成像过程当中外部环境对图像清晰度造成的影响，使图像内部的信息与数据得到更加充分地保留，相关技术团队以及图像处理团队应当从实际出发针对影像匹配作业的基本流程及其图像处理方法进行选定，促进无人机倾斜摄影测量工作精度的不断进步。

基于无人机倾斜摄影的三维建模流程

近年来，无人机倾斜摄影测量技术逐步成熟，传统的正射成像方式得到了充分迭代与发展，图像内部所呈现出的信息数据内容更加丰富多元，因此无人机倾斜摄影系统所回传的图像内容已逐渐成为地物目标点三维模型构建的重要参考依据。相关技术团队以及工作人员应当明确无人机倾斜摄影技术下的三维建模流程，推动模型精度的不断进步。

空中三角测量

在针对地物目标点进行三维建模之前，需要基于图像处理算法以及相关技术手段针对无人机倾斜摄影测量技术回传图像当中涉及到的信息数据进行及时处理，而相较于传统的正射拍摄测量技术而言，无人机平台当中的倾斜摄影测量技术往往需要通过不同视角对地物目标点的特征进行观察和提取，因此需要针对其量测方法进行及时迭代与更新，使技术团队能够更加全面地掌握图像目标点位的空间布局情况，为后续建模工作的开展提供更加积极的支持。

在进行空中三角测量的同时，技术团队需要基于无人机拍摄成像测量项目开展前给出的方位点以及SIFT 算法或BRISK 算法处理过后的影像匹配信息进行空三计算，常见的计算方法包括自由网平差法、控制网平差法、联合平差法等几种不同类别，其中，空三连接点的设定对保障计算结果的准确客观具有重要意义。技术团队应当基于影像比例尺确定标志点的直径与大小，使其能够与倾斜摄影成像后得到的影像分辨率以及信息密度相一致，考虑到无人机倾斜摄影成像特点以及三维建模工作的开展要求，技术团队在进行图像信息计算处理的同时，还应当考虑到标志点位在图像表面的可分辨性，使其与图像周边环境形成显著的色差，例如，对于黑白片进行标注的过程中，标志点点位应选用白色，对于红外软片进行标注的过程中，标志点点位应选为红色。另外，技术团队还应当在标记点周边加设辅助标识，使其识别度得到更加全面地提升。

密集点云生成

通过无人机平台搭载的倾斜相机以及相关联的图像采集设备，能够针对地物目标点周边的自然环境状态以及地貌地势特征象关数据进行全方位获取与整合，这些数据能够为计算机系统所识别和处理，通过对上述数据信息的处理和应用，能够基于地物目标点状况生成表面模型DSM，使其能够成为三维模型建构的重要参考与支持。

然而从无人机倾斜摄影测量技术的应用情况以及成像测量技术的应用状况进行分析能够得出结论，受到成像条件、环境因素以及作业流程等客观因素的影响，导致一些目标点位的成像准确度以及影像数据内容的全面性可能会受到影响，因此技术团队应当采取合理手段与措施针对点云数据进行处理与修正，使数据信息当中存在的误差得到针对性控制，为后续三维建模工作的开展奠定更加坚实的基础。常见的点云数据修正方式主要包括以下两类。

首先是点云拼接处理，在基于无人机倾斜摄影测量技术所获取到的点云数据进行三维模型构建的同时，技术团队可在地物目标点周边放置点云数据配准标靶，使其能够成为图像成像参照物，在点云拼接处理的同时，确保标靶数据与测量数据结果之间的一致性，从而完成数据信息的拼接，使其能够为点云数据的处理以及三维模型的构建提供良好支持。

此外是数据的去噪优化。受到环境因素、成像条件以及设备分辨率等因素的影响，可能会导致图像内部产生严重的噪点现象，图像所反馈的点云数据无法成为地物目标点信息的准确表述，给最终的模型建构造成一定影响。因此，技术团队在进行去噪优化处理的同时，应当基于数据噪点实际情况，分别按照线性平滑滤波、平均滤波以及非线性平滑滤波等三种类别进行针对性处理，使数据边缘信息得到有效保护，消除噪点对数据精度以及图像建模准确性造成的影响。

数据二次优化处理

受到倾斜摄影测量技术特征与成像过程等因素的影响，导致其相关数据信息往往采用了分布式的存储模式，给数据信息的调用和处理带来了一定的难度。因此在进行数据二次优化处理之前，技术团队应首先做好数据情况的确认工作，针对图像的加载情况以及合并情况进行辨识与分析，当发现倾斜图像数据信息过于破碎时，可采用SuperMap 等应用进行倾斜入库处理，使相近目标点位的图像数据得到有效合并，使图像的调用和查阅更加便捷，有效消除了以往图像处理过程以及图像加载过程所面对的性能问题。

在此基础上，为了进一步提升图像数据应用性能，使其能够在三维模型构建过程当中得到更加积极地利用，技术团队以及工作人员应当基于深度学习算法以及自动纠错技术将图像数据以及原始数据进行相互比对，使数据得到充分交互与分析，在三维模型搭建之前做好数据对齐以及数据配准工作，强化数据信息的准确性与完整性。

快速修复模型搭建

在三维模型的构建过程当中，由于数据缺陷的影响，导致模型可能存在一定的漏洞与问题，对城市规划以及环境保护等后续工作的开展形成了严重的冲击和影响。因此，技术人员应当针对快速修复模型进行搭建，基于其模型优势和特点对数据存在的缺陷以及模型漏洞进行及时修复，从而满足模型建设的方向要求。

现有的模型修复平台主要包括Meshmixer、CC（Smart3D）、Wish3D·Earth 等等，基于上述平台，能够依托无人机倾斜摄影获取到的点云数据进行快速加载和利用，实现地物目标的实景展现，同时还能够按照项目实际需要对日照、水面、影子等特殊影像进行实时呈现与分析，使技术团队以及决策人员能够获取到更加细致全面的数据内容，有效提升模型性能，为保障三维建模数据信息的全面性与有效性提供相应支持。

数据存储与管理

模型建立后，如何针对点云数据以及模型信息进行存储和管理对提升其应用成效，拓展其应用范围同样具有关键性意义。在数据存储过程当中，应当遵循以下几方面原则与要求。

首先是可靠性原则，基于无人机飞行平台的倾斜摄影测量技术所获取到的数据在城市规划、环境保护以及国土资源开发等方面均具备较为广泛的应用价值以及应用前景，因此测量过程当中所获取到的数据也具有充分的利用价值，技术团队在存储过程当中，应尽可能采取措施保障数据管理平台的稳定可靠，使数据的调阅、应用更加便捷，避免数据的丢失与损毁。

其次是较强的可共享性原则，无人机倾斜摄影测量过程当中所获取到的数据信息对拓展数据应用价值，保障城乡规划水平具有关键性作用。因此技术团队在针对数据模型进行存储与管理的同时，应保障其平台具备稳定的传输功能，使用户能够立足于实际情况以及项目需求实现对数据信息的共享传输，保障数据应用效率。

最后是格式标准化原则，在针对数据信息进行利用的过程当中，相关技术人员应当建立起完善统一的格式规范，实现不同数据格式之间的相互转化，从而便于对地物目标数据信息的调阅与管理，提升数据信息管理水平以及管理质量。

综上所述，无人机倾斜摄影测量技术在未来城乡规划以及社会发展进程当中具有重要价值和意义。相关从业者以及技术团队应当明确倾斜摄影测量工作的流程特点以及技术要求，同时构建起完善的技术标准，提升模型数据的准确性与可靠性，推动测绘建模领域的不断进步与发展。