摘要：數(shù)字城市建設(shè)的穩(wěn)步推進擴展了大規(guī)模三維建模的廣泛應用。如何快速高效建立城市三維模型成為當前研究的熱點。本文采用常用的無人機平臺和影像處理軟件對某建筑實現(xiàn)了快速三維建模，詳細闡述了從數(shù)據(jù)獲取到三維模型制作的基本流程，并對模型幾何質(zhì)量進行了精度評價，驗證了此方法在快速三維建模中的可行性。

關(guān)鍵詞：消費級無人機；Smart3D軟件；三維模型；質(zhì)量評價

三維建模是數(shù)字城市建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此如何快速、高效、精確地獲取并建立三維模型數(shù)據(jù)是重中之重。李秀全[1]等人利用非量測相機和Agisoft PhotoScan軟件實現(xiàn)了三維模型的快速建立。戴竹紅[2]等具體闡述了基于Smart3D軟件建立實景三維模型的方法，為本文的研究指明了方向。

1 三維模型重建原理

1.1 多視影像匹配

多視匹配概念的提出，是相對于傳統(tǒng)的單立體像對匹配而言的。它充分利用地面同一地物的不同視角影像，運用多視匹配方法將單基線影像匹配的“病態(tài)解”轉(zhuǎn)化為多基線影像匹配的“確定解”[3]。

1.2 SFM算法

SFM算法，即運動恢復結(jié)構(gòu)算法，是指從多幅不同角度的圖像序列中匹配點，并根據(jù)匹配點計算出對應的三維點位置和圖像相機參數(shù)的過程，以其對影像姿態(tài)要求低、匹配效果好的特點，在圖像三維重建領(lǐng)域得到了廣泛應用。

2 三維建模軟件

Smart3D軟件，現(xiàn)名Context Capture，由美國Bently公司所有。該軟件可通過簡單照片生成具有高分辨率的真實三維模型。該軟件基于高性能攝影測量、計算機視覺與計算幾何算法，在實用性、穩(wěn)定性、計算性能、互操作性方面，能夠滿足嚴苛的工業(yè)質(zhì)量要求。

3 數(shù)據(jù)準備

3.1 測區(qū)概況

本文所選區(qū)域為成都理工大學南翼樓，座落于成都理工大學西區(qū)，建筑高度大約30米。坐標為30.6755°N30.6759°N，104.13826°E104.13910°E。

3.2 無人機平臺

本文選用消費級無人機型號為大疆Phantom3Advanced，相機鏡頭為FC300S_3.6_4000*3000，像幅大小為4000*3000像素，相機主距為3.61mm。

4 影像處理

4.1 空中三角測量

空中三角測量，即是根據(jù)少量的野外控制點，在室內(nèi)進行控制點加密，求得加密點的高程和平面位置的測量方法[4]。而在數(shù)字攝影測量中，以光束法平差應用最為廣泛，即是以攝影時目標點、相應像點和攝站點三點共線條件所建立的每條空間光線作為整體平差運算中的基本單元的空中三角測量。

4.2 三維重建過程

計算機視覺與攝影測量在技術(shù)上相近[5]，同時計算機視覺中的三維重建算法也適用于航空攝影測量。通過多視影像匹配建立恢復每張影像外方位元素，再由三維重建算法生成密集點云、三維網(wǎng)格，最后建立三維紋理，構(gòu)建三維模型。

三維模型整體效果如下圖所示。

5 三維模型質(zhì)量評價

本文為了驗證和評價三維建模的幾何質(zhì)量，將模型分解到基元線和基元面，以局部精度評估整體質(zhì)量[6]。本次實驗使用全站儀量取模型上建筑邊緣11個角點參數(shù)，計算由角點構(gòu)成的11條基元線和2個基元面的相關(guān)參數(shù)。

5.1 基元線評價

5.1.1 長度差值a

量取三維模型中某線段長度值為a1，同時實地測量該線段真值為a2。計算11條基元線長度與真實長度差值，求取其平均值，則

a=111∑11i=1（a2-a1）i

5.1.2角度偏移b

設(shè)線段LA與LB角度為θ，且θ∈（0，180°]，兩條線段兩端點構(gòu)成的線段為LC，則量取模型中三條線段長度為b1、b2、b3，根據(jù)余弦定理公式可得，

θ=arccosb21+b22-b232b1b2

選擇11條基元線，求取平均值，即得

b=111∑11i=1θi

5.2 基元面評價

在基元面評價中，本文只考慮用角點及基元線表示的簡單平面，不考慮涉及曲率、弧度等的復雜曲面。

（1）基元線分析。11條基元線平均長度差值為9.15cm，部分正交線段誤差較小，角度跨度較大的線段誤差較大。角度偏移平均值為2.56°，四個直角角度偏移較小，其他角度偏移較大。

（2）基元面分析。2個基元面面積差值平均值為1.39m2，因兩個平面具有較多角點，面積誤差較大。

6 結(jié)語

本文在基于消費級無人機獲取影像的精度條件下，將模型精度分解到基元線和基元線，與實地測量精度進行比較，并認為此種評價方法適用于小范圍建模精度分析，對計算機自動建模評價具有積極意義。

參考文獻：

[1]李秀全，陳竹安，張立亭.非量測相機影像三維模型構(gòu)建及精度檢驗[J].測繪科學，2016，41（6）：144147.

[2]戴竹紅，李柳興，鄒發(fā)東.基于SMART3D的實景三維建模與應用[J].廣西城鎮(zhèn)建設(shè)，2015（4）：113115.

[3]紀松.線陣影像多視匹配自動提取DSM的理論與方法[D].解放軍信息工程大學，2008.

[4]耿則勛.數(shù)字攝影測量學[M].測繪出版社，2010.

[5]張祖勛.數(shù)字攝影測量與計算機視覺[J].武漢大學學報信息科學版，2004，29（12）：10351039.

[6]張雯，程亮，張群，等.三維模型幾何質(zhì)量評價方法[J].測繪通報，2014（7）：4447.

作者簡介：鄭盼（1992），男，漢族，四川成都人，碩士，研究方向：攝影測量與遙感。