基于无人机倾斜影像三维精细化建模的模型修复技术探讨

董兆轩 刘荣华

（1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454150；2.西安华舆资讯科技有限公司，陕西 西安 710054）

无人机倾斜影像三维建模技术以其三维建模速度快、精度高等优势，成为目前主要的三维建模方式[1]。但在无人机倾斜影像三维建模实践中，经常会出现悬浮物干扰、建筑物结构扭曲变形和局部纹理缺失等三维建模问题，严重影响三维模型建模效果。当无人机摄影时，地物遮挡、大型桥梁三维建模变形较大以及三维模型单体化等问题，都是无人机倾斜影像三维建模须深入研究的技术难题。基于无人机倾斜摄影测量技术，本文结合Smart 3D、DP-Modeler 等软件，针对无人机倾斜影像三维建模中的常见问题，探讨了三维模型精细化处理方法；对摄影遮挡导致的三维模型纹理不清晰或缺失问题，采用空地融合技术重建三维模型；结合BIM（Building Information Modeling）技术，将无人机倾斜影像构建三维模型与BIM 构建三维模型融合，解决了大型桥梁建模变形较大的问题；采用逻辑单体化方式，基于SuperMap 软件对房屋进行单体化处理；根据本文介绍的无人机倾斜影像三维精细化建模修复技术，对陕西省汉中市某区域进行三维建模，验证了三维模型修复技术的有效性。

1 无人机倾斜影像三维建模的模型修复技术

1.1 无人机倾斜影像三维建模常见问题及三维模型修复

1.1.1 删除悬浮物

在无人机倾斜摄影三维建模中，由于匹配错误或特征点缺失，因此空中经常会出现不连续悬浮物，这些悬浮物与实际情况不符，影响三维模型可视化效果及应用，需要删除。如图1所示，模型中道路旁出现了错位路灯悬浮物。

图1 存在悬浮物

删除悬浮物方法：选中要修改区域瓦片，使用ModelFun软件删除小碎片功能，选中要删除的悬浮物，按Delete 键将其删除，图2 为删除悬浮物后的模型。

图2 删除悬浮物后的模型

在ModelFun 软件中，依次删除瓦片数据出现的大量悬浮物会耗时耗力，例如主干道路两端路灯、电杆等杂乱碎片、树木周围的悬浮物以及植被碎片等，此时可使用自动检测模型区域碎片功能，将其一键删除。

1.1.2 修复建筑物结构扭曲变形

当无人机获取倾斜影像时，由于拍摄死角、数据点关联不足或建筑物结构复杂，因此模型匹配时会出现局部墙体结构扭曲和外表变形，如图3所示，建筑物底层结构变形。

图3 建筑物结构变形

采用osgConv 软件修复建筑物，将Smart 3D 输出的osgb 格式数据转化为osg 格式供DP-Modeler 识别，将模型导入DPModeler 软件，利用“平面选择”工具选择模型变形处，通过重建工具踏平重建，设置内收值，缝补地面，对重建处进行自动纹理映射，若局部纹理不清晰或不完整，则可用Photoshop软件进行处理。建筑物结构变形修复结果如图4所示。

图4 建筑物修复后结果

1.1.3 修复局部纹理缺失

由于无人机飞行前后天气变化，因此一些特殊场景会导致模型纹理不清和空洞拉花，例如反光面；光照强度会导致模型表面纹理不清晰、不均匀和破洞等，如图5所示。

图5 模型纹理缺失

须采用ModelFun 软件三维模型编辑工具对局部纹理缺失进行修复，选择要修改区域瓦片，在白膜中查看结构是否完整，若完整，则用Photoshop 软件对纹理不清晰或不完整区域进行贴补，注意贴补纹理前要查看周围纹理，确保贴补后的纹理与实际相符。修复后的模型如图6所示。

图6 纹理修复后模型

1.1.4 置平道路不平整

在影像纹理特征不明显、狭窄和阴暗处会出现点云匹配提取错误（例如电线、车辆和薄云雾等区域），导致三维模型不平整，尤其是道路，如图7所示。

图7 道路不平整

在ModelFun 软件中，在英文输入状态下按1 关闭纹理，点击道路置平功能按钮，通过绘制多边形框选择须置平的范围后将道路置平。ModelFun 软件可与Photoshop 软件联动，使用此项功能须安装Photoshop，并在软件“设置”中关联这个软件，手动修改纹理，修改纹理后的道路如图8所示。

图8 纹理修改后道路

1.1.5 修复水面空洞

当空中三角测量（简称空三）时，水面属于弱纹理区域，计算时水面会大量丢片，导致出模时出现破洞、扭曲现象，局部水面空洞现象如图9所示。

图9 局部水面空洞现象

采用事后修模方式修复水面空洞，通过对模型添加水面约束进行改善。水面约束步骤如下：①在Smart 3D 中提交重建任务，第一次三维重建osgb 模型和DOM。②在EPS 中加载osgb 模型和DOM，矢量化河流面，输出shp 格式。③在Smart 3D 中几何约束，导入每块水面约束范围，编辑水面约束范围高程，手动输入或拖动Z轴确定水面约束高程，几何约束支持导入文件和手动添加这两种方式，导入文件支持.shp 和.kml 格式，独立坐标系须导入.shp 格式；用Smart 3D Viewer 软件在三维模型测量高程，在对应空间坐标系下，测量要修测水面范围内的最高高程；若没有确定水面约束范围，则可在三维视图下直接绘制。④在Smart 3D中启动更新重建任务，第二次三维重建osgb 模型和DOM。当重新优化重建的osgb 模型不能完美解决问题时，可采用DP-modeler和ModelFun 修测。修复后的水面如图10所示。

图10 修复后局部空洞

1.2 重建空地融合的无人机倾斜影像三维模型

1.2.1 空地融合关键技术

“空地融合”是将无人机航摄获取的垂直影像和倾斜影像数据[2]，包括地面采集的近景影像数据导入ContextCapture 软件中，对数据前期处理、点云数据融合和三维重建进行无缝集成。空地融合的关键技术包括点云融合技术、空地一体化融合技术、影像融合技术和空间融合技术。

1.2.2 空地融合构建三维模型

Smart 3D 空地融合构建三维模型过程如下：①数据预处理。结合POS 数据像片重命名，删除起降像片，查看各镜头影像个数是否均等，根据区块融合多架次各镜头影像。②新建项目，添加影像，填入感应器大小并相对定向。③空三加密后，对像片刺全部控制点，通过平差获得外方位元素及坐标，并产生稀疏点云。④在三维重建中，选取坐标系并设定建模范围，根据计算机内存设定瓦片尺寸等信息，利用多视影像稠密匹配产生密集点云，建立三角网状模型，将这个模型包埋在白膜中，利用白膜绘制纹理，制作高精度三维模型。

本文选取某一寺庙为研究对象，利用空间融合技术进行三维建模，并对融合前和融合后进行比较。利用Smart 3D 软件，将无人机影像与地面影像融合，采用空地融合方法修复。模型漏洞如图11所示，修复后的模型如图12所示。

图11 模型漏洞

图12 修复后模型

1.3 构建结合BIM 技术的大型桥梁三维模型

BIM 是指建筑信息模型，通过建立的三维信息模型，可对建筑进行精细化管理控制，提高工作效率[3]。本文中的BIM建模基于路立得软件，对某大型桥梁建立BIM 模型。使用ContextCapture 软件三维建模。

BIM 和ContextCapture 软件构建的三维模型是基于OSG 对数据进行融合。三维模型和BIM 三维模型融合的关键是空间匹配，须通过OSG 中BoundingSphere 类radius 函数和center 函数获取模型尺寸和中心坐标，利用PositionAttitudeTransform 类setScale 函数和setPosition 函数调整尺寸和位置，保证BIM 模型与三维模型位置和尺寸一致。

BIM 三维建模的路立得软件可输入OSGB 格式文件，直接将构建的三维模型输入路立得软件中，嵌套BIM 模型和三维模型。大型桥梁细节部分融合效果如图13所示。通过目视判断，两者融合效果较好。

图13 大型桥梁细节部分融合效果

1.4 无人机倾斜影像三维模型的单体化方法

模型单体化方法包括物理单体化和逻辑单体化。物理单体化是利用人工重建方式将地面、建筑、道路以及城市部件形成一个可被选中分离的实体，附加属性，实现查询统计、分析等功能，达到真正意义的目标对象单体化分离效果，但须投入一定的人力成本。目前，可实现物理单体化且应用较广的软件是DP-Modeler。逻辑单体化是将二维矢量数据与三维模型叠加处理，并挂接二维数据属性，能够对模型的目标物进行高亮显示单独操作，即矢量叠加单体化。SuperMap 软件采用这个方式，为三维模型与二维矢量面提供一体化二三维通道，即对单体化叠加，实现动态渲染效果。本文采用逻辑单体化方式对房屋进行单体化，可对单体化后的模型进行属性编辑和数据操作。

制作二维矢量面的方法通常是对目标区域全野外数字化测图，在专业软件中生成矢量面数据，并加入一定的属性，也可根据目标区域三维模型的DOM 采集获得。二维矢量面与三维模型须在统一的空间参考系下叠加，使三维模型挂接二维矢量面属性，如图14所示。

图14 三维模型及挂接的二维矢量面属性

2 无人机倾斜影像三维建模与精度评定

2.1 研究区概况

本文以陕西省汉中市某区域为研究区，区域总面积为228.3km2，秦岭南麓，汉中盆地西缘，位于陕甘川三省交界地带，地处嘉陵江上游，平均海拔为716m，最低点海拔为653m。

2.2 已有资料

影像资料：“谷歌”地图显示级别具有17 级或更高等级，在线卫星影像数据可供航拍地区标绘和航线设计参考。

控制点资料：GPS 控制点成果。

2.3 数据精度和技术要求

数学基础：平面坐标系统为CGCS2000 坐标系，中央子午线为105°，高程基准为1985 国家高程基准，成图比例尺为1 ∶500；数据坐标单位为m。

数据格式：倾斜影像数据为*.tif，像控点数据为*.dat，三维模型为*.osgb，控制点数据为*.xlsx。

主要精度指标：像控点平面测量相对邻近基础控制点平面位置中误差，不超过地物点平面位置中误差的1/5，高程测量相对邻近基础控制点高程中误差，不超过1/10 基本等高距，三维模型影像地面分辨率为0.05m、平面中误差为0.5m、高度中误差为0.5m。

2.4 构建三维模型具体过程

2.4.1 无人机航摄情况

倾斜摄影采用MATRICE 300 RTK 无人机，航摄采用赛尔PSDK 102S V2 倾斜相机，摄影主距为下视25mm、倾斜为35mm。

根据研究区分布、地理环境、地形条件、航高、航片重叠度和摄区基准面高度等设计航线。利用“天地图”、“谷歌地球”和WapPointMaster 等软件，通过对研究区最高海拔、最低海拔和地貌进行调查，确定航路间距和曝光时间等，设计最佳路线，绘制南、北两方向仿地飞行路线。航摄参数：地面像元分辨率≥0.03m；航向重叠80%、旁向重叠70%；航线弯曲度≤3%；航高为200m；基准面高程为860m；倾斜角≤5°；旋偏角≤15°。采用POS 控制。

2.4.2 像控点布设

采用RTK 式测量像控点，区域坐标转换计算参数点位不少于6 个，施测前应检查、核对已有控制点，流动站距离≤5km，测量像控点8 个。每次观测历元数不少于20 个，采样间隔为2s～5s，每次测量平面坐标较差≤4cm。

2.4.3 基于Smart 3D 的三维建模

三维建模分为以下几项：1）数据预处理。获得的像片重叠度、像片倾角和像片旋角均满足设计要求，影像清晰、色调均匀，符合规范要求，只进行POS 数据预处理。数据预处理过程为导出航片和POS 数据，对POS 数据进行重命名，删除不须导入软件的信息；转换POS 数据格式，使用HGO 软件将POS 数据BLH 坐标转换为NEZ 或XYH 坐标；POS 数据格式转换后，保留经纬度、航高和无人机姿态等信息，直接导出Excel。2）空中三角测量。在Smart 3D 软件中，设置参数信息，导入影像和POS 数据，进行影像匹配，获取同名点坐标，得到每张影像相机位置、姿态参数和点云数据。空三完成后，在3D View 软件中可显示解算成果，也可将解算成果导出XML 格式。3）三维建模。基于点云数据构建三角网，生成三维网（TIN）模型；经过封装，三维网模型生成具有三维信息的白膜模型；归一化和增强处理影像数据后，将高分辨率纹理映射给三维白膜模型，生成三维模型。4）二次优化处理三维模型。在构建初始模型的基础上，采取细节装饰、几何修复和纹理修补等措施，对三维模型进行二次优化。应用DP-Modeler、Smart 3D、ModelFun、EPS 和Photoshop 等软件精细化处理三维模型。主要采用几何修复对三维模型鼓包、破洞等问题进行抹平还原、修补。利用ModelFun 道路置平功能对凹凸不平的道路面进行道路面踏平和纹理修饰；利用EPS 软件大范围补洞，联合Photoshop 软件修补水面、玻璃等光滑地物表面模型纹理不均匀和漏洞；对细节装饰来说，主要利用替换或PS 处理重要地物、标志物，并筛除飞面碎片；利用ModelFun 软件删除模型的间断悬空漂浮物；采用DP-Modeler 软件模型单体化修复完善建筑物局部扭曲或纹理不全。5）三维模型展示。研究区建立的三维模型如图15所示，三维模型满足应用要求，整体效果较好，街道局部特征明显、建筑物结构清晰以及农田部分纹理真实。

图15 模型整体效果

2.5 精度评定

空三在无人机倾斜摄影三维建模中非常重要，其精度直接影响三维建模成果质量。当Smart 3D 软件建模时自动生成空三精度可供参考分析，试验的空三加密精度较高。

采用实地测量控制点坐标与三维模型对应控制点量测坐标分析对比方法评估三维模型精度，得出模型中误差为0.037m，误差符合规范要求，结果见表1。

表1 外业检查点精度统计（单位：m）

3 结论

无人机倾斜影像三维建模作为目前常用的三维模型建立方式，在具体建模实践中会出现很多问题，本文首先针对悬浮物干扰、建筑物结构扭曲和道路不平整等问题，介绍了删除、修复和置平等技术手段，其次以寺庙建模为例，对摄影遮挡造成的建模漏洞问题，详述了空地融合的解决方法，并将利用BIM技术构建的BIM 大型桥梁模型与无人机三维模型直接嵌套，表述了两种模型有效融合的方式，利用逻辑单体化方式对房屋单体化进行了试验，并通过某区域三维建模精度检验，验证了本文提出的模型修复技术的有效性，获得了较好的三维建模效果，以期为无人机倾斜影像三维精细化建模实践提供参考。