【摘 要】
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近些年来,城市三维模型已被广泛应用于3D游戏、景观展示系统、街景导航等众多领域。建立城市模型的数据源为序列图像,一般由搭载于大型机的大型航摄仪采集,但是这类设备的使用受到空间与成本的多重限制,因此,如何利用小型无人机采集序列图像以达成类似效果就成为了研究的难点。此外,生成序列图像后的点云模型之中还存在大量冗余数据,如何在保留模型细节的前提下对点云数据进行最大程度的压缩是另一个难点。针对上述问题,本
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近些年来,城市三维模型已被广泛应用于3D游戏、景观展示系统、街景导航等众多领域。建立城市模型的数据源为序列图像,一般由搭载于大型机的大型航摄仪采集,但是这类设备的使用受到空间与成本的多重限制,因此,如何利用小型无人机采集序列图像以达成类似效果就成为了研究的难点。此外,生成序列图像后的点云模型之中还存在大量冗余数据,如何在保留模型细节的前提下对点云数据进行最大程度的压缩是另一个难点。针对上述问题,本文研究基于单摄图像序列的三维建模技术,提出了一套完整的解决方案,首先通令无人机进行有规划的序列图像采集,并以此生成三维点云模型,然后再根据三维点云模型的几何特征设计了对应的点云精简方法,最后在此基础上设计了一套完整的移动端与PC端系统。实验证明,本文的方法和系统可以取得良好的效果。本文的主要研究内容及研究成果如下。（1）小型无人机采集序列图像的方法,包含对应的基于DJI Mobile SDK二次开发的移动端APP。通过对大型航摄仪的拍摄原理进行研究分析,采用了将大型航摄仪的一次航线拆分为多条航线,多次完成的采集策略。根据采集策略,开发了一款对应的移动端APP,可以实现在移动端上根据目标区域进行航线规划、在保证无人机的安全的同时驱使无人机自动按照航线完成图像采集任务。测试结果表明,按照本文提出的采集策略所采集到的序列图像清晰可用、匹配度高,可以输出质量较高的三维点云模型。（2）一种融合GPS信息的改进式Sf M算法。本文提出一种G-Sf M算法,可以通过充分利用GPS信息,对点云重建过程进行改进。提取每张图片中的EXIF属性中的GPS信息,通过调整阈值,对特征点匹配过程进行了约束,同时通过计算几何误差,过滤掉一些误差度较大的匹配关系,大大减少了序列图像的特征匹配次数,有效减少了序列图像匹配流程的时间,仍拥有与原Sf M方法不相上下的模型主体重建效果。（3）一种基于平面模型的点云精简方法。通过对常见的点云精简方法研究并分析,采用了一种栅格-八叉树与Kmeans聚类算法结合的复合精简算法。首先根据序列图像,拟合其对应的三维线段模型,并对其进行聚类,计算各聚类所对应的平面模型。最后,判断点云是否在基于平面模型所扩展的立方体模型中,对于不同区域的点云应用不同的精简算法。测试结果表明,本文提出的方法可以在大幅度压缩点云数据的同时,很好的保留模型的细节,优于传统的经典精简法。（4）序列图像采集和处理系统的设计。在理论和实验的基础上,本文还设计并实现了完整的软硬件系统,采用了MVC架构,并对其进行了整体架构设计,各模块功能分析。该系统可以实现序列图像采集-预处理-生成点云模型-点云精简的完整流程,与使用者有着很好的交互性,整个过程精确、可靠。
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