CN101286241A - 基于立体像对的一种三维建筑物快速建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：首先按照顺时针或者逆时针方向依次在左航空影像和右航空影像中提取建筑物的角点；然后根据近似点位对提取的建筑物的角点位置纠正；接着对影像进行自动定向，最后按照自动定向的结果进行三维坐标的计算，计算结果利用OPENGL工具来实现在屏幕上的三维显示和多角度观察。本发明具有两个明显的优点：一、算法简单有效，是实现三维建筑物建模的有效途径之一。二、可实现速度和逼真度的兼顾。对于提取的角点进行了纠正，有效地减小了角点位置误差，可实现速度和逼真度的兼顾。

Description

基于立体像对的一种三维建筑物快速建模方法

所属技术领域：本发明涉及一种基于立体像对的三维建筑物快速建模方法。适合于航空影像中典型目标(如建筑物)的三维建模，成像源是可见光。

背景技术：

随着信息科技的发展，对三维建筑物建模和实现城市虚拟现实的需求越来越多。三维虚拟建筑物的实现将对计算机科学以及地球信息科学等诸多领域的前景产生前所未有的巨大影响，如三维虚拟城市、机器人智能导航、导弹制导、车辆辅助驾驶、建筑模拟展示、飞行模拟、交互式游戏、医疗模拟、虚拟购物、虚拟博物馆和虚拟艺术陈列馆等。

目前三维建模大致有如下三种解决办法，但仍存在很多问题。方法1：直接使用三维制作软件，比如计算机辅助绘图设计软件(AUTOCAD)、三维动画设计软件(3DMAX)等建模，这种方法能逼真地表示城市的精细结构和材质特征，基本上能够满足虚拟现实技术的3I(沉浸、交互、构想)的要求。特别是对于那些自然物(如树木)和不规则的建筑物(如凉亭、拱顶、圆顶、路灯、桥等)等效果会比较好，但对于大范围的区域，如果每个模型都这样建立，不仅费时费力，而且也不经济。方法2：直接利用传统GIS的二维线划数据及其相应的高度属性进行三维建模，各建筑物表面还可以加上相应的纹理，但采用此种方法只局限于较规则建筑物的三维建模。方法3：利用数字摄影测量技术进行全自动三维建模，这种方法具有自动化程度高、建模速度快、易于实时更新等特点。缺点是算法复杂，建模误差较大。针对以往三维建模算法的缺陷，采用基于数字摄影测量技术的半自动三维建模算法，能有效地实现速度和逼真度的兼顾。特别是对于一些仅需小范围的典型目标的建模场合，例如制导时的目标区域，采用该方法进行建模不失为一种简单而有效的方法。

发明内容：

为避免现有三维建模算法的缺陷，本发明提出了一种基于数字摄影测量技术的半自动三维建模算法。三维建模所需的高精度三维信息通过航空立体像对用图像处理和数字摄影测量的方法来获取。

一种基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：首先按照顺时针或者逆时针方向依次在左航空影像和右航空影像中提取建筑物的角点；然后根据近似点位对提取的建筑物的角点位置纠正；接着对影像进行自动定向，最后按照自动定向的结果进行三维坐标的计算，计算结果利用OPENGL工具来实现在屏幕上的三维显示和多角度观察；所述的建筑物角点是相邻的两个角点相连，最后一个角点和第一个角点相连；所述的角点位置纠正的具体步骤如下：首先提取出的角点为1，2，…，N，角点位置纠正时提取的角点为a，b，…，M，如果角点i(i＝1，2，…，N)和角点j(j＝a，b，…，M)之间的距离小于3个像素，则将角点j的位置赋给角点i。

所述的影像自动定向包括内定向和相对定向。

所述的影像自动定向所需的同名点对通过相关匹配和松弛法迭代左右图上的Harris角点来得到。

所述的模型三维显示及多角度观察利用OPENGL工具来实现的步骤是：首先按照透视投影的原理，将三维坐标进行相应的映射变换后在屏幕上将三维模型显示出来，再将提供的纹理图片依据像素坐标信息与三维模型对应起来建立精确的纹理映射，然后在该包含纹理信息的三维模型基础上添加鼠标和键盘的互动操作，实现多角度的观察。

本发明具有两个明显的优点：一、算法简单有效。由于航空影像获取的便捷性、高效性和高信息容纳性，用摄影测量的方法从大比例尺航空影像获取建筑物的三维几何信息和表面的纹理，是实现三维建筑物建模的有效途径之一。由于视觉计算理论、硬件水平的限制以及影像数据的复杂性等原因，从航空影像自动提取建筑物的研究成果已有很多，但至今尚没有适合于任何比例尺和影像质量，适合于任何类型的建筑物的实用方法。二、可实现速度和逼真度的兼顾。由于算法简单，仅提取建筑物的角点，所以速度很快。

附图说明：

图1：基于立体像对的三维建筑物快速建模流程图

图2：航空立体像对的输入

图3：部分建筑物的三维模型(粘贴纹理后)

图4：部分建筑物的三维模型(骨线结构图)

具体实施方式：

现结合附图对本发明作进一步描述：

用于实施的硬件环境是：Pentium-43G计算机、1GB内存、128M显卡，运行的软件环境是：VC++6.0和Windows XP。我们用VC++程序设计语言实现了本发明提出的方法。图像数据采用航空立体像对(西安城区图)。

本发明的基本思想是：为了完成建筑物的三维建模，所需的高精度三维信息，可以通过航空立体像对用图像处理和数字摄影测量的方法来获取。假设建筑物的墙壁是垂直的，那么可以通过提取图像长边界的角点来完成建筑物的重建。这些角点按照一定的顺序相连接组成一个封闭区域，可近似视为建筑物的顶部轮廓。将建筑物顶部的角点映射到地面上，这些映射到地面上的角点和对应的顶部角点相连接就组成了建筑物的侧面轮廓。首先按照一定顺序(顺时针或者逆时针方向)依次在左航空影像和右航空影像中提取建筑物的角点，并对提取出的建筑物的角点位置进行纠正，接着对影像进行自动定向，最后按照自动定向的结果进行三维坐标的计算，计算结果利用OPENGL工具来实现在屏幕上的三维显示和多角度观察。

影像的定向主要包括内定向和相对定向，内定向的目的就是确定扫描坐标系与像平面坐标系之间的关系以及数字影像可能存在的变形。相对定向的目的就是恢复两幅影像在空中成像时的相对方位，建立被摄物体的几何模型。按照影像自动定向的结果进行三维坐标的计算。

利用OPENGL工具实现屏幕上的三维显示和多角度观察。首先按照透视投影的原理，将三维坐标进行相应的映射变换后在屏幕上将三维模型显示出来，再将提供的纹理图片依据像素坐标信息与三维模型对应起来建立精确的纹理映射，实现多角度的观察。

本发明具体实施如下：

1、航空立体像对的输入：输入航空立体像对(左航空影像和右航空影像)。

2、第一次角点提取：首先在左图上按照顺时针(或者逆时针)方向提取第1个建筑物上的角点，并对这些角点的个数和像素位置进行存储，默认为相邻的两个角点相连，最后一个角点和第一个角点相连。接着在右图上按照相同方法进行提取同一建筑物上的角点。然后按照类似方法依次提取其余建筑物上的角点。建筑物的个数、标识符和节点号都进行了存储。

3、角点位置纠正：对于仅靠一次提取出的建筑物角点位置和实际位置有一定的偏差，这对于三维坐标的计算结果有一定的影响。根据近似点位对角点位置进行纠正。具体方法为：第二次提取图像上的角点，假定第一次提取出的角点为1，2，…，N，而第二次提取的角点为a，b，…，M，如果角点i(i＝1，2，…，N)和角点j(j＝a，b，…，M)之间的距离小于3个像素，则将角点j的位置赋给角点i，这样就实现了建筑物角点位置的纠正，角点位置也更接近于真实值。提取的角点为图像的Harris角点。系统中阈值的设定可根绝实际需要进行更改，当阈值大时，提取的Harris角点数目少，反之则多。阈值的设定力求提取出的Harris角点能覆盖大多数的人机交互方法提取出的建筑物角点。

4、图像匹配：自动定向的关键是自动识别定向所需要的同名点对，可以利用图像匹配来识别足够多的同名点，使得相对定向达到高精度。通过相关匹配和松弛法迭代左右图上的Harris角点得到用于影像定向的同名点对。

5、影像定向：影像的定向主要包括内定向和相对定向。内定向的目的就是确定扫描坐标系与像平面坐标系之间的关系以及数字影像可能存在的变形。相对定向的目的就是恢复两幅影像在空中成像时的相对方位，建立被摄物体的几何模型。

6、三维模型坐标计算：根据模型坐标计算公式进行三维坐标的计算。连续相对定向的模型坐标计算公式为：

$\left.\begin{array}{c}X=\mathrm{\λx}\\ Y=\frac{\mathrm{\λy}+{\mathrm{\λ}}^{\′}{v}^{\′}+B_{\mathrm{\γ}}}{2}\\ Z=Z_s-\mathrm{\λf}=\mathrm{Mf}-\mathrm{\λf}\end{array}\right\}$ $\left.\begin{array}{c}\mathrm{\λ}=\frac{{\mathrm{Mb\ω}}^{\′}-B_Z{u}^{\′}}{{\mathrm{x\ω}}^{\′}+u^{\′}f}\\ {\mathrm{\λ}}^{\′}=\frac{-\mathrm{Mbf}-B_{Z}x}{{\mathrm{x\ω}}^{\′}+u^{\′}f}\end{array}\right\}$

其中，b＝x-x′，M是摄影比例尺分母。

7、模型显示

利用OPENGL工具实现屏幕上的三维显示和多角度观察。首先按照透视投影的原理，将三维坐标进行相应的映射变换后在屏幕上将三维模型显示出来，再将提供的纹理图片依据像素坐标信息与三维模型对应起来建立精确的纹理映射，然后在该包含纹理信息的三维模型基础上添加鼠标和键盘的互动操作，实现多角度的观察。

8.三维建模结果及分析

图2是输入的航空立体像对，图3是生成的部分建筑物的三维模型(粘贴纹理后)，图4是部分建筑物的三维模型(骨线结构图)。

从图中可以看出，建筑物的位置和形状和原图很接近。取其中两个建筑物进行长、宽、高的分析。

计算结果和实测数据对比：

表1建筑物一计算结果和实测数据对比

建筑物一	长(米)	宽(米)	高(米)
				计算结果	70.48	13.40	19.32
实际值	71	13.5	19
				误差	0.73％	0.74％	1.68％

表2建筑物二计算结果和实测数据对比

建筑物二	长(米)	宽(米)	高(米)
				计算结果	13.03	38.09	19.70
实际值	13	38	20
				误差	0.21％	0.23％	1.50％

从上述两个建筑物数据可以看出，建筑物的长、宽、高和实际比较符合。其中长和宽的误差非常小，高度的误差较大且高度的计算依赖于控制点数据的纠正。

Claims (4)

1、一种基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：首先按照顺时针或者逆时针方向依次在左航空影像和右航空影像中提取建筑物的角点；然后根据近似点位对提取的建筑物的角点位置纠正；接着对影像进行自动定向，最后按照自动定向的结果进行三维坐标的计算，计算结果利用OPENGL工具来实现在屏幕上的三维显示和多角度观察；所述的建筑物角点是相邻的两个角点相连，最后一个角点和第一个角点相连；所述的角点位置纠正的具体步骤如下：首先提取出的角点为1，2，…，N，角点位置纠正时提取的角点为a，b，…，M，如果角点i(i＝1，2，…，N)和角点j(j＝a，b，…，M)之间的距离小于3个像素，则将角点j的位置赋给角点i。

2、根据权利要求1所述的基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：所述的影像自动定向包括内定向和相对定向。

3、根据权利要求1或2所述的基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：所述的影像自动定向所需的同名点对通过相关匹配和松弛法迭代左右图上的Harris角点来得到。

4、根据权利要求1或2所述的基于立体像对的三维建筑物的建模方法，其特征在于：所述的模型三维显示及多角度观察利用OPENGL工具来实现的步骤是：首先按照透视投影的原理，将三维坐标进行相应的映射变换后在屏幕上将三维模型显示出来，再将提供的纹理图片依据像素坐标信息与三维模型对应起来建立精确的纹理映射，然后在该包含纹理信息的三维模型基础上添加鼠标和键盘的互动操作，实现多角度的观察。

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