基于多源数据融合古建筑三维重建技术的研究_黄黎明.pdf

第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-12-13作者简介:黄黎明(1995-),男,山东菏泽人,助理工程师,硕士,2021 年毕业于山东建筑大学测绘工程专业,主要从事工程测量等方面的应用研究工作。基于多源数据融合古建筑三维重建技术的研究黄黎明1,桑文刚2(1.中铁工程设计咨询集团有限公司济南设计院,山东 济南 250022;2.山东建筑大学 测绘地理信息学院,山东 济南 250101)摘要:将无人机倾斜影像、地面三维激光点云和数码相机照片相结合,从影像数据与点云数据 2 个层面研究数据融合的理论及策略,通过数据预处理、坐标系统一、数据配准、影像点云融合、点云数据融合实现三维实景重建。建立的三维实景模型,能够真实全面地还原和反映目标物全貌,且具备直观表达对象整体空间信息的能力。通过点、线、体 3 个层面的精度验证可以得出,本文提出的多源数据融合建模方法能够建立无遮挡、无空洞、细节表达完整的三维实景模型,且模型精度良好,为古建筑数字化保护拓展了一个新的方向。关键词:三维激光点云;无人机影像;数码相机影像;多源数据融合;三维实景重建中图分类号:P234 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0201-04Research on the 3D Reconstruction Technology of Ancient Buildings with Multi-source Data FusionHUANG Liming1,SANG Wengang2(1.China Railway Engineering Consultants Group Jinan Design Institute,Jinan 250022,China;2.College of Surveying and Geo-Informatics,Shandong Jianzhu University,Jinan 250101,China)Abstract:This paper combines the drone oblique images,the ground three-dimensional laser point cloud and the digital camera pho-tos.From the image data and the point cloud data,the theory and strategy of data fusion are studied.Through data preprocessing,co-ordinate system unification,data registration,image point cloud fusion,point cloud data fusion,it realizes 3D real scene reconstruc-tion.The established three-dimensional real scene model can truly and comprehensively restore and reflect the full picture of the tar-get,and has the ability to intuitively express the overall spatial information of the object.Through the accuracy verification at the three levels of point,line,and volume,it can be concluded that the multi-source data fusion modeling method proposed in this paper can establish a three-dimensional real-world model with no occlusion,no holes,and complete detail expression,and the model has good accuracy.It expands a new direction for the digital protection of buildings.Key words:3D laser point cloud;UAV images;digital camera images;multi-source data fusion;3D real scene reconstruction0 引 言古建筑是凝固的历史,是人类的瑰宝,在文化传承、研究等方面有着重要的历史价值、科学价值、艺术价值、社会价值和经济价值。随着历史变迁,自然灾害的侵蚀以及人类活动的加剧导致古建筑遭受到不同程度的破坏,因此对古建筑进行有目的、有计划的保护就显得尤为重要。随着智慧城市进程的加快,三维实景数据凭借其立体、真实、可视的优势广泛应用于各个领域,受到了行业和社会的认可,因此数字化技术已经成为古建筑保护领域的主要发展方向。无人机倾斜摄影技术、地面近景摄影测量技术、地面三维激光扫描技术等是现阶段广泛使用的三维实景重建手段。目前已有大量学者基于影像和点云数据对古建筑进行模型重建并进行数字化存档,在古建筑数字化保护中具有重要意义1-4。但是每一种建模手段都有其优劣势和特定的场景,利用单一数据源建模存在无法建立完整的细节表达良好的实景模型的劣势。经过分析可知,三维激光扫描技术和无人机倾斜摄影测量技术在数据获取方面是可以互补的,而数码相机可以对建筑物结构复杂、纹理丰富等细节处进行补拍,避免出现因数据缺失造成细节表达不清楚、模型拉花等现象。因此,本文将利用数码相机对一古建筑细节部位进行补拍,结合三维重建实验,研究无人机倾斜摄影测量技术、地面三维激光扫描技术及数码相机进行数据融合建模的过程。以特征点为配准基元,基于多个共同特征点计算三维坐标转换因子完成多源数据时空基准及精度一致性处理5,对古建筑进行高精度三维模型的构建。1 多源数据融合建模概述1.1 数据融合建模流程多源数据融合建模是指采用多种技术手段对同一建筑物进行数据采集,将获取的多种类型数据进行有机整合,建立更加完整的古建筑三维实景模型。首先,利用高精度免棱镜全站仪采集标靶、拼接球及像控点的坐标,为点云配准、影像匹配提供基础数据并把点云和影像数据纳入统一的坐标框架;然后,进行数据预处理,对原始点云数据进行点云拼接、数据配准、点云降噪工作,对无人机影像及数码相机补拍照片进行影像匹配、空中三角测量工作,并生成密集点云;最后,进行数据融合,利用特征点匹配法与迭代最近点法(Iterative Closest Point,ICP)将激光点云与影像点云在点云数据层面进行融合。多源数据融合建模的技术流程如图 1 所示。图 1 多源数据融合建模流程Fig.1 Multi-source data fusion modeling process1.2 多源数据融合理论多源数据融合是指将多种数据源如点云、影像、照片等进行格式统一并将不同场景的对象纳入统一模型表达的过程。多源数据融合建模相较单一数据建模能够实现优势互补,保证了数据的可靠性与完整性6。数据融合可分为 3 个部分:数据预处理、坐标系统与数据格式的统一、点云模型空间场景的统一。1.2.1 坐标系统与数据格式的统一坐标系统的统一是实现将多源数据融合的基础,地面三维激光扫描、无人机倾斜摄影和数码相机所获取的数据分别属于不同的坐标系统,要实现多源数据的融合必须进行坐标系统的统一。点云与影像数据采集时使用免棱镜全站仪获取标靶球与像控点的坐标,通过数据配准将点云、倾斜影像和数码相机补拍照片纳入同一坐标系。数据格式的统一是指因为影像和激光点云本质不同,属于异维异质数据7,很难进行同名点的匹配,所以需要将影像转化为影像点云数据。将无人机影像数据和数码相机影像数据及 POS 信息加载到 Context Capture 软件中,进行影像匹配与空三解算,生成影像密集点云,实现将多种格式数据转换为统一的点云格式。1.2.2 点云模型空间场景的统一通过点云配准将不同场景的点云数据纳入统一的空间模型。点云配准是计算不同点云集合空间几何关系的精准映射7,通过求取平移与旋转矩阵,实现点云集合之间的整体变换。点云配准时首先进行点云粗配准,然后采用 ICP 算法进行点云精确配准。1)点云粗配准。点云配准时首先进行点云粗配准,通过手动选取影像点云与激光点云的特征点进行点云粗配准8。点云粗配准的目的是将2 个不同姿态、不同空间位置的点云模型尽量套合,为精确配准提供初始的变换位置,大大缩短精确匹配中迭代时间。利用点云模型表面的特征点计算 2 组点云之间的旋转平移矩阵。公式如下:Pt=QtR+T(1)其中,Qt、Pt为两匹配点云中的对应点,R、T 为待求的旋转矩阵和平移矩阵。2)点云精配准。为获得更高的配准精度,需对点云模型做精确配准处理。ICP 算法是目前最经典、使用最为广泛的点云精确配准方法,该算法是 Besl 和 Mckay 在 20世纪 90 年代提出的。ICP 算法是一种基于全局配准的迭代算法,利用粗配准提供的初始变换位置,通过反复迭代,匹配结果可达到很高的精度。用 P 表示激光点云,Q 表示影像点云,2 个点集的对齐配准转换以使下列目标函数最小。E=ni=1Pi-(QiR+T)2=min(2)其中,R 为旋转矩阵 T 为平移矩阵,目的就是找到的待配准点云数据与参考点云数据之间的旋转参数和平移参数,使得两点集数据之间满足某种度量准则下的最优匹配。ICP 配准过程如下7:计算 Q 中的每一个点在 P 点云中的对应最近点。求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换的平移参数和旋转参数。对 Q 使用上一步求得的平移和旋转参数,得到新的变换点云 Q。如果新的变换点云与参考点云满足目标函数要求,即两点云的平均距离小于某一给定阈值,停止迭代计算,否则新的变换点云 Q作为新的 Q 继续迭代,直到达到目标函数的要求。2 实验目的及测区概况本次实验的目的是利用三维激光扫描技术、无人机倾斜摄影测量技术和数码相机对同一建筑进行多种数据源的采集,将多源数据在影像层面和点云层面进行数据202 测绘与空间地理信息 2023 年融合并生成三维实景模型。针对本次实验,我们选择了民国时期的张宗衡府邸门楼作为研究对象。门楼始建于1920 年,灰砖黛瓦、开双耳门、雕刻壁画,此门楼结构较为复杂,细节丰富,选择此地进行实验更能体现多源数据融合的优势。3 多源数据采集3.1 三维激光扫描数据采集通过对张宗衡门楼的现场踏勘,设计合适的施测方案。本实验采用美国 FARO Focus S350 地面三维激光扫描,扫描过程中保持目标物到扫描仪的距离不超过 15 m,扫描质量选 3,分辨率选 1/4,并开启彩色扫描进行色彩采集,共架设 5 个测站。扫描完成后检查数据并导入SCENE 软件进行点云数据预处理,预处理过程包括点云拼接、数据配准、点云去噪等9。3.2 无人机倾斜摄影数据采集本实验采用大疆精灵 4 多旋翼无人机,通过分析测区实际情况,选择手动模式进行拍摄,并保证从垂直和倾斜5 个方向拍摄,照片重叠率 75%以上,共拍摄照片 283 张。将质量好、图像完整的照片导入软件进行处理,图像处理过程包括空中三角测量、多视角影像匹配等11。3.3 数码相机细节补拍随着数码相机和智能设备的快速发展,智能手机上搭载的相机也拥有了较高的图像分辨率和解析力11,所以,本文选择的非量测相机为 Iphone6s 手机搭载的相机。手机相比专业相机体积和质量更小,更加灵活,可以在狭小的区域进行拍摄,对细节部分有着更好的把握,弥补了无人机和地面三维激光扫描仪的缺陷,获得了更加丰富的数据,保障了