[发明专利]一种基于倾斜模型与激光点云数据融合的三维建模方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于倾斜模型与激光点云数据融合的三维建模方法和系统，通过数据处理模块，读取、存储和算法处理所述倾斜摄影测量模块和三维激光扫描模块获取任务目标区域三维建模的基础数据源，输出任务目标区域高精度的三维模型；将无人机倾斜影像匹配的点云与近景影像匹配的点云统一到相同空间参考基准下实现点云数据的有效融合，通过地面激光点云修补倾斜摄影建模缺失的影像点云，在点云基础上构建三角网，同时对三角网进行平滑和简化，最后基于倾斜摄影影像自动映射纹理，即可生成高精度的三维模型，这种基于倾斜摄影与地面激光点云融合建模的方法可以明显地提高模型的精细度。

技术领域

本发明涉及城市三维建模技术领域，特别是一种基于倾斜模型与激光点云数据融合的三维建模方法和系统。

背景技术

倾斜摄影是一种高效、低成本的三维建模技术，被越来越广泛地应用于城市三维重建当中，但由于其是通过空中作业的方式获取地面影像数据，受地形、建筑物、风向等因素影响，不可避免地会产生局部遮挡现象，使得在空三加密处理过程中出现点云漏洞，导致三维模型在相应部位出现空洞、拉花、变形等现象。

三维激光扫描技术是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。三维激光扫描技术在应用上也仍然存在着一些不足之处，如高层建筑物与构筑物顶部的扫描盲区、相机拍摄视角不理想、后处理软件处理效率偏低等。

针对倾斜摄影测量和三维激光扫描技术各自的优缺点，为解决倾斜摄影技术的遮挡问题，从而实现模型的精细化，提出在倾斜摄影测量数据的基础上，融合机载激光雷达移动测量系统获取的建筑立面点云数据，共同构建城市建筑三维模型，有效地解决了模型拉花、空洞、变形问题。

由于倾斜摄影拍摄角度及作业方法的限制，经空三加密后的三维点云在有遮挡的区域存在空洞，并不能建立完整的三维模型，这会造成模型的美观度、完整性存在缺陷。激光点云具有精度高、密度大的优点，所以目前已有将两者融合的研究，例如武大的邓非博士尝试通过建立立体像对获取三维点云，然后再与激光雷达设备获取的点云数据进行配准，该方法关键在于摄影测量获取到的三维点云，对内方位元素的标定有很高的要求。

现在大部分软件采用的是基于ICP算法的点云融合技术，此项技术是基于局部特征匹配初值的迭代最近点(iterative closest point，ICP)算法。点云配准是通过计算不同方式获取的点云集合间空间几何的关系精准映射，求取坐标转换参数，将待转换数据集进行刚体变换的过程。ICP算法是一种全局配准的迭代算法，可以获得很高的配准精度。由于当前技术的局限，在融合工作中进行识别和匹配几何特征仍然面临3个瓶颈：

1.在城市周边建筑物稀疏或非人工建成区的几何自然特征提取较难，可采用地面作为特征基元进行配准；

2.基于特征向量提取的几何特征冗余性强，且由于精度和尺度差异影响，普遍导致一对多、多对多、空匹配的相似性度量结果，需要利用概率松弛约束匹配特征线等方法解决；

3.多时相点云的变化信息会干扰相同几何特征的识别和提取。

在当前的各种新型测绘手段中，无人机倾斜摄影三维建模是一种高效、高精度、低成本的三维建模技术，被越来越广泛地应用于城市三维重建、实景中国等方面当中。但由于其通过是空中作业的方式获取地面影像数据，不可避免地会产生局部遮挡现象，使得在空三加密处理过程中出现点云漏洞，导致三维模型在相应部位出现空洞、拉花、变形等现象。为解决倾斜摄影三维建模技术的遮挡问题，提高模型的建模精度，提出倾斜摄影与地面激光点云融合建模的方法，那么ICP算法是不可避免需要用到的。