多视航空摄影与三维建模-张勇

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1、武汉大学多视航空摄影与三维建模武汉大学武汉适普软件有限公司张勇2014年04月武汉大学内容提要•倾斜摄影概述•总体技术路线•空中三角测量•密集匹配点云•下一步的工作展望武汉大学1.倾斜摄影概述•倾斜摄影的全称-多倾斜摄影相机系统(multipleobliquecamerasystems)•倾斜摄影并不是一个新的概念，早在上世纪初就已有相关应用-主要用于军事侦察•倾斜摄影现在又称为研究热点–主要用于城市建筑物的三维建模和墙面纹理的获取–在一些非专业的应急服务中提高解译水平武汉大学2003年适普与日本的合

2、作项目左边道路右边飞行路线武汉大学数据处理流程2D地图和LIDAR数据序列影像武汉大学新宿区街道的三维建模成果武汉大学1.倾斜摄影概述•常见的多视相机系统配置–1个垂直摄影镜头–4个倾斜摄影镜头武汉大学1.倾斜摄影概述•倾斜摄影测量数据处理需要面对的主要问题-尺度变化武汉大学1.倾斜摄影概述•倾斜摄影测量数据处理需要面对的主要问题-遮挡严重可见不可见武汉大学1.倾斜摄影概述•交向摄影（多视）可以有效缓解遮挡问题武汉大学2.总体技术路线立体/DOM测图多半测图成果视密自空集动中匹建多视摄影影像三配空间点

3、云模角点测云自量动三维重建武汉大学2.总体技术路线•多视空中三角测量–自动转点问题（大倾角摄影影像间的自动配准）–区域网平差•密集匹配点云–DSM密集匹配–多视点云融合武汉大学3.空中三角测量•多视空中三角测量-自动转点–使用航空摄影时的导航GPS/IMU数据作为辅助，但是导航数据精度不够，只能用于确定影像间的概略位置关系–特征匹配算法：在最高一级金字塔影像上自动转点，用于解算精度较高的外方位元素–多视匹配算法：在上一级金字塔影像区域网平差结果辅助下多视配准武汉大学3.空中三角测量•大倾角摄影影像的自

4、动配准的主要问题–中心投影引起的几何变形–城市地区普遍存在的遮挡问题–重复纹理武汉大学3.空中三角测量•大倾角摄影影像的自动配准算法必须要能够应对影像间存在的几何变形武汉大学3.空中三角测量•特征匹配算法的一般流程相特特整严似征征体格性提描匹平比取述配差较•目前特征匹配算法中大部分使用的特征均为点特征，也有采用面特征的，如MSER匹配算法；武汉大学3.空中三角测量对特征提取的要求•可重复性：在同一景物不同成像间的影像重叠区域内，特征能够尽可能多的被同一算法提取出来。•显著性：特征所在的邻域包含较多的灰

5、度变化和信息量，能够比较容易与其它特征进行区分。•可定位性：特征的像平面位置可以比较准确和可靠的标示出来，不会出现模棱两可的状况。•数量够多：特征的数量要能够满足应用的需要，并且可以比较容易通过参数来调整特征的提取数量。•分布性好：在拍摄景物自身特征满足条件的情况下，影像特征能够比较均匀的分布在影像各处。•局部性：特征跨越的影像范围不能太大，方便影像匹配算法中的几何变形处理。武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量•特征描述（也成为建立特征向量）：使用特征的邻域信息构建

6、一种相似性测度，以便于搜索匹配特征。特征描述需要有足够的可识别性来识别不同的特征。特征描述应当具有一定程度的不变性。•相似性比较：参考影像和待匹配影像中特征向量的计算方法是一致的。匹配是通过比较特征向量的相似度实现的。相似度测度可以使用欧氏距离或者马氏距离。•误匹配剔除：严格的方法是按照成像模型进行严格平差，在平差过程中探测粗差观测；但是绝大多数情况下，初始匹配结果中可能存在相当数量的较大粗差，因此算法应当具备在从较高错误率（错误率超过50%）或极高错误率（错误率超过90%）的初始匹配中找到正确的匹配

7、的能力。武汉大学3.空中三角测量•倾斜摄影-垂直摄影：3916个特征点（每点有5个候选匹配），整体约束匹配后得到1086对同名点，正确率达到92%。武汉大学3.空中三角测量•初始观测30484×8•匹配结果：1794个•第1峰值：795个•第2峰值：285个•第3峰值：179个•第4峰值：145个•第5峰值：122个•第6峰值：103个•第7峰值：74个•第8峰值：91个武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.空中三角测量武汉大学3.

8、多视空三试验TopDC相机•1,2,3,4-倾斜摄影相机，焦距约80mm•5-正视摄影相机，焦距约48mm1武汉大学1.倾斜摄影概述4523武汉大学3.多视空三试验武汉大学3.多视空三试验•347张影像：78+71+73+69+56•总计：828264观测数，74262个连接点，平均连接度11度•单位权中误差：2.11micron武汉大学3.多视空三试验武汉大学3.多视空三试验武汉大学3.多视空三试验多视空中三角测量•在解决了大倾角影像配准算法后，城市地