三視角航片自動生成三維模型的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及空間GIS技術(shù)領(lǐng)域，具體的說，是涉及一種利用三視角航攝影像進(jìn)行 三維重建，并自動生成三維模型的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 計算機(jī)通過提取二維影像的特征點(diǎn)，然后進(jìn)行相片之間的一對一比對，建立數(shù)學(xué) 模型，將相片之間位置對齊，后建立點(diǎn)云生產(chǎn)成計算機(jī)表示的模型。目前該領(lǐng)域通常使用5 視角照片進(jìn)行運(yùn)算，5視角即正攝以及前后左右四十度傾斜照片，這樣在多組視角數(shù)據(jù)之間 運(yùn)算時，由于特征點(diǎn)比對運(yùn)算消耗大量運(yùn)算時間，需要大量人工和高端電腦建三維空間、制 作投入大、周期長、數(shù)據(jù)量大，執(zhí)行效率低。
[0003] 上述缺陷，值得改進(jìn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服現(xiàn)有的技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種三視角航片自動生成三維模型的 方法。
[0005] 本發(fā)明技術(shù)方案如下所述：
[0006] 三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，包含以下步驟，
[0007] Sl :取樣，使用搭載三鏡頭相機(jī)的飛機(jī)進(jìn)行取樣，獲取三個方向的二維圖像；
[0008] S2:標(biāo)定鏡頭，用黑白棋盤格子對鏡頭進(jìn)行標(biāo)定，為后續(xù)的運(yùn)算過程提供校正條 件；
[0009] S3 :對特征點(diǎn)進(jìn)行提取和匹配，得到特征點(diǎn)的景深圖；
[0010] S4:生成點(diǎn)云，在匹配后的景深圖的基礎(chǔ)上對圖像中精確的點(diǎn)進(jìn)行匹配，并在景深 圖上均勻的覆蓋點(diǎn)，最后由這些細(xì)節(jié)點(diǎn)組成密集點(diǎn)云；
[0011] S5 :對步驟S4中的密集點(diǎn)云進(jìn)行空間網(wǎng)格拓展，通過點(diǎn)云獲取空間的三維物理機(jī) 構(gòu)，從而生成網(wǎng)格，并從對應(yīng)相片中獲取紋理。
[0012] 進(jìn)一步的，所述步驟S3中，目標(biāo)特征點(diǎn)的提取是對每張相片進(jìn)行特征點(diǎn)提取，具 體包括以下步驟，
[0013] S31 :計算目標(biāo)點(diǎn)在不同視圖上形成的視差；
[0014] S32 :通過獲得焦距、兩圖之間的視差以及兩幅圖的中心距離求得點(diǎn)的景深。
[0015] 更進(jìn)一步的，在所述步驟S31中，把目標(biāo)特征點(diǎn)在左右視圖上兩個對應(yīng)的像點(diǎn)匹 配起來，再求得目標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，具體的包括，
[0016] S311 :利用極線約束使得對應(yīng)點(diǎn)的匹配由二維搜索降為一維搜索；
[0017] S312:通過圖像校正，嚴(yán)格的將圖像的對極限對應(yīng)起來，于是兩張圖片中的同一點(diǎn) 將處在同一水平線上；
[0018] S313 :通過一維搜索就可以將同一水平線的特征點(diǎn)對應(yīng)起來；
[0019] S314:求得目標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，這個差異和目標(biāo)點(diǎn)到成 像平面的距離成反比例關(guān)系，即
[0021] 其中，d = X1-Xy，Z為特征點(diǎn)與視點(diǎn)連線之間的距離，f為特征點(diǎn)視點(diǎn)連線之間的 距離，T為兩個相機(jī)視點(diǎn)的距離，^和X ,為特征點(diǎn)在左右兩幅圖像中的位置。
[0022] 進(jìn)一步的，所述步驟S3中，對提取到的特征點(diǎn)進(jìn)行立體匹配，將相片與相片之間 的關(guān)系--統(tǒng)計出來，并將多幅不同圖像之間的同一物理空間中的點(diǎn)--對應(yīng)起來，拼合 景深影像，取得真實物理系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。
[0023] 根據(jù)上述結(jié)構(gòu)的本發(fā)明，其有益效果在于，本發(fā)明采用3視角的照片進(jìn)行取樣，較 五視角照片，航片數(shù)量減少，運(yùn)算時間顯著減少，節(jié)約了（5*n) 2- (3*n) 2的時間，其中η表示 航片組數(shù)；另外，本發(fā)明具有精度高、工序簡單、操作方便、真實感強(qiáng)的特點(diǎn)。
【附圖說明】
[0024] 圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0025] 圖2為本發(fā)明的對極線的示意圖；
[0026] 圖3為圖2中對極線的幾何結(jié)構(gòu)圖；
[0027] 圖4為本發(fā)明相機(jī)取樣時不同特征點(diǎn)距離對應(yīng)視角的示意圖；
[0028] 圖5為本發(fā)明距離和差距的函數(shù)關(guān)系示意圖。
[0029] 在圖中，1、對極線；2、對極平面；3、對極點(diǎn)；4、投影面。
【具體實施方式】
[0030] 下面結(jié)合附圖以及實施方式對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的描述：
[0031] 如圖1所示，一種三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，包含以下步 驟，
[0032] (1)取樣，使用搭載三鏡頭相機(jī)的飛機(jī)進(jìn)行取樣，獲取三個方向的二維圖像；
[0033] (2)標(biāo)定鏡頭，用黑白棋盤格子對鏡頭進(jìn)行標(biāo)定，為后續(xù)的運(yùn)算過程提供校正條 件；
[0034] (3)對特征點(diǎn)進(jìn)行提取和匹配，得到特征點(diǎn)的景深圖，具體的為，計算目標(biāo)點(diǎn)在不 同視圖上形成的視差，并通過獲得焦距f、兩圖之間的視差以及兩幅圖的中心距離求得點(diǎn)的 景深。
[0035] (4)生成點(diǎn)云，在匹配后的景深圖的基礎(chǔ)上對圖像中精確的點(diǎn)進(jìn)行匹配，并在景深 圖上均勻的覆蓋點(diǎn)，最后由這些細(xì)節(jié)點(diǎn)組成密集點(diǎn)云；
[0036] (5)對步驟（4)中的密集點(diǎn)云進(jìn)行空間網(wǎng)格拓展，通過點(diǎn)云獲取空間的三維物理 機(jī)構(gòu)，從而生成網(wǎng)格，并從對應(yīng)相片中獲取紋理。
[0037] 優(yōu)選的，在步驟（3)中，把目標(biāo)特征點(diǎn)在左右視圖上兩個對應(yīng)的像點(diǎn)匹配起來，再 求得目標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，具體的包括，
[0038] a.利用極線約束使得對應(yīng)點(diǎn)的匹配由二維搜索降為一維搜索；
[0039] b.通過圖像校正，嚴(yán)格的將圖像的對極限對應(yīng)起來，于是兩張圖片中的同一點(diǎn)將 處在同一水平線上；
[0040] C.通過一維搜索就可以將同一水平線的特征點(diǎn)對應(yīng)起來；
[0041 ] d.求得目標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，這個差異和目標(biāo)點(diǎn)到成像平 面的距離成反比例關(guān)系，即；
[0042] 對提取到的特征點(diǎn)進(jìn)行立體匹配，將相片與相片之間的關(guān)系一一統(tǒng)計出來，并將 多幅不同圖像之間的同一物理空間中的點(diǎn)一一對應(yīng)起來，拼合景深影像，取得真實物理系 統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。
[0043] 如圖2-3所示，差異和目標(biāo)點(diǎn)到成像平面的距離的關(guān)系可通過幾何圖形的計算得 到。
[0044] 在圖2對應(yīng)到圖3的幾何圖形中，可在對極平面2上得到對應(yīng)的相似三角 形，由對極線1和對極點(diǎn)3進(jìn)一步得到投影面4,再通過相似三角形的特性可以得到
[0045] 在圖2中，T表示兩個相機(jī)視點(diǎn)的距離；Z表示特征點(diǎn)與視點(diǎn)連線之間的距離；^和 ^為特征點(diǎn)在左右兩幅圖像中的位置；兩個f表示xjP X γ到視點(diǎn)連線之間的距離；P表示 目標(biāo)位置的特征點(diǎn)。
[0046] 在圖3中，PjP P γ表不同一點(diǎn)在左右兩幅圖中的位置；e丨和e ^表不另個點(diǎn)在 左右兩幅圖中的位置A和ο γ表示左右兩個視點(diǎn)的位置；f和Z表示兩個相似三角形的邊 長，與d和τ成等比。
[0047] 如圖4-5所示，通過上述過程可以得到，標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差 異與目標(biāo)點(diǎn)到成像平面的距離成反比例關(guān)系。
[0048] 應(yīng)當(dāng)理解的是，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換， 而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
[0049] 上面結(jié)合附圖對本發(fā)明專利進(jìn)行了示例性的描述，顯然本發(fā)明專利的實現(xiàn)并不受 上述方式的限制，只要采用了本發(fā)明專利的方法構(gòu)思和技術(shù)方案進(jìn)行的各種改進(jìn)，或未經(jīng) 改進(jìn)將本發(fā)明專利的構(gòu)思和技術(shù)方案直接應(yīng)用于其它場合的，均在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，包含以下步驟， 51 :取樣，使用搭載三鏡頭相機(jī)的飛機(jī)進(jìn)行取樣，獲取三個方向的二維圖像； 52 :標(biāo)定鏡頭，用黑白棋盤格子對鏡頭進(jìn)行標(biāo)定，為后續(xù)的運(yùn)算過程提供校正條件； 53 :對特征點(diǎn)進(jìn)行提取和匹配，得到特征點(diǎn)的景深圖； S4:生成點(diǎn)云，在匹配后的景深圖的基礎(chǔ)上對圖像中精確的點(diǎn)進(jìn)行匹配，并在景深圖上 均勻的覆蓋點(diǎn)，最后由這些細(xì)節(jié)點(diǎn)組成密集點(diǎn)云； S5 :對步驟S4中的密集點(diǎn)云進(jìn)行空間網(wǎng)格拓展，通過點(diǎn)云獲取空間的三維物理機(jī)構(gòu)， 從而生成網(wǎng)格，并從對應(yīng)相片中獲取紋理。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，所述步 驟S3中，目標(biāo)特征點(diǎn)的提取是對每張相片進(jìn)行特征點(diǎn)提取，具體包括以下步驟， 531 :計算目標(biāo)點(diǎn)在不同視圖上形成的視差； 532 :通過獲得焦距、兩圖之間的視差以及兩幅圖的中心距離求得點(diǎn)的景深。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，在所述 步驟S31中，把目標(biāo)特征點(diǎn)在左右視圖上兩個對應(yīng)的像點(diǎn)匹配起來，再求得目標(biāo)特征點(diǎn)在 兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，具體的包括， 5311 :利用極線約束使得對應(yīng)點(diǎn)的匹配由二維搜索降為一維搜索； 5312 :通過圖像校正，嚴(yán)格的將圖像的對極限對應(yīng)起來，于是兩張圖片中的同一點(diǎn)將處 在同一水平線上； 5313 :通過一維搜索就可以將同一水平線的特征點(diǎn)對應(yīng)起來； S314:求得目標(biāo)特征點(diǎn)在兩幅圖像上水平坐標(biāo)間的差異，這個差異和目標(biāo)點(diǎn)到成像平 面的距離成反比例關(guān)系，即其中，d=x1-，，Z為特征點(diǎn)與視點(diǎn)連線之間的距離，f為特征點(diǎn)視點(diǎn)連線之間的距離，T為兩個相機(jī)視點(diǎn)的距離，^和X^為特征點(diǎn)在左右兩幅圖像中的位置。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三視角航片自動生成三維模型的方法，其特征在于，所述步 驟S3中，對提取到的特征點(diǎn)進(jìn)行立體匹配，將相片與相片之間的關(guān)系一一統(tǒng)計出來，并將 多幅不同圖像之間的同一物理空間中的點(diǎn)一一對應(yīng)起來，拼合景深影像，取得真實物理系 統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種三視角航片自動生成三維模型的方法，包含以下步驟：取樣，使用搭載三鏡頭相機(jī)的飛機(jī)進(jìn)行取樣，獲取三個方向的二維圖像；標(biāo)定鏡頭，用黑白棋盤格子對鏡頭進(jìn)行標(biāo)定，為后續(xù)的運(yùn)算過程提供校正條件；對特征點(diǎn)進(jìn)行提取和匹配，得到特征點(diǎn)的景深圖；生成點(diǎn)云，在匹配后的景深圖的基礎(chǔ)上對圖像中精確的點(diǎn)進(jìn)行匹配，并在景深圖上均勻的覆蓋點(diǎn)，最后由這些細(xì)節(jié)點(diǎn)組成密集點(diǎn)云；對上步中的密集點(diǎn)云進(jìn)行空間網(wǎng)格拓展，通過點(diǎn)云獲取空間的三維物理機(jī)構(gòu)，從而生成網(wǎng)格，并從對應(yīng)相片中獲取紋理。本發(fā)明航片數(shù)量少，運(yùn)算時間顯著減少，具有精度高、工序簡單、操作方便、真實感強(qiáng)的特點(diǎn)。
【IPC分類】G06T17/05
【公開號】CN105046749
【申請?zhí)枴緾N201510571517
【發(fā)明人】龍永生
【申請人】深圳市神州龍資訊服務(wù)有限公司
【公開日】2015年11月11日
【申請日】2015年9月10日