CN112700543B - 一种多源数据三维叠合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数字全景地图技术领域，且公开了一种多源数据三维叠合方法，包括以下步骤：读取三维激光点云以及倾斜模型等三维模型数据，并读取无人机影像。该多源数据三维叠合方法，用户可以直观的了解影像拍摄时的位置以及姿态，激光点云数据具有高精度的三维坐标，其空间分布呈现为离散的数据，并具有数据海量性的特点，当用户需要浏览影像时，从影像的观测位置以影像的拍摄视角浏览影像模型及贴图，便可以同时观测影像以及三维点云、倾斜模型数据，用户可以精确的观察到多源数据的叠加状态，从而评判数据的精度和准确性，对于所有数据源都考虑到采集车辆颠簸等特殊情况，以及具体实践平面分割的过程和效果，能够应用于大规模的室外场景中。
Description
技术领域
本发明涉及数字全景地图技术领域和三维激光扫描技术领域，具体为一种多源数据三维叠合方法。
背景技术
全景地图在数字城市、地图导航等领域已经有了成熟的应用，三维激光扫描技术也在文物保护、电力巡检等领域有着越来越广泛的应用，三维激光扫描所采集的点云数据成果具有一定的盲目性，其空间分布呈现离散状态，激光点的位置是随机的，不能保证地物特征点能有数据，而且利用强度生成的灰度影像在视觉上并不直观，所以，在三维数据的获取中，将影像与点云数据融合，获取每一个点的真实颜色纹理是三维激光扫描技术中的一个重要的需求。
现有的一些全景影像和激光点云的融合方法，有些对于激光点云的栅格化预处理是在没有POS系统的情况下完成的，有些没有考虑到采集车辆颠簸等特殊情况，有些没有具体实践平面分割的过程和效果，有些没有应用于大规模的室外场景，因而得到的数据的精确度不够全面不够精准，故而本发明提出了一种多源数据三维叠合方法用以解决上述问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种多源数据三维叠合方法，具备高精度和高准确性的优点，解决了数字全景影像、三维激光点云、无人机影像等多源数据匹配融合的问题。
(二)技术方案
为实现上述高精度和高准确性的目的，本发明提供如下技术方案：一种多源数据三维叠合方法，包括以下步骤：
1)读取三维激光点云以及倾斜模型三维模型数据，并读取无人机影像、数字全景影像二维数据的三维位姿数据；
2)统一所有三维数据的坐标系及投影，并将三维模型数据显示到场景；
3)将二维数据的位姿信息，根据影像的成像模型，在三维场景中显示为三维立体模型，其中无人机影像为平面影像，成像立体模型为矩形平面，全景影像的成像立体模型为球形或立方体；
4)调整成像立体模型的位置姿态，根据其实际拍摄时位姿，对模型进行旋转平移变换；
5)根据二维数据的成像模型，精确计算影像的内方位元素，消除影像畸变；
6)将消除畸变的二维影像数据以贴图方式附在模型表面；
7)根据模型的大小确定模型距离像主点的三维距离；
8)调整三维场景中摄像机的位置和方向，使其符合二维影像拍摄时刻位姿信息，在该位置和方向上观测整个三维场景；
9)调整二、三维数据的透明度及叠加顺序，使叠加的多源数据能够同时
被观测；
10)根据数据的叠加精度，评价二、三维数据的采集精度。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种多源数据三维叠合方法，具备以下
有益效果：
1、该多源数据三维叠合方法，用户可以直观的了解影像拍摄时的位置以及姿态，激光点云数据具有高精度的三维坐标，其空间分布呈现为离散的数据，并具有数据海量性的特点。
2、该多源数据三维叠合方法，当用户需要浏览影像时，从影像的观测位置以影像的拍摄视角浏览影像模型及贴图，便可以同时观测影像以及三维点云、倾斜模型数据。
3、该多源数据三维叠合方法，用户可以精确的观察到多源数据的叠加状态，从而评判数据的精度和准确性，对于所有数据源都考虑到采集车辆颠簸等特殊情况，以及具体实践平面分割的过程和效果，能够应用于大规模的室外场景中。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：在拥有无人机影像、数字全景影像、三维激光点云以及倾斜模型三维数据的情况下，将不同影像用其对应的成像模型，与三维激光点云、倾斜模型数据一起显示在三维场景当中，其中无人机影像为平面影像，成像模型为矩形平面，全景影像的成像模型为球形或立方体，将每张影像的成像模型根据其实际位姿数据绘制在三维场景当中，并将影像以贴图方式附在模型表面，其中，贴图方式需要严格按照影像的成像方式，精确计算影像的内方位元素，消除影像畸变，并确定模型的大小以及模型距离像主点的三维距离。
一种多源数据三维叠合方法，包括以下步骤：
1)读取三维激光点云以及倾斜模型三维模型数据，并读取无人机影像、数字全景影像二维数据的三维位姿数据；
2)统一所有三维数据的坐标系及投影，并将三维模型数据显示到场景；
3)将二维数据的位姿信息，根据影像的成像模型，在三维场景中显示为三维立体模型，其中无人机影像为平面影像，成像立体模型为矩形平面，全景影像的成像立体模型为球形或立方体；
4)调整成像立体模型的位置姿态，根据其实际拍摄时位姿，对模型进行旋转平移变换；
5)根据二维数据的成像模型，精确计算影像的内方位元素，消除影像畸变；
6)将消除畸变的二维影像数据以贴图方式附在模型表面；
7)根据模型的大小确定模型距离像主点的三维距离；
8)调整三维场景中摄像机的位置和方向，使其符合二维影像拍摄时刻位姿信息，在该位置和方向上观测整个三维场景；
9)调整二、三维数据的透明度及叠加顺序，使叠加的多源数据能够同时被观测；
10)根据数据的叠加精度，评价二、三维数据的采集精度。
本发明的有益效果是：该多源数据三维叠合方法，用户可以直观的了解影像拍摄时的位置以及姿态，激光点云数据具有高精度的三维坐标，其空间分布呈现为离散的数据，并具有数据海量性的特点，当用户需要浏览影像时，从影像的观测位置以影像的拍摄视角浏览影像模型及贴图，便可以同时观测影像以及三维点云、倾斜模型数据。
并且，该多源数据三维叠合方法，用户可以精确的观察到多源数据的叠加状态，从而评判数据的精度和准确性，对于所有数据源都考虑到采集车辆颠簸等特殊情况，以及具体实践平面分割的过程和效果，能够应用于大规模的室外场景中。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种多源数据三维叠合方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)读取三维激光点云以及倾斜模型三维模型数据，并读取无人机影像、数字全景影像二维数据的三维位姿数据；
2)统一所有三维数据的坐标系及投影，并将三维模型数据显示到场景；
3)将二维数据的位姿信息，根据影像的成像模型，在三维场景中显示为三维立体模型，其中无人机影像为平面影像，成像立体模型为矩形平面，全景影像的成像立体模型为球形或立方体；
4)调整成像立体模型的位置姿态，根据其实际拍摄时位姿，对模型进行旋转平移变换；
5)根据二维数据的成像模型，精确计算影像的内方位元素，消除影像畸变；
6)将消除畸变的二维影像数据以贴图方式附在模型表面；
7)根据模型的大小确定模型距离像主点的三维距离；
8)调整三维场景中摄像机的位置和方向，使其符合二维影像拍摄时刻位姿信息，在该位置和方向上观测整个三维场景；
9)调整二、三维数据的透明度及叠加顺序，使叠加的多源数据能够同时被观测；
10)根据数据的叠加精度，评价二、三维数据的采集精度。
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