CN114332382B - 一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于三维建模技术领域,公开一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法:S1、制定无人机的飞行摄影计划;S2、无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线进行航空图像的拍摄;S3、针对航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的摄影点的三维坐标;S4、拼接不同组的航空图像上的摄影点的三维坐标,得到目标建模区域对应的建模基础点云,并对建模基础点云进行加密操作;S5、基于建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对基础三维模型进行修正,进而得到目标建模区域对应的实景三维模型,本发明不仅能够保证建模点云的精确度,而且还能够解决建模点云缺失和稀疏的问题。
Description
技术领域
本发明属于三维建模技术领域,具体涉及一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法。
背景技术
随着三维建模技术的不断发展,也对采集到的建模基础点云的精确度有了越来越高的要求,无人机贴近摄影测量是近些年发展起来的一项高新技术,它颠覆了以往只能从垂直角度拍摄图像的局限,通过在同一无人机上搭载多台传感器,同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度来采集目标区域的图像,因为在进行无人机贴近摄影测量时,无人机距离目标区域可以很近,所以无人机能够采集到目标区域的丰富的纹理信息,更便于重现真实的场景,然而,由于部分目标区域被遮挡,传感器抖动,天气影响等原因,容易导致建模基础点云的数据点缺失,以及通过无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云是稀疏点云,还需要对其进行数据点的加密,从而来建立精确度高的实景三维模型,因此,研究一种能够提高建模基础点云的精确度的方法,并以此建立实景三维模型是十分必要的。
发明内容
针对上述提出的技术问题,本发明提供一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,通过无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线进行航空图像的拍摄,并对全部的航空图像进行分组,同时求出同一组内的航空图像上的摄影点的三维坐标,以保证用于三维建模的点云的准确度,本发明还对建模基础点云进行加密处理,来解决点云缺失和稀疏的问题,本发明旨在最终得到精确度高的实景三维模型。
为了达到上述的发明目的,给出如下所述的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,具体包括如下的步骤:
S1、制定无人机的飞行摄影计划,所述飞行摄影计划包括无人机的飞行路线,无人机要拍摄的摄影点的位置,无人机的拍摄角度,无人机的拍摄间隔,及无人机所拍摄的航空图像的重叠率;
S2、依据所述飞行摄影计划,无人机沿着覆盖目标建模区域的所述飞行路线进行所述航空图像的拍摄,并得到所述目标建模区域对应的航空图像集;
S3、针对所述航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的各个所述摄影点的三维坐标;
S4、拼接不同组的航空图像上的各个所述摄影点的三维坐标,从而得到所述目标建模区域对应的建模基础点云,并对所述建模基础点云进行加密操作;
S5、基于所述建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对所述基础三维模型进行修正,进而得到所述目标建模区域对应的实景三维模型;
所述S4中对所述建模基础点云进行加密操作,具体包括如下的步骤:
作为本发明的一种优选技术方案,所述S3具体包括如下的步骤:
S31、基于S2中的航空图像集,将其中针对目标建模区域内的任一建模物体的首次航空图像,二次航空图像,以及三次航空图像划分为一组;
S32、使用所述任一建模物体的首次航空图像和二次航空图像构成第一立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第一立体航空图像上的摄影点的第一坐标;
S33、使用所述任一建模物体的三次航空图像和二次航空图像构成第二立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第二立体航空图像上的摄影点的第二坐标;
S34、当所述第一坐标接近所述第二坐标时,则判定对航空图像上的摄影点的三维坐标的测量结果是准确的,反之,则重新拍摄所述任一建模物体的航空图像;
S35、使用所述任一建模物体的首次航空图像和三次航空图像构成第三立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第三立体航空图像上的摄影点的第三坐标;
S36、将摄影点的准确的所述第一坐标和所述第二坐标中的其中一个对应的平面坐标作为摄影点最后的平面坐标,并将摄影点的所述第三坐标中的高程坐标作为摄影点最后的高程坐标。
与现有技术相比,本发明的有益效果至少如下所述:
1、本发明的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,首先制定无人机的飞行摄影计划,接着无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线进行航空图像的拍摄,其次针对航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的摄影点的三维坐标,再次拼接不同组的航空图像上的摄影点的三维坐标,得到目标建模区域对应的建模基础点云,并对建模基础点云进行加密操作,最后基于建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对基础三维模型进行修正,进而得到目标建模区域对应的实景三维模型;
2、通过本发明不仅能够提高无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的准确度,而且还能够解决无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的数据点缺失和数据点稀疏的问题,进而最终得到精确度高的实景三维模型。
附图说明
图1为本发明的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法的步骤流程图;
图2为本发明的对建模基础点云进行加密操作的步骤流程图;
图3为本发明的对航空图像集进行分组并求得航空图像上的摄影点的三维坐标的步骤流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
可以理解,本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件,但除非特别说明,这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,可以将第一xx脚本称为第二xx脚本,且类似地,可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
参考如图1所示,本发明提供一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,具体通过执行如下的步骤来实现:
S1、制定无人机的飞行摄影计划,上述的飞行摄影计划包括无人机的飞行路线,无人机要拍摄的摄影点的位置,无人机的拍摄角度,无人机的拍摄间隔,及无人机所拍摄的航空图像的重叠率。
S2、依据上述的飞行摄影计划,无人机沿着覆盖目标建模区域的上述的飞行路线进行上述的航空图像的拍摄,并得到上述的目标建模区域对应的航空图像集。
S3、针对上述的航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的各个上述的摄影点的三维坐标。
S4、拼接不同组的航空图像上的各个上述的摄影点的三维坐标,从而得到上述的目标建模区域对应的建模基础点云,并对上述的建模基础点云进行加密操作。
S5、基于上述的建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对上述的基础三维模型进行修正,进而得到上述的目标建模区域对应的实景三维模型。
进一步的,上述的S1中的无人机所拍摄的航空图像的重叠率为,两张不同的航空图像上的相同的摄影点的个数占航空图像上的全部的摄影点的个数的比例,并且控制不同的航空图像上的全部的摄影点的个数保持一致,其中,不同的航空图像上的相同的摄影点用于在后续步骤中完成对于不同的航空图像的拼接。
具体的,无人机贴近摄影测量是近些年发展起来的一项高新技术,它颠覆了以往只能从垂直角度拍摄图像的局限,通过在同一无人机上搭载多台传感器,能够实现同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度来采集目标区域的图像,并对拍摄的图像进行三维测量来得到图像上的不同点的平面坐标和高程,因为在进行无人机贴近摄影测量时,无人机距离目标区域可以很近,所以无人机能够采集到目标区域的丰富的纹理信息,更便于重现真实的场景,在无人机进行贴近摄影测量之前,还需要提前制定好无人机的飞行摄影计划,具体包括无人机的飞行路线,无人机要拍摄的摄影点的位置,无人机的拍摄角度,无人机的拍摄间隔,和无人机所拍摄的航空图像的重叠率,而由于目标建模区域被遮挡,传感器抖动,天气影响等原因,无人机贴近摄影测量容易出现建模基础点云的数据点缺失的问题,以及最终得到的建模基础点云是稀疏的点云,本发明的目的就是针对上述的无人机贴近摄影测量的问题提出一种技术方案。
进一步的,上述的S2中无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线拍摄航空图像,当无人机接近目标建模区域内的任一建模物体时,进行首次航空图像的拍摄,当无人机到达上述的任一建模物体的上部时,进行二次航空图像的拍摄,以及当无人机开始远离上述的任一建模物体时,进行三次航空图像的拍摄;
具体的,为了便于理解上述的无人机进行航空图像拍摄的过程,举例如:在无人机沿着飞行路线从目标建模区域上的任一建模物体的左侧向右侧飞行,并拍摄该建模物体的航空图像的过程中,当无人机接近该建模物体时,无人机进行首次航空图像的拍摄,拍摄的是该建模物体左侧的图像,当无人机到达该建模物体的上部时,无人机进行二次航空图像的拍摄,拍摄的是该建模物体上部的图像,当无人机开始远离该建模物体时,进行三次航空图像的拍摄,拍摄的是该建模物体右侧的图像,发明人考虑到,为了提高无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的准确度,使用上述的方法拍摄关于建模物体的多张图像。
进一步的,参考如图3所示,上述的S3具体包括如下的步骤:
S31、基于S2中的航空图像集,将其中针对目标建模区域内的任一建模物体的首次航空图像,二次航空图像,以及三次航空图像划分为一组;
S32、使用上述的任一建模物体的首次航空图像和二次航空图像构成第一立体航空图像,并使用三维测量方法求得上述的第一立体航空图像上的摄影点的第一坐标;
S33、使用上述的任一建模物体的三次航空图像和二次航空图像构成第二立体航空图像,并使用三维测量方法求得上述的第二立体航空图像上的摄影点的第二坐标;
S34、当上述的第一坐标接近上述的第二坐标时,则判定对航空图像上的摄影点的三维坐标的测量结果是准确的,反之,则重新拍摄上述的任一建模物体的航空图像;
S35、使用上述的任一建模物体的首次航空图像和三次航空图像构成第三立体航空图像,并使用三维测量方法求得上述的第三立体航空图像上的摄影点的第三坐标;
S36、将摄影点的准确的上述的第一坐标和上述的第二坐标中的其中一个对应的平面坐标作为摄影点最后的平面坐标,并将摄影点的上述的第三坐标中的高程坐标作为摄影点最后的高程坐标;
具体的,发明人考虑到若使用单张航空图像对其上的摄影点的三维坐标进行测量,则极易出现该三维坐标的测量误差,因此,首先对无人机拍摄到的航空图像进行了分组,同一组内包含同一个建模物体的多张航空图像,接着使用建模物体的首次航空图像和二次航空图像构成第一立体航空图像,来求得第一立体航空图像上的摄影点的第一坐标,以及使用建模物体的三次航空图像和二次航空图像构成第二立体航空图像,并求得第二立体航空图像上的摄影点的第二坐标,其次由于第一立体航空图像上和第二立体航空图像上包含有相同的摄影点,对该相同摄影点的第一坐标和第二坐标进行比较,当二者接近时,即第一坐标和第二坐标通过了互相的坐标验证,则认为对航空图像的三维测量的结果是准确的,再次使用建模物体的首次航空图像和三次航空图像构成第三立体航空图像,并求得第三立体航空图像上的摄影点的第三坐标,最后把准确的第一坐标和第二坐标中的其中一个对应的平面坐标作为摄影点的最终的平面坐标,并将第三坐标中的高程坐标作为摄影点的最终的高程坐标,上述的步骤S3提高了无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的准确度。
进一步的,参考如图2所示,上述的S4中对上述的建模基础点云进行加密操作,具体包括如下的步骤:
具体的,上述的S4提供了对于无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的数据点缺失和数据点稀疏的问题的解决办法,首先在建模基础点云中添加加密点,并根据加密点的位置分别确定在X轴的正负方向上,在Y轴的正负方向上,及在Z轴的正负方向上与加密点距离最近的数据点,其次将距离加密点最近的六个数据点的三维坐标转换成为各个浓度值,最后基于距离加密点最近的六个数据点的浓度值来得到加密点的浓度值,以在后续的步骤中能够通过加密点对基础三维模型进行修正,来得到精确度高的基础三维模型。
进一步的,上述的S5中基于建模基础点云构建基础三维模型之后,还结合经加密的建模基础点云对基础三维模型进行修正,具体包括连接基础三维模型中的和经加密的建模基础点云中的浓度值相同的数据点。
进一步的,上述的S5中对基础三维模型进行修正之后,还使用无人机拍摄到的目标建模区域的航空图像对修正后的基础三维模型进行贴图处理,并最终得到目标建模区域对应的实景三维模型。
综上所述,本发明的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,首先制定无人机的飞行摄影计划,接着无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线进行航空图像的拍摄,其次针对航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的摄影点的三维坐标,再次拼接不同组的航空图像上的摄影点的三维坐标,得到目标建模区域对应的建模基础点云,并对建模基础点云进行加密操作,最后基于建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对基础三维模型进行修正,进而得到目标建模区域对应的实景三维模型,通过本发明不仅能够提高无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的准确度,而且还能够解决无人机贴近摄影测量得到的建模基础点云的数据点缺失和数据点稀疏的问题,进而最终得到精确度高的实景三维模型。
应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的程序可存储于一个非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上上述的实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上上述的实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上上述的仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,其特征在于,包括如下的步骤:
S1、制定无人机的飞行摄影计划,所述飞行摄影计划包括无人机的飞行路线,无人机要拍摄的摄影点的位置,无人机的拍摄角度,无人机的拍摄间隔,及无人机所拍摄的航空图像的重叠率;
S2、依据所述飞行摄影计划,无人机沿着覆盖目标建模区域的所述飞行路线进行所述航空图像的拍摄,并得到所述目标建模区域对应的航空图像集;
S3、针对所述航空图像集进行分组,并通过使用三维测量方法求得同一组内的航空图像上的各个所述摄影点的三维坐标;
S4、拼接不同组的航空图像上的各个所述摄影点的三维坐标,从而得到所述目标建模区域对应的建模基础点云,并对所述建模基础点云进行加密操作;
S5、基于所述建模基础点云构建基础三维模型,并使用经加密的建模基础点云对所述基础三维模型进行修正,所述修正具体包括连接基础三维模型中的和经加密的建模基础点云中的浓度值相同的数据点,进而得到所述目标建模区域对应的实景三维模型;
所述S4中对所述建模基础点云进行加密操作,具体包括如下的步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,其特征在于,所述S1中的无人机所拍摄的航空图像的重叠率为,两张不同的航空图像上的相同的摄影点的个数占航空图像上的全部的摄影点的个数的比例,并且控制不同的航空图像上的全部的摄影点的个数保持一致。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,其特征在于,所述S2中无人机沿着覆盖目标建模区域的飞行路线拍摄航空图像,当无人机接近目标建模区域内的任一建模物体时,进行首次航空图像的拍摄,当无人机到达所述任一建模物体的上部时,进行二次航空图像的拍摄,以及当无人机开始远离所述任一建模物体时,进行三次航空图像的拍摄。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,所述S3具体包括如下的步骤:
S31、基于S2中的航空图像集,将其中针对目标建模区域内的任一建模物体的首次航空图像,二次航空图像,以及三次航空图像划分为一组;
S32、使用所述任一建模物体的首次航空图像和二次航空图像构成第一立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第一立体航空图像上的摄影点的第一坐标;
S33、使用所述任一建模物体的三次航空图像和二次航空图像构成第二立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第二立体航空图像上的摄影点的第二坐标;
S34、当所述第一坐标接近所述第二坐标时,则判定对航空图像上的摄影点的三维坐标的测量结果是准确的,反之,则重新拍摄所述任一建模物体的航空图像;
S35、使用所述任一建模物体的首次航空图像和三次航空图像构成第三立体航空图像,并使用三维测量方法求得所述第三立体航空图像上的摄影点的第三坐标;
S36、将摄影点的准确的所述第一坐标和所述第二坐标中的其中一个对应的平面坐标作为摄影点最后的平面坐标,并将摄影点的所述第三坐标中的高程坐标作为摄影点最后的高程坐标。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机贴近摄影测量的三维模型制作方法,所述S5中对基础三维模型进行修正之后,还使用无人机拍摄到的目标建模区域的航空图像对修正后的基础三维模型进行贴图处理,并最终得到目标建模区域对应的实景三维模型。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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