文献翻译1

航空摄影测量中基于三维模型的测量应用

崔毅，赵西安，长丰菁

测绘与城市空间信息部

北京工业大学土木工程与建筑学院

中国北京，100044

电子邮件：elliotcui@https://www.360docs.net/doc/e413057320.html,

摘要：

本文介绍了在航空摄影测量的新方法。由于立体显示技术的发展，在航空摄影测量过程中，作者想将2D的工作环境转向3D工作境。在航空摄影测量的三维环境中该方法给出了一个新的方式。首先，我们做了该地区图像像素数据和与之相对应的DEM数据。然后，我们建立该区域区域的3D模型。由于DEM和图像相对应，我们在一一点击下获得左图像和右图像目标点立体像对的照片坐标。然后，在传统理论的帮助下，我们完成了从照片计算坐标系到地面坐标系转型，使我们能获得目标点的地面坐标。最后，我们计算的DLG中的点用ArcGIS 软件来验证计算的校正点。该结果表明这种方法精确度是可接受的。在文章的最后，作者提出了一些改善方法，期望三维测量在真正的3D环境中的应用。

关键词：航空摄影测量；图像匹配；3D模型；三维模型的可视化；三维测量

1引言

传统的航空摄影已经发展成为模拟开发后的数字航空摄影测量和分析航空摄影测量，实现了基于计算机的工作。其中航空摄影测量的目标是获得目标点的三维坐标。第一，在这方面的一个通常的办法是做图像匹配，然后计算目标点与分析航空摄影测量的理论坐标。但在这个过程中，图像匹配和计算仍然在2D环境中处理。这个过程不仅产生大量的冗余数据，而且也浪费大量的时间。为了解决这个问题，本文展示了航空摄影测量的一种新方法，首先这种方法是通过使用低建模3D场景精确的DEM，然后在三维模型和立体像对一对一的对应点制成。最后，我们可以计算出自动或手动操作的目标点的坐标。通过这种方式，该方法并不仅改变了传统的工作环境，同时也节省更多的时间，提高工作效率;更重要的是，它没有冗余数据。这是一个快速，精确，实时的航空摄影测量方法。

2，有关理论的简介

2.1采用双图像模拟航空摄影测量

航空摄影的本质是从图像中获得感兴趣的信息，其中包括纹理，光谱特性，3D协调（地点）等，特别是在构建DEM和DSM的过程中，3D的协调是非常重要的。我们需要从图像知道图像和实际的地形之间的关系，这是基本的计算航空摄影测量数据有用的信息。

2.1.1航空摄影测量中常见的坐标系

在航空摄影测量的最重要的过程是从图像坐标系转换到地面坐标系。因此，有必要知道每个不同的坐标系之间的关系。

图像坐标系：它在两个维度上是一个直角坐标系，其原点是在相同的位置与该图像的主点。飞机航向被定义为x轴和与x轴垂直的定义为y轴。

图像空间坐标系统：它在三个维度中是一个直角坐标系，其原点与相机在相同的位置。x轴和y轴分别平行于图像坐标系x轴和y轴在。z轴为垂直于xy平面，其正方向是朝上向天空。

图像空间辅助坐标系：它在三个维度中是一个直角坐标系，其原点与相机在相同的位置。垂直的定义为z轴。2相机站之间的线路被定义为x轴，对应于与飞机航向。y轴是指垂直于x轴和z轴。

像空间中的坐标系：它是一个左手笛卡尔坐标系中的三个维度，其中原始点是在地面上的一个点。x轴指向北方，与高斯- 克吕格坐标系相同。

2.1.2数学模型

（1）共线性方程是在中心投影的基础上，基于各种测量理论，如后方交会，前方交会和区域网评差。共线方程的一般形式如下：

其中，x，y为图像坐标系中的坐标

X0，Y0，f是内方位元素；

Xs，Ys，Zs 是在物体空间坐标系中的相机坐标。

X，Y，Z是在图像坐标辅助坐标系；

ai bi ci(i=1,2,3) 是方向余弦

在这种方式下，根据有已知的外方位元素（XS，YS，ZS，φ，ω，к），我们可以建立图像点和地面点之间的关系的情况下，通过它我们可以计算出的大地坐标目标点。

（2）共平面方程描述了在立体像对的基线和对应点之间的数学关系。

数学模型如下：

其中，Bx，By，Bz分别是在X，Y，Z三个基线方向的组成部分

X1，Y1，Z1是辅助坐标系中的一个立体像对左图像的图像空间的坐标。

X2，Y2，Z2是在相同的立体像对的右图像。

R 1，R 2是左图像和右图像的旋转矩阵。

2.2匹配对应点

在航空摄影测量中立体像对测量是提取三维信息的基础。但在传统的航空摄影测量中，通常提取对应点的三维信息手动而不是自动，在数字航空摄影取代由图像匹配手动提取，以确认对应点的位置。

图像匹配的技术是在相关系数的技术上实现的，然后将图像匹配技术应用新途径。在本文中使用的方法的操作流程如下：

点字符提取：首先，从两个图像分别利用Harris算子提取特征点。Harris算子有很多优势：拐点敏感;以为使用一阶差异性，平稳性，算子具有较高的速度和一点计算;排序的结果；不敏感，旋转，灰度值，噪声。

低层次的匹配：在匹配的相关系数法的基础上，以原有的特征点，然后提取超过6对匹配点的匹配结果来计算6个参数进行改造，这是用来抵消旋转所做的负面影响和规模差异。

高层次的匹配：首先，通过利用梯度矢量描述特征点。然后，以梯度矢量和转换参数为基础，取左侧图像为标准，我们可以在右图像的基础上在相应的区域

做高层次的匹配。最后，在图像中通过特殊基线删除无匹配点。我们可以根据相对定向匹配结果提供原始数据，同时，我们也可以计算地面点并且确认三维模型的区域。

2.3三维模型的可视化

本文的目的是实现在3D环境中传统的航空摄影测量的任务。所以，首先我们需要在显示器上显示模型。该过程通常如下：建模- >坐标变换和投影- >偏移隐藏线和隐藏的多边形- >底纹- >着色和纹理映射- >绘制和显示。论文的过程如下：

加载原始数据：数字高程模型的相应区域是不可缺少的。图像匹配后，我们可以通过在该区域计算相应点获得重叠区域的范围，从中我们可以得到相应的DEM的范围内。然后，我们可以加载栅格数据，即X，Y，Z轴数据。

模型：根据DEM点，我们应该构建不规则三角网利用Delaunay三角网，然后通过内插网格实现模型。

纹理贴图：制作DEM和影像数据一一对应，并映射网格上的图像数据。删除隐藏线和多边形。

绘制和显示：在微软的Visual C + + 6建立光角度等，利用OpenGL API增加真实感。这样，我们可以不用佩戴特殊眼镜和更新硬件，如高水平的显示卡，就能看到立体影像。

但是，我们应该指出的是，这款3D模型刚一亮相。计算是在后台运行，我们在显示器上选择点，并在后台进行计算，然后在显示器上显示的结果。所以我们只需要使用一对立体图像作纹理映射，另一个图像仍然具有与DEM数据一比一对应的关系。这种方法可以确保一个DEM点对应与图像上的唯一点。

2.4三维测量

三维测量与传统的二维测量的工作原理不同。它能在3D环境中工作并能及时获取目标点的三维坐标。因此，在立体像对中需要使用对应点的图像坐标系。然后通过航空摄影测量理论计算地面坐标。

因为之前的图像匹配，我们已取得了一些对应点的图像坐标。焦点，图像规模，CCD的大小和控制点（至少4个控制点）的坐标。

首先，我们可以通过至少6个对应点计算相对定向元素，然后计算模型的点

坐标。该方程如下：

其中，B为基线，

最后，我们可以通过使用建模的点的坐标和其对应的模拟点的控制点坐标计算绝对定向的元素。

其中，（*）tp分别控制点的坐标，λ为尺度，AI，BI，CI（I = 1，2，3）是旋转矩阵来旋转参数Φ，Ω，Κ相关的方向余弦。ΔX，ΔY，ΔZ是在模型和地面原始点之间的距离。

通过这种方式，我们可以对三维模型进行三维测量。在立体像对中目标点是一一对应的，我们可以选择在模型上的目标点，在立体像对中获得图像坐标。然后，我们可以通过绝对定向理论得到地面点。

3.1数据准备

在本文中所使用的实验数据是采取的DM C.相机的焦距为120mm航拍图像。CCD尺寸是0.012毫米*0.012毫米。图像尺寸为7680*13824，我们选择该地区的海拔范围为-3.658米?37.9米之间。

3.2实验结果

3.2.1对应点匹配的结果

对应点的匹配是很重要的过程。这个过程不仅需要相对定向准备原始数据，而且在DEM匹配区域和立体像对重叠区域，提供了正确的信息。当我们回绘制纹理地图是，它提供了单点匹配的正确信息，在相应的立体像对点和三角地区之间。

图2示出了立体像对的匹配点完成结果。所有的红十字表示匹配点;绿线可以帮助我们识别匹配点。我们为了保持画面清晰和易于使用，只是显示了线的一部分，然后我们可以使用这些对应点对ＤＥＭ和影像进行匹配。

3.2.2 The visualization of 3D model

3.2.3 三维测量的结果

3.2.4三维测量结果的分析

从表1和表2的结果的修正是符合它的实验区。控制点的残余误差是在-0.01?0.01的范围内。

图6和图7是在ArcGIS软件中以数字线化图的形式显示的已计算并完全重叠的地面坐标。图7显示的是在右上角的第二点是不重叠的DLG。这是因为建筑物的外观有时不规则。在DLG生产过程中，DLG通常提取4个角点，而不是6个点。

4，结论与展望

信息技术和计算机硬件的快速发展给可视化提供了一个很好的平台。3D电影，3D电视和3D显示器已经形成，太。所有这些技术都依赖航空摄影的发展。3D技术在未来中将成为信息技术的主流。

传统的航空摄影测量通过计算机自动提取几何形状和纹理信息，代替识别手动测量。本文描述了二维测量到三维测量的新方法。该方法更现实，更直接，

更真实，测量时间比以前更短。用这种方法精确匹配可以是像素级，地面坐标精度可以是“厘米”级，视觉效果被加强了。

在本文最后，在精确的匹配点和建模的准确度方面有所提高。关于这个问题，下面的研究将继续进行：（一）尝试使用激光雷达数据代替DEM数据，因为激光雷达数据有利于构建建筑模型。（二）这种方法在软件中继续进行研究。

致谢

这项研究是由中国国家自然科学基金（No.40771178），北京市自然科学基金（No.KZ200710016007）的重点项目，以及北京几个技术创新组计划（编号：PHR200907127）和教育部的部分支持中国住房和城乡建设部（编号：2009-R2-37）。