CN115049795A - 一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置及方法，属于近景摄影测量学和计算机视觉技术领域，所述装置包括U型支撑架、第一矩形支撑架、第二矩形支撑架、处理器、脚螺旋、RTK模块、转动轴、垂直制动螺旋、三轴倾角传感器、相机、水平制动螺旋、基座、圆柱形托盘、三脚架以及显示面板；本方案利用实时RTK模块为曝光瞬间图像提供精确的空间位置，利用三轴倾角传感器获取曝光瞬间相机的姿态信息，本发明将运用相机拍摄得到待重构的地理场景图像与测量地理场景中的地面控制点两部分工作合并，能够有效解决特征匹配困难，高效实现SFM三维重建，为提高SFM三维重建的精度，特殊地理场景重建提供了数据获取和支持。

Description

一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置及方法

技术领域

本发明属于近景摄影测量学和计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置及方法。

背景技术

运动恢复结构(Structure-from-Motion，简称SFM)是一种能够从多张图像或视频序列中自动地恢复出相机参数以及场景三维结构的技术。鉴于SFM对于图像序列中的特征点跟踪的准确性有较强的依赖性，如果场景中的遮挡或者图像噪声导致了特征跟踪的不准确或跟踪寿命较短，SFM重建精度就会受到很大影响，重建的精度较低。对于如海岸带、草地、光秃的山体等颜色纹理较为接近且难以实现图像特征跟踪的地理场景较难实现SFM三维重建。为了解决特征匹配困难又可以顺利实现SFM三维重建的目的，拟借助测量学领域的RTK设备和通讯领域的倾角传感器设备获取相机曝光瞬间图像外方位元素的情况下，结合序列影像之间的重叠关系实现SFM地面点坐标量测。

另一方面，在小区域地理场景恢复过程中，通常是运用普通数码相机拍照获得影像序列的基础上，结合运动恢复结构技术实现相似地理模型重构。在实际作业过程中，通常还需要利用全站仪、RTK(Real-time kinematic)实时差分定位测量设备等获取被测区域中所需要的地面控制点坐标辅助实景三维模型重建。

另外，在立体像对中的场景存在遮挡或图像噪声导致特征跟踪不准确时，现有SFM数据采集装置难以采集准确数据进行立体解析或运动恢复结构重建三维模型。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置及方法将影像数据获取和地面控制点坐标量测两部分工作合并，在顺利实施三维重建工作的基础上可以提供作业的效率和精度，解决了现有SFM数据采集装置难以采集准确数据，并进行立体解析或运动恢复结构重建三维模型的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

本发明提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置，包括U型支撑架、第一矩形支撑架、第二矩形支撑架、处理器、脚螺旋、RTK模块、转动轴、垂直制动螺旋、三轴倾角传感器、相机、水平制动螺旋、基座、圆柱形托盘、三脚架以及显示面板；

所述U型支撑架的上端与RTK模块连接；所述RTK模块与处理器通信连接；所述U型支撑架的下端与基座的上端外侧边缘连接；所述基座的上端外侧中心与脚螺旋的下端连接；所述基座的下端与三脚架连接；所述脚螺旋的上端与圆柱形托盘的下端连接；所述圆柱形托盘的外侧与水平制动螺旋连接；所述圆柱形托盘的上端内侧中心位置与处理器连接；所述显示面板相对处理器设置于圆柱形托盘的上端外侧中心位置，且与处理器通信连接；所述圆柱形托盘的上端外侧边缘沿直径分别与第一矩形支撑架的下端和第二矩形支撑架的下端连接；所述第一矩形支架的上端靠近第二矩形支架的一侧与转动轴的一端连接；所述第二矩形支架的上端靠近第一矩形支架的一侧与转动轴的另一端连接；所述第二矩形支架的上端远离第一矩形支架的一侧与垂直制动螺旋连接；所述三轴倾角传感器设置于转动轴的内部中心位置处；所述三轴倾角传感器与处理器通信连接；所述转动轴与三轴倾角传感器连接处的相邻侧与相机连接；所述相机与处理器通信连接。

本发明的有益效果为：本发明的提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置，利用实时RTK模块为曝光瞬间图像提供精确的空间位置，利用三轴倾角传感器获取曝光瞬间相机的姿态信息，并将相机拍摄得到的待重构地理场景图像与地理场景中的地面控制点测量两部分工作合并，在顺利实施三维重建的基础上增加作业的效率和精度，在三维重建过程中，通过本方案提供的外方位元素获取方法，能够有效解决特征匹配困难，且能高效实现SFM三维重建，本发明为提高SFM三维重建的精度，特殊地理场景重建提供了数据获取和支持。

进一步地，所述三脚架，用于通过基座支撑U型支撑架和脚螺旋；

所述U型支撑架，用于支撑RTK模块；

所述RTK模块，用于根据自身地理坐标获取相机的位置信息，并将相机位置信息传输至处理器；

所述脚螺旋，用于支撑圆柱形托盘，并建立水平视线测定两点间高差；

所述圆柱形托盘，用于支撑处理器、显示面板、第一矩形支撑架和第二矩形支撑架，并通过水平制动螺旋调节水平视线测定方向；

所述第一矩形支撑架和第二矩形支撑架，均用于支撑转动轴；

所述转动轴，用于固定三轴倾角传感器和相机的位置，并通过转动调节相机拍摄图像的角度；

所述垂直制动螺旋，用于调节相机垂直视线测定方向；

所述三轴倾角传感器，用于获取相机在空间坐标系内的姿态角，并将姿态角传输至处理器；

所述相机，用于拍摄得到待重构地理场景图像，并将待重构地理场景图像传输至处理器；

所述处理器，用于获取若干待重构地理场景图像和各地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标和姿态角，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T、旋转矩阵R和地理场景中的匹配点对。

所述显示面板，用于显示各地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标和姿态角、相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，以及地理场景中的匹配点对。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供本方案提供的基于影像外方位元素的三维结构重建装置中各模块的具体功能，为通过各模块构建三维结构重建装置提供基础。

本发明还提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建三维结构重建装置；

S2、利用三维结构重建装置获取相机(10)拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用处理器(4)获取各地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)，且利用显示面板(15)显示位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和资态角(r_i，l_i，m_i)；

S3、利用处理器(4)将拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)作为外方位元素，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用显示面板(15)显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

S4、利用处理器(4)根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]，且利用显示面板(15)显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

S5、基于地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]得到地理场景中的三维点云，并根据地理场景中三维点坐标之间的邻接关系完成地三维结构重建。

采用上述进一步方案的有益效果为：本发明提供的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，利用上述基于影像外方位元素的三维结构重建装置，通过处理器获取位置坐标、姿态角和待重构地理场景图像作为外方位元素，并利用特征匹配算法得到匹配点对，实现基于三维结构重建装置为特殊地理场景重建提供了数据获取和支持。

进一步地，所述步骤S1包括如下步骤；

S11、利用三脚架通过基座分别支撑U型支撑架和脚螺旋；

S12、利用U型支撑架分别支撑RTK模块，并利用脚螺旋支撑圆柱形托盘，且调节水平制动螺旋控制圆柱形托盘朝向；

S13、利用圆柱形托盘分别支撑处理器、显示面板、第一矩形支撑架和第二矩形支撑架；

S14、利用第一矩形支撑架和第二矩形支撑架支撑转动轴，并调节垂直制动螺旋控制转动轴朝向；

S15、利用转动轴固定三轴倾角传感器和相机的位置，完成三维结构重建装置。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供通过基于影像外方位元素的三维结构重建装置中各模块构建三维结构重建装置的方法。

进一步地，所述步骤S2包括如下步骤：

S21、利用三维结构重建装置获取相机拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用RTK模块通过接收GPS信号获取RTK模块的地理坐标(A_i，B_i，C_i)；

S22、计算三轴倾角传感器相对RTK模块的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)；

S23、以三轴倾角传感器中心为原点，重力反方向为Z轴方向，指北针方向为Y轴方向建立左手空间直角坐标系；

S24、基于左手空间直角坐标系得到相机的物镜中心空间位置坐标(a_i，b_i，c_i)；

S25、基于三轴倾角传感器相对RTK模块的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)和相机的物镜中心空间位置坐标(a_i，b_i，c_i)，计算得到待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)；

S26、利用三轴倾角传感器获取待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的姿态角(r_i，l_i，m_i)，其中，r_i、l_i和m_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的俯仰角、横滚角和航向角；

S27、利用利用处理器获取各地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和资态角(r_i，l_i，m_i)。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供利用三维结构重建装置获取相机拍摄待重构地理场景图像瞬间的相机位置坐标和姿态角的方法。

进一步地，所述步骤S22中三轴倾角传感器相对RTK模块的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)的计算表达式如下：

其中，A_i′、B_i′和C_i′分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间三轴倾角传感器相对RTK模块沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，A_i、B_i和C_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间RTK模块沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，m表示转动轴沿Z轴方向转动的角度。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供三轴倾角传感器相对RTK模块位置坐标的计算方法，为获取各地理场景图像拍摄瞬间相机位置坐标提供基础。

进一步地，所述步骤S25中待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)的计算表达式如下：

(X_i，Y_i，Z_i)＝(A_i′+A_i+a_i，B_i′+B_i+R*sin l，C_i′+C_i+R*cos l)

R＝sqr(a_i*a_i+b_i*b_i+c_i*c_i)

其中，X_i、Y_i和Z_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，a_i、b_i和c_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机物镜中心在左手空间直角坐标系中沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，R表示相机物镜中心距三轴倾角传感器中心的距离，sqr表示平方根运算，l表示相机的偏转角度。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标的计算方法，为得到平移量矩阵提供基础。

进一步地，所述步骤S3中相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R的计算表达式分别如下：

T＝[X_i+1-X_i Y_i+1-Y_i Z_i+1-Z_i]

其中，

表示第i+1张待重构地理场景图像的俯仰角r_i+1和第i张待重构地理场景图像的俯仰角r_i的角度差，w表示第i+1张待重构地理场景图像的横滚角l_i+1和第i张待重构地理场景图像的横滚角l_i的角度差，k表示第i+1张待重构地理场景图像的航向角m_i+1和第i张待重构地理场景图像的航向角m_i的角度差，X_i+1、Y_i+1和Z_i+1分别表示第i+1张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R的计算方法，为通过平移量矩阵T和旋转矩阵R得到地理场景中的匹配点对提供基础。

进一步地，所述步骤S4包括如下步骤：

S41、获取相邻两张待重构地理场景图像的匹配点；

S42、判断匹配点数量是否小于预设匹配点阈值，若是则进入步骤S43，否则进入步骤S44；

S43、利用颜色信息和梯度方向作为匹配点描述符获取匹配点至大于或等于预设匹配点阈值；

S44、利用处理器根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]；

S45、利用显示面板显示平移量矩阵T和旋转矩阵R。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过颜色信息和梯度方向作为匹配点描述符获取适量的匹配点进行特征匹配计算得到足量的匹配点对，能够有效保证地理场景中的三维点坐标的准确度。

进一步地，所述步骤S44中的地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]的计算表达式如下：

[p_i p_i+1][P_iX^* P_i+1X^*]

P_i＝K^**X^*

P_i+1＝K^**[R T]

其中，p_i和p_i+1分别表示第i张待重构地理场景图像对应的匹配点和第i+1张待重构地理场景图像对应的匹配点，P_i和P_i+1分别表示第i张待重构地理场景图像对应的摄像机矩阵和第i+1张待重构地理场景图像对应的相机矩阵，K^*表示相机内部参数矩阵，X^*表示图像特征点矩阵。

采用上述进一步方案的有益效果为：提供地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]的计算方法，为得到地理场景中的三维点坐标和根据地理场景中三维点坐标完成地三维结构重建提供基础。

附图说明

图1为本发明实施例中基于影像外方位元素的三维结构重建装置的示意图。

图2为本发明实施例中圆柱形托盘、处理器和显示面板结构示意图。

图3为本发明实施例中基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法的步骤流程图。

其中：1、U型支撑架；2、第一矩形支撑架；3、第二矩形支撑架；4、处理器；5、脚螺旋；6、RTK模块；7、转动轴；8、垂直制动螺旋；9、三轴倾角传感器；10、相机；11、水平制动螺旋；12、基座；13、圆柱形托盘；14、三脚架；15、显示面板。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例1

如图1和图2所示，在本发明的一个实施例中，本发明提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置，包括U型支撑架1、第一矩形支撑架2、第二矩形支撑架3、处理器4、脚螺旋5、RTK模块6、转动轴7、垂直制动螺旋8、三轴倾角传感器9、相机10、水平制动螺旋11、基座12、圆柱形托盘13、三脚架14以及显示面板15；

所述U型支撑架1的上端与RTK模块6连接；所述RTK模块6与处理器4通信连接；所述U型支撑架1的下端与基座12的上端外侧边缘连接；所述基座12的上端外侧中心与脚螺旋5的下端连接；所述基座12的下端与三脚架14连接；所述脚螺旋5的上端与圆柱形托盘13的下端连接；所述圆柱形托盘13的外侧与水平制动螺旋11连接；所述圆柱形托盘13的上端内侧中心位置与处理器4连接；所述显示面板15相对处理器4设置于圆柱形托盘13的上端外侧中心位置，且与处理器4通信连接；所述圆柱形托盘13的上端外侧边缘沿直径分别与第一矩形支撑架2的下端和第二矩形支撑架3的下端连接；所述第一矩形支架2的上端靠近第二矩形支架3的一侧与转动轴7的一端连接；所述第二矩形支架3的上端靠近第一矩形支架2的一侧与转动轴7的另一端连接；所述第二矩形支架3的上端远离第一矩形支架2的一侧与垂直制动螺旋8连接；所述三轴倾角传感器9设置于转动轴7的内部中心位置处；所述三轴倾角传感器9与处理器4通信连接；所述转动轴7与三轴倾角传感器9连接处的相邻侧与相机10连接；所述相机10与处理器4通信连接；

所述三脚架14，用于通过基座12支撑U型支撑架1和脚螺旋5；

所述U型支撑架1，用于支撑RTK模块6；

所述RTK模块6，用于根据自身地理坐标获取相机10的位置信息，并将相机位置信息传输至处理器4；

所述脚螺旋5，用于支撑圆柱形托盘13，并建立水平视线测定两点间高差；

所述圆柱形托盘13，用于支撑处理器4、显示面板15、第一矩形支撑架2和第二矩形支撑架3，并通过水平制动螺旋11调节水平视线测定方向；

所述第一矩形支撑架2和第二矩形支撑架3，均用于支撑转动轴7；

所述转动轴7，用于固定三轴倾角传感器9和相机10的位置，并通过转动调节相机10拍摄图像的角度；

所述垂直制动螺旋8，用于调节相机10垂直视线测定方向；

所述三轴倾角传感器9，用于获取相机10在空间坐标系内的姿态角，并将姿态角传输至处理器4；

所述相机10，用于拍摄得到待重构地理场景图像，并将待重构地理场景图像传输至处理器4；

所述处理器4，用于获取若干待重构地理场景图像和各地理场景图像拍摄瞬间相机10的位置坐标和姿态角，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T、旋转矩阵R和地理场景中的匹配点对。

所述显示面板15，用于显示各地理场景图像拍摄瞬间相机10的位置坐标和姿态角、相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，以及地理场景中的匹配点对。

本发明的有益效果为：本发明的提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置，利用实时RTK模块为曝光瞬间图像提供精确的空间位置，利用三轴倾角传感器获取曝光瞬间相机的姿态信息，并将相机拍摄得到的待重构地理场景图像与地理场景中的地面控制点测量两部分工作合并，在顺利实施三维重建的基础上增加作业的效率和精度，在三维重建过程中，通过本方案提供的外方位元素获取方法，能够有效解决特征匹配困难，且能高效实现SFM三维重建，本装置为提高SFM三维重建的精度，为特殊地理场景重建提供了数据获取和支持。

实施例2

如图3所示，本发明还提供一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，包括如下步骤：

S1、构建三维结构重建装置；

所述步骤S1包括如下步骤；

S11、利用三脚架4通过基座12分别支撑U型支撑架1和脚螺旋5；

S12、利用U型支撑架1分别支撑RTK模块6，并利用脚螺旋5支撑圆柱形托盘13，且调节水平制动螺旋11控制圆柱形托盘13朝向；

S13、利用圆柱形托盘13分别支撑处理器4、显示面板15、第一矩形支撑架2和第二矩形支撑架3；

S14、利用第一矩形支撑架2和第二矩形支撑架3支撑转动轴7，并调节垂直制动螺旋8控制转动轴7朝向；

S15、利用转动轴7固定三轴倾角传感器9和相机10的位置，完成三维结构重建装置；

S2、利用三维结构重建装置获取相机10拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用处理器4获取各地理场景图像拍摄瞬间相机10的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)，且利用显示面板15显示位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)；

所述步骤S2包括如下步骤：

S21、利用三维结构重建装置获取相机10拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用RTK模块6通过接收GPS信号获取RTK模块6的地理坐标(A_i，B_i，C_i)；

S22、计算三轴倾角传感器9相对RTK模块6的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)；

所述步骤S22中三轴倾角传感器9相对RTK模块6的位置坐标(A_i′，B_i′，G_i′)的计算表达式如下：

其中，A_i′、B_i′和C_i′分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间三轴倾角传感器9相对RTK模块6沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，A_i、B_i和C_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间RTK模块6沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，m表示转动轴7沿Z轴方向转动的角度。

S23、以三轴倾角传感器9中心为原点，重力反方向为Z轴方向，指北针方向为Y轴方向建立左手空间直角坐标系；

S24、基于左手空间直角坐标系得到相机10的物镜中心空间位置坐标(a_i，b_i，c_i)；

S25、基于三轴倾角传感器9相对RTK模块6的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)和相机1０的物镜中心空间位置坐标(α_i，b_i，c_i)，计算得到待重构地理场景图像拍摄瞬间相机1０的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)；

所述步骤S25中待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)的计算表达式如下：

(X_i，Y_i，Z_i)＝(A_i′+A_i+a_i，B_i′+B_i+R*sin l，C_i′+C_i+R*cos l)

R＝sqr(a_i*a_i+b_i*b_i+c_i*c_i)

其中，X_i、Y_i和Z_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机10沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，a_i、b_i和c_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机10物镜中心在左手空间直角坐标系中沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，R表示相机10物镜中心距三轴倾角传感器9中心的距离，sqr表示平方根运算，l表示相机10的偏转角度；

S26、利用三轴倾角传感器9获取待重构地理场景图像拍摄瞬间相机10的姿态角(r_i，l_i，m_i)，其中，r_i、l_i和m_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的俯仰角、横滚角和航向角；

S27、利用利用处理器4获取各地理场景图像拍摄瞬间相机10的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和资态角(r_i，l_i，m_i)；

S3、利用处理器4将拍摄瞬间相机10的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和资态角(r_i，l_i，m_i)作为外方位元素，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用显示面板15显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

所述步骤S3中相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R的计算表达式分别如下：

T＝[X_i+1-X_i Y_i+1-Y_i Z_i+1-Z_i]

其中，

表示第i+1张待重构地理场景图像的俯仰角r_i+1和第i张待重构地理场景图像的俯仰角r_i的角度差，w表示第i+1张待重构地理场景图像的横滚角l_i+1和第i张待重构地理场景图像的横滚角l_i的角度差，k表示第i+1张待重构地理场景图像的航向角m_i+1和第i张待重构地理场景图像的航向角m_i的角度差，X_i+1、Y_i+1和Z_i+1分别表示第i+1张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机10沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标；

S4、利用处理器4根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]，且利用显示面板15显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

所述步骤S4包括如下步骤：

S41、获取相邻两张待重构地理场景图像的匹配点；

S42、判断匹配点数量是否小于预设匹配点阈值，若是则进入步骤S43，否则进入步骤S44；

S43、利用颜色信息和梯度方向作为匹配点描述符获取匹配点至大于或等于预设匹配点阈值；

S44、利用处理器4根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]；

S45、利用显示面板15显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

所述步骤S44中的地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]的计算表达式如下：

[p_i p_i+1]＝[P_iX^* P_i+1X^*]

P_i＝K^**X^*

P_i+1＝K^**[R T]

其中，p_i和p_i+l分别表示第i张待重构地理场景图像对应的匹配点和第i+1张待重构地理场景图像对应的匹配点，P_i和P_i+1分别表示第i张待重构地理场景图像对应的摄像机矩阵和第i+1张待重构地理场景图像对应的相机10矩阵，K^*表示相机10内部参数矩阵，X^*表示图像特征点矩阵；

S5、基于地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]得到地理场景中的三维点云，并根据地理场景中三维点坐标之间的邻接关系完成地三维结构重建。

本发明提供的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，利用上述基于影像外方位元素的三维结构重建装置，通过处理器获取位置坐标、姿态角和待重构地理场景图像作为外方位元素，并利用特征匹配算法得到匹配点对，实现基于三维结构重建装置为特殊地理场景重建提供了数据获取和支持。

Claims (10)

1.一种基于影像外方位元素的三维结构重建装置，其特征在于，包括U型支撑架(1)、第一矩形支撑架(2)、第二矩形支撑架(3)、处理器(4)、脚螺旋(5)、RTK模块(6)、转动轴(7)、垂直制动螺旋(8)、三轴倾角传感器(9)、相机(10)、水平制动螺旋(11)、基座(12)、圆柱形托盘(13)、三脚架(14)以及显示面板(15)；

所述U型支撑架(1)的上端与RTK模块(6)连接；所述RTK模块(6)与处理器(4)通信连接；所述U型支撑架(1)的下端与基座(12)的上端外侧边缘连接；所述基座(12)的上端外侧中心与脚螺旋(5)的下端连接；所述基座(12)的下端与三脚架(14)连接；所述脚螺旋(5)的上端与圆柱形托盘(13)的下端连接；所述圆柱形托盘(13)的外侧与水平制动螺旋(11)连接；所述圆柱形托盘(13)的上端内侧中心位置与处理器(4)连接；所述显示面板(15)相对处理器(4)设置于圆柱形托盘(13)的上端外侧中心位置，且与处理器(4)通信连接；所述圆柱形托盘(13)的上端外侧边缘沿直径分别与第一矩形支撑架(2)的下端和第二矩形支撑架(3)的下端连接；所述第一矩形支架(2)的上端靠近第二矩形支架(3)的一侧与转动轴(7)的一端连接；所述第二矩形支架(3)的上端靠近第一矩形支架(2)的一侧与转动轴(7)的另一端连接；所述第二矩形支架(3)的上端远离第一矩形支架(2)的一侧与垂直制动螺旋(8)连接；所述三轴倾角传感器(9)设置于转动轴(7)的内部中心位置处；所述三轴倾角传感器(9)与处理器(4)通信连接；所述转动轴(7)与三轴倾角传感器(9)连接处的相邻侧与相机(10)连接；所述相机(10)与处理器(4)通信连接。

2.根据权利要求1所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置，其特征在于，所述三脚架(14)，用于通过基座(12)支撑U型支撑架(1)和脚螺旋(5)；

所述U型支撑架(1)，用于支撑RTK模块(6)；

所述RTK模块(6)，用于根据自身地理坐标获取相机(10)的位置信息，并将相机位置信息传输至处理器(4)；

所述脚螺旋(5)，用于支撑圆柱形托盘(13)，并建立水平视线测定两点间高差；

所述圆柱形托盘(13)，用于支撑处理器(4)、显示面板(15)、第一矩形支撑架(2)和第二矩形支撑架(3)，并通过水平制动螺旋(11)调节水平视线测定方向；

所述第一矩形支撑架(2)和第二矩形支撑架(3)，均用于支撑转动轴(7)；

所述转动轴(7)，用于固定三轴倾角传感器(9)和相机(10)的位置，并通过转动调节相机(10)拍摄图像的角度；

所述垂直制动螺旋(8)，用于调节相机(10)垂直视线测定方向；

所述三轴倾角传感器(9)，用于获取相机(10)在空间坐标系内的姿态角，并将姿态角传输至处理器(4)；

所述相机(10)，用于拍摄得到待重构地理场景图像，并将待重构地理场景图像传输至处理器(4)；

所述处理器(4)，用于获取若干待重构地理场景图像和各地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标和姿态角，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T、旋转矩阵R和地理场景中的匹配点对。

所述显示面板(15)，用于显示各地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标和姿态角、相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，以及地理场景中的匹配点对。

3.一种如权利要求1-2所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建三维结构重建装置；

S2、利用三维结构重建装置获取相机(10)拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用处理器(4)获取各地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)，且利用显示面板(15)显示位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)；

S3、利用处理器(4)将拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)作为外方位元素，并计算得到相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用显示面板(15)显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

S4、利用处理器(4)根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]，且利用显示面板(15)显示平移量矩阵T和旋转矩阵R；

S5、基于地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]，得到地理场景中的三维点云，并根据地理场景中三维点坐标之间的邻接关系完成地三维结构重建。

4.根据权利要求3所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤；

S11、利用三脚架(4)通过基座(12)分别支撑U型支撑架(1)和脚螺旋(5)；

S12、利用U型支撑架(1)分别支撑RTK模块(6)，并利用脚螺旋(5)支撑圆柱形托盘(13)，且调节水平制动螺旋(11)控制圆柱形托盘(13)朝向；

S13、利用圆柱形托盘(13)分别支撑处理器(4)、显示面板(15)、第一矩形支撑架(2)和第二矩形支撑架(3)；

S14、利用第一矩形支撑架(2)和第二矩形支撑架(3)支撑转动轴(7)，并调节垂直制动螺旋(8)控制转动轴(7)朝向；

S15、利用转动轴(7)固定三轴倾角传感器(9)和相机(10)的位置，完成三维结构重建装置。

5.根据权利要求4所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

S21、利用三维结构重建装置获取相机(10)拍摄若干张待重构地理场景图像，并利用RTK模块(6)通过接收GPS信号获取RTK模块(6)的地理坐标(A_i，B_i，C_i)；

S22、计算三轴倾角传感器(9)相对RTK模块(6)的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)；

S23、以三轴倾角传感器(9)中心为原点，重力反方向为Z轴方向，指北针方向为Y轴方向建立左手空间直角坐标系；

S24、基于左手空间直角坐标系得到相机(10)的物镜中心空间位置坐标(a_i，b_i，c_i)；

S25、基于三轴倾角传感器(9)相对RTK模块(6)的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)和相机(10)的物镜中心空间位置坐标(a_i，b_i，c_i)，计算得到待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)；

S26、利用三轴倾角传感器(9)获取待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的姿态角(r_i，l_i，m_i)，其中，r_i、l_i和m_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的俯仰角、横滚角和航向角；

S27、利用处理器(4)获取各地理场景图像拍摄瞬间相机(10)的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)和姿态角(r_i，l_i，m_i)。

6.根据权利要求5所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S22中三轴倾角传感器(9)相对RTK模块(6)的位置坐标(A_i′，B_i′，C_i′)的计算表达式如下：

其中，A_i′、B_i′和C_i′分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间三轴倾角传感器(9)相对RTK模块(6)沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，A_i、B_i和C_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间RTK模块(6)沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，m表示转动轴(7)沿Z轴方向转动的角度。

7.根据权利要求6所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S25中待重构地理场景图像拍摄瞬间相机的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)的计算表达式如下：

(X_i，Y_i，Z_i)＝(A_i′+A_i+a_i，B_i′+B_i+R*sinl，C_i′+C_i+R*cosl)

R＝sqr(a_i*a_i+b_i*b_i+c_i*c_i)

其中，X_i、Y_i和Z_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，a_i、b_i和c_i分别表示第i张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)物镜中心在左手空间直角坐标系中沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标，R表示相机(10)物镜中心距三轴倾角传感器(9)中心的距离，sqr表示平方根运算，l表示相机(10)的偏转角度。

8.根据权利要求7所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S3中相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R的计算表达式分别如下：

T＝[X_i+1-X_i Y_i+1-Y_i Z_i+1-Z_i]

其中，

表示第i+1张待重构地理场景图像的俯仰角r_i+1和第i张待重构地理场景图像的俯仰角r_i的角度差，w表示第i+1张待重构地理场景图像的横滚角l_i+1和第i张待重构地理场景图像的横滚角l_i的角度差，k表示第i+1张待重构地理场景图像的航向角m_i+1和第i张待重构地理场景图像的航向角m_i的角度差，X_i+1、Y_i+1和Z_i+1分别表示第i+1张待重构地理场景图像拍摄瞬间相机(10)沿X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的坐标。

9.根据权利要求8所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下步骤：

S41、获取相邻两张待重构地理场景图像的匹配点；

S42、判断匹配点数量是否小于预设匹配点阈值，若是则进入步骤S43，否则进入步骤S44；

S43、利用颜色信息和梯度方向作为匹配点描述符获取匹配点至大于或等于预设匹配点阈值；

S44、利用处理器(4)根据相邻两张待重构地理场景图像的平移量矩阵T和旋转矩阵R，并利用特征匹配算法计算得到地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]；

S45、利用显示面板(15)显示平移量矩阵T和旋转矩阵R。

10.根据权利要求9所述的基于影像外方位元素的三维结构重建装置的方法，其特征在于，所述步骤S44中的地理场景中的匹配点对[p_i p_i+1]的计算表达式如下：

[p_i p_i+1]＝[P_iX^* P_i+1X^*]

P_i＝K^**X^*

P_i+1＝K^**[R T]

其中，p_i和p_i+1分别表示第i张待重构地理场景图像对应的匹配点和第i+1张待重构地理场景图像对应的匹配点，P_i和P_i+1分别表示第i张待重构地理场景图像对应的摄像机矩阵和第i+1张待重构地理场景图像对应的相机(10)矩阵，K^*表示相机(10)内部参数矩阵，X^*表示图像特征点矩阵。

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