一种基于uav低空航测系统的建筑物纹理提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市三维数据纹理提取方法，特别涉及一种基于UAV低空航测系统的 建筑物纹理提取方法。
【背景技术】
[0002] 建筑物纹理提取与处理手段、三维建模精度决定了城市三维模型生产技术与应用 水平。目前城市三维建模技术存在的主要问题有：
[0003] ①三维建模生产表现为低效率高成本。从精细三维建模技术分析，重建城市建筑 物三维几何信息和纹理信息是一个困难的过程，甚至半自动的重建方式离实际运用也相差 较远，基本上处于"计算机上绣花"的人工或者半自动生产水平，真三维模型的制作量巨大， 是目前城市三维地理信息系统建设投资最多的一项内容，花费巨资的真三维模型其重复利 用程度不高，投入产出不成比例，直接影响了城市三维地理信息系统建设进展与应用。
[0004] ②三维模型应用水平较低，没有产生应有的工程价值。主要原因在于目前三维建 模主要满足于地理空间信息的三维可视化浏览，侧重于用户真实体验感。从三维地理信息 技术发展、数字城市/智慧城市三维（多维）地理空间框架建设需求等方面分析，应该发展 具有高测图精度、真实影像纹理的三维建模技术。
[0005] 近年来，无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle，UAV)低空航测遥感凭借其独特 优势越来越受到摄影测量行业的重视，实际应用范围逐渐扩大。利用多相机组合形成等效 大面阵相机，是近些年世界先进技术成就。UAV载组合相机系统在每个曝光位置，几个相机 同时曝光，可从不同角度获取目标对象影像数据，并通过扩展航向视场角增大基高比，提高 高程量测精度，为精细测绘提供可能性，旁向的宽视场可以增加航带影像的地面覆盖宽度， 提高飞行作业效率以及减少野外控制点的布设数量。越来越多学者关注无人机低空飞行控 制和组合相机影像拼接、匹配等难题，其应用也多局限于传统航测（如DEM、DOM、DLG)生产， 而无人机载组合宽角相机影像在三维建模中的应用研宄才刚刚开始。因此，以无人飞行器 为平台，利用具有大倾角组合数码相机进行航空摄影，研宄建筑墙面纹理的重建理论，对寻 求经济、高效地重建建筑物立面真实纹理将具有实际的意义。
【发明内容】
[0006] 本发明提出一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，即建筑物轮廓线 与影像配准方法。
[0007] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0008] 一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，具体的步骤如下：
[0009] 第一步：建筑物轮廓线与影像自动配准
[0010] 1)首先进行"粗"定位；
[0011] 利用共线条件方程（公式1)将建筑物轮廓矢量线反投于影像，获取粗略投影定 位，并在周边开设一缓冲区，在此区域中进行直线提取；
[0012] 2)然后进行直线提取；
[0013] 利用经典Canny算子对进行边缘提取，利用建筑物轮廓线角度约束Hough直线提 取算法进行直线提取；
[0014] 3)建筑物轮廓线调整；
[0015] 基于Canny边缘提取和Hough直线提取获取的直线特征，在建筑物轮廓线上任一 空间直线上对应的是数目不等的备选直线段，首先进行候选直线段判定，其约束条件有两 个，分别为：
【主权项】
1. 一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，其特征在于：具体的步骤如 下： 第一步：建筑物轮廓线与影像自动配准 1) 首先进行"粗"定位； 利用共线条件方程（公式1)将建筑物轮廓矢量线反投于影像，获取粗略投影定位，并 在周边开设一缓冲区，在此区域中进行直线提取； 2) 然后进行直线提取； 利用经典Canny算子对进行边缘提取，利用建筑物轮廓线角度约束Hough直线提取算 法进行直线提取； 3) 建筑物轮廓线调整； 基于Canny边缘提取和Hough直线提取获取的直线特征，在建筑物轮廓线上任一空间 直线上对应的是数目不等的备选直线段，首先进行候选直线段判定，其约束条件有两个，分 别为： 条件一：角度限制 以任一条投影矢量线为基准，选择
作为备选直线段角度限制条件；其中，c 为常数，取I ; (Xl，yi) (x2, y2)为矢量线上任意两点坐标;A为常数，初次循环A值设为15像 素； 条件二：距离限制 以建筑物矢量线周围缓冲区内为基准，计算建筑物矢量线中心点坐标到备选直线段的 距离作为距离限制条件； 得到候选直线段后，最后进行最佳直线段判定； 最佳直线段特征的判定，是逐一对每条建筑物轮廓线进行备选直线段特征评价，通过 "带权置信度"来完成； 4) 循环优化 利用获取的最佳候选直线段进行相交获取端点，以其中任一端点为标准，对应投影矢 量线上端点进行坐标平移；以此矢量投影线为标准，依次进行候选直线段判断和最佳直线 段判断；设立循环次数为2-4次，循环优化最佳直线段位置，保存矢量线结果； 5) 修正影像内外方位元素 根据单片空间后方交会原理，以建筑物矢量轮廓线端点作为已知控制点，对应于影像 上自动提取的特征线角点作为像坐标，利用共线条件方程（公式1)，修正该影像原先的3个 内方位元素值和6个外方位元素值； 第二步：基于多视影像直线匹配的建筑物轮廓线与影像半自动配准 首先在第一步直线提取的基础上，在一张影像上以人工引导方式获取精确的直线特征 信息；然后从其它影像上的备选直线段特征集中根据同名直线匹配方法自动获取目标直线 特征，其实现方法如下： 1)基于核线束约束的候选直线组判断 利用目标直线端点所决定的核线束来缩小备选同名直线特征的搜索空间； 2) 基于三视张量约束的候选直线判定 三视张量建立了三幅影像中同名直线间的约束关系。从待判定的两张影像候选直线组 中依次选出两条直线与目标影像直线进行三视张量约束，计算候选直线在目标影像上的所 有直线，作为对应同名直线的预测，定义预测直线与目标直线之间的误差公式，判定最佳候 选直线；设目标直线为Ip，同名预测直线为Ii (i = 0, 1，2... η). &表示1与I p的夹角，取 表示Q(x，y)(为15线段的中点坐标）到I i的距离，则定义直线误差公式为：
其中：MX(*):表不取饿测直线特祉中夫于*的最大值。 3) 基于核线约束的最小二乘影像匹配 通过三视张量约束得到每张影像对应直线，相邻直线依次相交得到建筑物轮廓线段； 为了进一步提高建筑物轮廓线精度，对于每一个轮廓线顶点采用核线约束的最小二乘影像 匹配；进行多重叠影像的核线几何约束，消除不位于核线几何上线段端点； 4) 基于建筑物轮廓线的空间坐标调整 完成建筑物轮廓线在影像上的配准后，以影像内外方位元素和房屋边界线段端点像坐 标为已知数，代入共线方程中，进行空间前方交会，计算各个角点精确的空间坐标；对于多 视影像，空间前方交会的多余观测量增大，将共线方程线性化，代入最小二乘方程矩阵中， 并根据建筑物本身具有的的几何约束条件进行空间前方交会，提高物方点计算稳定性和精 度； 第三步：建筑物立面纹理提取 首先根据矢量数据里获取建筑物高，若原有矢量数据没有存储建筑物高度信息或高度 信息不精确情况下，通过多视配准的影像建筑物边缘地面的同名点进行空间前方交会，计 算建筑物边缘地面点高度值h，即为顶面高程与地面点高程差值；根据建筑物高度值h和建 筑物顶面各角点坐标（X i, Yi, Z)，获取建筑物底座各点空间坐标（Xi, Yi, Z-h);通过共线方程 (公式1)计算对应影像上建筑物底座点坐标值；以顶面轮廓线任一顶点为起点，依次以相 邻两顶点和对应底座点组合为单位面元，作为立面纹理单位面，循环一周后可提取建筑物 所有立面纹理区域； 对于高重叠度的序列影像，同一建筑物在6-10幅影像上可见，每一个建筑物立面对应 着两幅以上影像，并且随着摄像角度的不同，立面纹理的清晰程度和受遮挡程度都各不相 同，因此需从定向的纹理图像自动选择最佳的纹理； 对建筑物几何模型中的每个侧面Tk进行如下操作： (1)计算该侧面的单位法向量n/|n I ; 建筑物立面Tk对应顶点V r V2、V3的空间坐标为V i (X1, Y1, Z1)，V2 (X2，Y2, Z2)，V3 (X3, Y3， Z3)，构建的向量V1V2和V J3垂直于法向量n，用公式表示为： V1V2= (X2-X1J2-Y1J2-Z 1) V1V3= (X3-X1J3-Y1J3-Z 1) η = V1W3 (2) 对于每幅图像i (Ο < i < M，共有M幅图像），计算视点方向Ni,即与相机摄影中心 连接矢量； (3) 计算单位法向量a和Ni的空间夹角Θ i; 通过M=I久i I计算获取所有目标影像的夹角Θ i，选取ΜΙΝ( Θ J对应的影像作为成 像角度最好的纹理影像；目标影像的夹角：〇° <= QiCgotj ; 第四步：建筑物立面纹理几何纠正 1) 纠正后纹理图像范围的确定 Length = INT(L/GSD+0. 5) Width = INT(H/GSD+0. 5) 其中：Length和Width为影像长宽值，单位为像素； GSD为地面分辨率； L和H为建筑物空间长度和高度； INT (*)表示取整运算； 纹理影像起点坐标（〇,〇)对应建筑物顶点坐标（X，Y，Z)，则纹理影像任意坐标 (0+1，0+w)(其中1为X方向像素个数，w为y方向像素个数）对应建筑物空间坐标为（X+G SD*lcos Θ，Y+GSD*lsin Θ，Z+GSD*w)。 2) 建立纠正函数 由共线方程可知，公式1其建立的是建筑物空间坐标与原始影像像平面坐标之间的数 学关系；从而根据1)所建立的纠正后纹理影像与建筑物空间坐标关系，间接确立原始影像 与纠正后影像间纠正函数。
3) 采用双线性内插，求得原始影像对应点处的灰度值并赋给纠正后像元素。
2.根据权利要求1所述的一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，其特征 在于：第一步的步骤2)中利用经典Canny算子对进行边缘提取时，设定低阈值和高阈值的 比例为0. 2,高阈值占图像像素总数的比例为0. 9。
【专利摘要】本发明一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，具体的步骤如下：第一步：建筑物轮廓线与影像自动配准；第二步：基于多视影像直线匹配的建筑物轮廓线与影像半自动配准；第三步：建筑物立面纹理提取；第四步：建筑物立面纹理几何纠正。本发明的有益效果是：(1)针对建筑物纹理映射存在的矢量线与影像不配准问题，提出了建筑物轮廓线与影像自动配准方法。(2)考虑到在多幅影像中建立建筑物空间轮廓线与其影像直线特征映射关系的复杂性，提出了基于多视几何约束的影像直线特征半自动匹配策略。
【IPC分类】G06T15-04, G06T5-00
【公开号】CN104732577
【申请号】CN201510102623
【发明人】解斐斐, 林宗坚, 苏国中, 郭金运, 王东东, 独知行, 陈传法, 刘智敏, 郭英, 孔巧丽, 郭斌
【申请人】山东科技大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月10日