[发明专利]一种实景三维重建方法及系统

说明书

本发明公开一种实景三维重建方法及系统。该方法包括：获取倾斜影像，对所述倾斜影像进行质量检查、匀光匀色处理、几何校正、同名点匹配、区域网联合平差、多视影像密集匹配、DSM生成、真正射纠正及倾斜模型生产与影像加工处理，得到3D数据库，生成基于倾斜影像的超高密度点云，对超高密度点云进行压缩和精简，对压缩和精简后的点云数据进行几何处理、多视匹配、三角网构建，提取典型地物的纹理特征，并对该纹理进行可视化处理，最终得到三维模型；避免了扫描后得到的点云的密度大，导致后续存储、传输、显示和重构都将消耗大量的时间和计算机资源的问题。

技术领域

本发明涉及测绘遥感技术领域，尤其涉及一种实景三维重建方法及系统。

背景技术

三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。通常的三维重建方法是先对摄像机进行标定,即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。现有的实景三维重建方法中，通常通过专业的自动化建模软件生产三维模型，这种工艺流程一般会经过多视角影像的几何校正、联合平差等处理流程，可运算生成基于影像的超高密度点云，点云构建TIN模型，并以此生成基于影像纹理的高分辨率倾斜摄影三维模型。然而，由于扫描后得到的点云的密度往往很大，导致后续存储、传输、显示和重构都将消耗大量的时间和计算机资源。因此，有必要提出一种实景三维重建方法及系统以解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种实景三维重建方法及系统，以解决现有技术中由于扫描后得到的点云的密度往往很大，导致后续存储、传输、显示和重构都将消耗大量的时间和计算机资源的问题。

第一方面，本发明提供一种实景三维重建方法，所述方法包括：

获取倾斜影像，其中，通过在同一飞行平台上搭载五镜头相机，同时从垂直、倾斜不同角度采集地面影像，所述倾斜影像包括镜头垂直地面角度拍摄的一组正片影像，以及镜头朝向与地面成一定夹角拍摄的四组斜片影像；

对所述倾斜影像进行质量检查，对不合格的区域进行补飞，直到获取的倾斜影像质量满足要求；

对所述倾斜影像进行匀光匀色处理；

对所述倾斜影像进行几何校正、同名点匹配以及区域网联合平差，得到平差后的数据；

将平差后的数据赋予每张倾斜影像，使得所述倾斜影像具有在虚拟三维空间中的位置和姿态数据，每张斜片影像上的每个像素对应真实的地理坐标位置，所述平差后的数据包括三个坐标信息及三个方向角信息；

根据所述倾斜影像进行多视影像密集匹配、DSM生成、真正射纠正及倾斜模型生产与影像加工处理，得到3D数据库；

根据所述3D数据库运算生成基于倾斜影像的超高密度点云；

对所述的超高密度点云进行压缩和精简，其中，按照以下方式对超高密度点云进行压缩：对所述超高密度点云在适当的深度停止分割，并确保体素大小合适，在分割的基础上建立k邻域，去除原始点云的离群点，在数据结构上，对每个节点分配位掩码，通过操纵位掩码，在遍历时对数据查询和操作，并优化随后的点位置编码；

其中，按照以下方式对超高密度点云进行精简：通过分析点云数据的细节信息，选取轴方向进行分割并运算，提取X-Y边界，利用栅格法对己经提取过边界的散乱点云数据进行空间划分并建立k邻域，通过计算点云在不同邻域内的法向量变化度来提取点云数据的关键特征点，利用栅格索引对非特征点区域进行简化；

对所述压缩和精简后的点云数据进行几何处理、多视匹配、三角网构建，提取典型地物的纹理特征，并对该纹理进行可视化处理，最终得到三维模型。