[发明专利]基于小型无人直升机的大面积非结构化场景三维建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及地理测绘技术领域，尤其涉及一种大面积非结构化场景三维建模方法。

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。

普遍的基于相机的三维重建技术步骤一般是：1.图像获取，2.摄像机标定，3.特征点提取，4.立体匹配，5.三维重建。上述技术是基于视觉方法的，对光照和相机的几何特性要求苛刻，无法在室外环境下进行；并且，由于相机的视距有限，无法对大面积物体进行数据采集。

一般地，基于激光扫描仪的三维重建的技术步骤是：1.获得原始扫描点云数据，位置信息，姿态信息和数字图像；2.对点云数据进行预处理，包括去除噪点，去除错误点，去除地面点；3.对点云实施配准，得到初步点云模型；4.构造几何模型；5.纹理贴图。该技术的瓶颈在于：其一、原始点云和数据图像的获取工作困难，特别是针对大面积非结构化物体更是束手无策；其二、在大数据量的条件下，连续ICP匹配会导致累计误差，这会使后续工作不能继续。普通房屋和城市一般的建筑都是结构化的，对于结构化场景，采集部分数据，比如房顶数据，就可以构造出整个三维模型，但对于非结构化场景(例如明长城)需要采集所有数据。

国内外的专家与学者在机载三维重建方面做了不少工作：Vivek Verma,Lu Wang和Liang Cheng等人通过LiDAR数据，实现屋顶的三维建模；Shugen Wang等人通过LiDAR和摄像机实现了对简单建筑的三维重构工作；Charalambos Poullis和Jinhui Hu等人通过LiDAR系统，实现对一个大的城市区域进行建模；Cornelius Wefelscheid等人用UAVs对一栋房子进行了三维重建，他们重构的方法是基于图像的，不是基于激光扫描仪的，而且都是对结构化的物体进行三维重建的；Zhichao Zhang等人用激光扫描仪和摄像机对城市的雕塑进行三维重建，在处理过程中，他们对点云模型中的重合区域进行了融合，使得点云模型更加精确，在纹理映射阶段，他们采用SURF来实现图片匹配，最后他们也得到了很好的效果；Chia-Yen Chen等人使用LiDAR系统进行大范围的激光扫描，作者针对大范围3D重建提出两种方法来提高ICP匹配精度：其一，剔除那些差别很大的点，设定一个差别阈值，在这个阈值之内的点都不应该参与ICP匹配过程；其二，选取特征点来进行ICP匹配，他们的匹配结果也是令人满意的；针对ICP匹配之后，累积性误差会比较大，Rainer Kummerle等人提出了一种图形优化算法：G2O；Sabry F.El-Hakim等人也做了文化遗址的三维重建，他们对圣多明我大殿外围进行了重构，他们将多种三维重建方法联合在一起用，比如：对于大的建筑，用图像的建模技术行不通，应该采用基于距离的建模技术即采用激光扫描仪。然而，对于一些体积不大的东西，如果用激光扫描仪去进行重构，会丢失很多细节性的东西，此时，用基于图像的建模技术再好不过。基于上述思想，Sabry F.El-Hakim的团队将不同技术重构出来的三维模型放到一块儿，效果不错，但他们没有对点云做全局优化；张涛对基于复杂点云的空间三角化与三维剪裁进行研究，提出一种复杂点云的改进的三角化算法，使得处理后的空间网格反映出物体表面离散点间的拓扑连接关系，同时也对空间三角网格增加光照和材质处理以及纹理映射，大大提高了渲染速度，改善了渲染效果。郑克强主要完成了三维非结构化场景的重构，有效建立了场景的几何特征模型和三维栅格模型。上述事件均没有对大范围非结构化的物体进行重建。王昌翰等在文物三维重建中做了不少工作，他们用激光对千手观音进行了三维重建工作，但是，他们并没有重建出一个完整的三维立体模型，只是重建出了千手观音的一部分。于明旭等利用三维激光扫描仪和一些系统软件对两棵树化石进行了三维重建，他们并没有对三维点云进行全局优化，而且被扫描物体体积小，扫描点云次数不多。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于无人直升机的大面积非结构化场景三维建模方法，解决了大面积物体的点云采集和原始照片采集难题，有效地克服了点云拼接的困难，解决了大范围非结构化大物体的三维重建工作难题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于无人直升机的大面积非结构化场景三维建模方法，所述方法采用分段重构、最后拼接对大面积非结构化场景进行三维建模，所述方法包括以下步骤：