【技術】基于傾斜攝影測量實景三維模型優化的技術

摘 要：

隨著實景三維建設的持續推進，傾斜攝影生產的實景三維模型仍存在質量缺陷問題。本文從航飛影像獲取、模型自動構建及后期優化等環節出發，通過控制影像采集質量、優化航飛參數、融合貼近攝影測量與多源數據、開展模型優化及單體化處理等方法，結合新昌項目案例進行實踐驗證。結果表明，多方法協同應用可有效提升模型幾何精度與紋理質量，為實景三維項目建設提供了參考。

關鍵詞： 實景三維模型；傾斜攝影；模型優化；貼近攝影測量

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引言

開展實景三維建設工作是構建新型基礎測繪體系的重要內容。實景三維模型可直觀反映真實場景下地物的位置、高程、形態等信息，為城市規劃、智慧交通、數字城市、應急管理、文物保護等多個領域提供關鍵的數據支撐。

目前，常見三維建模方式包括基于矢量數據進行人工建模、基于激光點云掃描逆向建模以及傾斜攝影測量等。文獻［1］指出傳統的三維模型基于地形圖和高程數據人工進行三維建模，模型具有精細程度高、整體美觀、效率低、工作量大、周期長且不適合大范圍的三維模型制作。文獻［2］指出基于激光點云逆向建模具體精度高、建設成本高，模型美觀，適用于室內及小范圍建設。文獻［3］指出傾斜攝影具有生產效率高、自動化程度高、模型逼真、精度高，局部區域模型效果不佳，適合大范圍生產。隨著實景三維任務的推進，實現大范圍、精度高、效果好的實景三維成果已成為關鍵技術需求，但是在實際的作業中，由于受地形、地物、天氣、作業環境、航飛時間限制等客觀因素的影響，獲取的影像中會存在陰影、紋理模糊、色調偏暗等問題，同時因傾斜攝影技術的局限性，加之遮擋區域、建筑密集區域以及弱紋理區域等因素影響，導致模型會存在扭曲、破洞、拉花、變形等精度低和質量差的問題［4］。為了提升模型質量，文獻［5］采用空地一體多源數據融合的方法，突出局部模型結構和細節。文獻［6］利用軟件對模型成果進行優化，對重點區域進行單體化。文獻［7］提出結合“激光掃描+傾斜攝影+人工建?！钡募夹g方案，實現地上地下、室內室外精細化的部件級三維模型的建設。

綜上所述，為了提高模型和優化模型質量，本研究融合上述多種建模方法的優勢，基于傾斜攝影測量，在前期影像的獲取、模型自動構建以及后期模型處理階段，分別進行優化處理，以達到優化實景三維模型的目的。

01

實景三維模型的優化

1.1 技術流程

首先對測區進行資料收集，分析測區的地形及建筑物分布情況，進行航線設計及空域申請；其次利用無人機搭載五鏡頭相機進行傾斜攝影測量和像控點測量工作；最后對獲取的傾斜影像進行預處理及空中三角測量、點云密集匹配及紋理自動映射，生產大場景的實景三維模型［8-9］。實景模型優化的技術方法如下：

1）影像采集階段。針對建筑密集區域及遮擋嚴重的區域、高層建筑物、結構復雜的建筑，采用加大重疊度、交叉飛行等方式優化航線設計。針對古建筑或重點建筑，采用貼近攝影測量［10］進行繞飛。

2）模型自動構建階段。針對影像的色差色調不一致等問題，采用勻光勻色進行處理。多源數據融合處理流程：分別對高空（常規的傾斜攝影測量數據）、低空（貼近攝影測量）數據進行空三處理；融合高空與低空的空三進行多尺度的聯合平差；進行整體空三處理及三維模型構建［11］。

3）模型的后期優化。在實景三維模型的基礎上利用傾斜攝影三維建模軟件（digital photo modeler，DP-Modeler）對實景三維模型進行模型修飾，具體包括道路修飾、水面修飾、懸浮物處理、建筑物修飾。針對局部重點建筑區域采用外業拍照進行單體化建模，具體技術路線如圖1所示。

圖1 技術流程圖

1.2 影像質量控制及優化

影像采集階段，受測區面積廣、采集周期長、場景復雜，以及空域申請時段受限、航飛周期久，還有天氣、季節、地形地物等多重因素影響，獲取的影像質量易受氣候、光照、建筑物遮擋、云層遮擋等問題干擾。針對這一情況，航飛環節主要通過嚴格把控影像采集的時間與氣候條件來管控影像質量，既要保障光線充足，又要避免出現曝光過度的問題。

在影像處理階段，針對不同架次獲取的原始影像色調不一致的問題，主要利用PS軟件對原始影像色差較大的影像進行勻光勻色，達到批量處理色調、色彩一致的目的。

1.3 優化航飛設計

在航飛設計階段，要結合測區的地形地貌及建筑物分布情況、飛機和相機的性能，合理設計航線。

在建筑稀少區域、無高層建筑物，同時地形高差不大時，一般對重疊度的設計不小于70%。

建筑密集區域以及高層建筑區域存在比較嚴重的遮擋現象，按照常規的傾斜攝影，模型會存在幾何粘連及紋理拉花、扭曲變形等現象，為提高建筑密集區域影像采集質量，采取加大影像的重疊度，影像重疊度最多可設計為80%～90%。當高層建筑物的高度大于航攝高度的1/4 時，可采用增加影像重疊度和交叉飛行進行優化。

1.4 多源數據的融合處理

針對雕塑、古建筑等結構復雜的建筑，常規的傾斜攝影生產的模型可能存在變形、漏洞和紋理效果差的問題，無法清晰地展示模型的細節，貼近攝影測量能夠有效地彌補這些不足。貼近攝影測量利用旋翼無人機貼近獲取超高分辨率影像，進行精細化的數據處理，可高度還原地物精細結構，紋理細節更豐富，有效彌補了常規傾斜攝影無法達到的精細度要求［12-15］。

首先，對整個測區開展常規傾斜攝影測量與像控點測量；其次，針對重點建筑實施貼近攝影測量與像控點測量；最后，以建筑物為中心，通過不同高度分層環繞飛行，多角度、多層次采集紋理信息。分別對常規傾斜影像與低空影像數據進行空三解算，待兩類數據的空三精度均滿足要求后，通過添加連接點完成空三融合、點云融合與紋理自動映射，生產重點區域模型成果，最終實現局部模型的優化，得到細節更豐富、紋理更清晰的實景三維模型。

1.5 實景三維模型優化

利用Context Capture 或大勢智慧等建模軟件自動生產的實景三維模型，由于傾斜攝影技術的局限性以及在遮擋區域、弱紋理區域、反光材質區域等，生產的實景三維模型存在失真、拉花、扭曲、變形、破洞，且道路起伏變化較大等問題，嚴重影響了模型的視覺效果及成像精度，需要對模型進行優化處理，利用軟件對原始模型進行編輯處理［16-17］，具體包括以下內容：

1）懸浮物刪除，對不明懸浮物以及不可識別的懸浮物進行刪除處理。

2）水面修飾，對明顯凹凸的區域進行置平處理，并對破洞進行修補。

3）道路修飾，對明顯凹凸不平或停放破損車輛的區域進行踏平處理，對道路存在破洞的區域進行修補。

4）建筑的處理，由于遮擋、反光以及結構復雜等原因導致建筑物存在紋理模糊、結構變形、粘連以及破洞等問題，可以根據模型質量與項目需求，按照不同級別進行修飾處理或單體化［18］處理。

單體化處理的流程：基于實景三維模型，根據不同級別的模型細節要求，利用軟件構建模型相應級別細節的幾何結構，通過傾斜紋理自動映射或外業拍照，獲取建筑物的紋理信息，最終生成單體化成果，同時對原始建筑模型進行踏平處理，單體化成果需要與踏平后的模型成果進行融合，融合后的單體化模型，既不能懸浮也不能插入太深，需要與地面完整貼合。

02

實例驗證

2.1 實驗區及數據源

本研究選取新昌縣中心城區為研究區，測區面積20 km2。研究區以丘陵地形為主，水域分布較廣，建筑密集區域居多；區域內既存在古建筑、高層建筑、玻璃幕墻建筑等形制不規則或結構復雜的建（構）筑物，部分商業街還存在人車流量大、植被茂密的問題，且區域內遮擋現象較為嚴重。

根據研究區的地形及測區情況，本項目采用大疆M300 多旋翼無人機和垂起復合翼MD-25無人機搭載SHARE 202S 傾斜相機開展常規傾斜航空攝影，垂起固定翼無人機對測區內房屋稀疏及高差較小的區域執行傾斜航攝任務，多旋翼無人機對測區內地形復雜、建筑密集及高樓區域進行補飛。航飛時間為10：00—15：00，獲取地面分辨率優于2.5 cm 的傾斜影像，相對航高為212 m，常規的航向重疊和旁向重疊為75%～80%，建筑密集區域，重疊度設計為85%，航攝總歷時為3 個月，本項目一共布設289 個像控點，布設間距約300 m。

對重點區域的古建筑及雕塑等結構復雜的建筑物，采用貼近攝影測量進行分層繞飛，利用大疆精靈無人機對支遁雕塑和天姥閣進行環繞攝影，采集地面分辨率優于2 cm 的影像，以建筑物為中心，首先在建筑物上空約10 m 處進行繞飛，依次降低10 m 重復分層繞飛，直至距離地面約10 m 處停止繞飛，影像重疊度優于70%，同時在周圍布設明顯地物像控點。

在航飛實施階段本項目主要采用控制航飛的影像采集時間和影像的采集質量，針對高樓區域采取中午前后航飛或陰天航飛，在建筑密集區域采取加大重疊度以及補飛等多種方式，減少陰影面積，減少模型的變形與紋理的拉花等，達到提升模型質量的目的。

外業像控點測量和傾斜影像數據采集完成后，影像進行勻光勻色處理后，以多視傾斜影像、POS 數據及像片控制測量成果為基礎數據源，利用RealityCapture 軟件進行空中三角測量解算，同時對貼近攝影測量成果進行空三處理，融合兩種空三成果，利用Context Capture 軟件進行點云密集匹配處理、三角網mesh模型的生成、紋理映射，自動化構建實景三維模型和局部區域的精細化實景三維模型。

為了提升模型的整體效果，利用DP-Modeler軟件對實景三維模型進行常規的模型優化修飾，具體內容包括刪除懸浮物、水面優化處理、道路踏平、車輛修飾及建筑物修飾等。

當建筑存在嚴重的破洞、扭曲、紋理缺失的情況，必須對建筑模型進行優化，簡單的破洞問題可以利用軟件進行修復處理，由于遮擋導致建筑物的粘連問題、紋理缺失、重點建筑的精細化建模等問題需要通過單體化補充外業拍照進行解決［19］，基于實景三維模型利用DP-Modeler 軟件進行模型的構建，不但保留了模型的位置精度，而且提升了模型的紋理質量和幾何美觀效果。

2.2 結果與分析

本項目在航飛階段，對建筑密集區域加大重疊度，控制航飛的采集時間及天氣狀況，針對重點區域的古建筑物采用貼近攝影測量獲取高分辨率的影像，達到控制影像的質量；在模型生產階段，主要通過勻光勻色、多源數據融合處理，達到提升局部重點模型的效果；在模型后處理階段，通過模型修飾及單體化，達到提升模型紋理質量和美觀的效果。

為了驗證新昌縣的實景三維模型精度，針對實景三維模型，外業實測188個檢查點，利用外業實測的檢查點與每個檢查點對應位置的模型坐標進行質量檢查和精度評定［20］，實景三維傾斜模型平面位置中誤差為0.07 m，高程中誤差為0.06 m。點位精度符合技術設計要求，質量良好。

同時，利用全站儀和實時動態定位（real time kinematic，RTK）測量設備對天姥閣選取11個特征點作為檢查點，分別對常規傾斜攝影和貼近攝影測量多源數據融合后的模型精度進行對比。結果表明：常規傾斜攝影的平面中誤差為0.24 m，高程中誤差為0.15 m；而多源數據融合后的模型平面中誤差為0.11 m，高程中誤差為0.08 m。由此可見，多源數據融合方法的模型精度有較大的提高。

同時對比貼近攝影測量融合處理前后的模型效果，優化后的模型幾何結構更完整，細節更逼真，紋理質量更加清晰和細膩。

對比單體化前后的優化效果，整體幾何結構更完整，紋理效果更加清晰且美觀。

模型優化的效果如圖2～圖4所示。

圖2 貼近攝影測量融合處理前后對比

圖3 貼近攝影測量融合處理前后對比圖

圖4 單體化前后對比圖

03

結束語

本文在三維建模前期影像的獲取、模型自動構建以及后期模型處理階段，提出了多種方法對模型進行優化，用戶可以根據實際情況選擇合適的方法，有效解決了局部三維模型優化問題，為實景三維的新型基礎測繪建設提供了一定的技術參考。

然而，當前大面積精細化實景三維建模仍然存在一定的困難和問題，同時實景三維模型越精細數據量越大，加載和瀏覽存在困難，導致文件過于破碎，后續將加大在模型輕量化處理研究以及在城市規劃中的應用力度。

引文格式：譚玲，田衛方，王延倉，等. 基于傾斜攝影測量實景三維模型優化的技術［J］. 北京測繪，2026，40（2）：190-194.

作者簡介：譚玲（1986—），女，浙江杭州人，碩士，工程師，研究方向為實景三維及新型基礎測繪

來源：北京測繪雜志社會