基于无人机遥感影像拓扑分析的三维重建
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历全局待匹配影像，并 对 每 一 组 影 像 以 欧 式 距 离 作 为特征向量的相似 性 准 则 对 特 征 点 进 行 粗 匹 配，笔 者称之为 全 局 遍 历 影 像 匹 配 法，该 算 法 非 常 耗 时， 重建效率低。
针对上述问题，本 文 利 用 无 人 机 飞 控 系 统 提 供 的辅助信 息 （触 发 相 机 快 门 时 间、飞 机 位 置 以 及 姿 态数据 ），判 断 影 像 间 重 叠 关 系，建 立 影 像 拓 扑 结 构，排除非关联影 像 的 干 扰，减 少 误 匹 配，降 低 影 像 匹配算法复杂度，提 高 匹 配 效 率。 本 文 称 这 种 算 法 为基于影像拓扑 关 系 匹 配 法。 具 体 步 骤 包 括：① 依 据摄影测量学中影 像 外 方 位 元 素 定 义，由 于 飞 控 数 据与相机实 际 姿 态、位 置 间 仍 然 存 在 微 小 差 异，需 先经过一系列坐标 系 统 旋 转 将 飞 控 系 统 中ＩＭＵ 直 接获取的传感器位置、姿 态 角 转 换 成 影 像 的 ６ 个 外 方 位 元 素［５］，使 其 真 正 反 映 相 机 拍 摄 时 的 姿 态、位 置。②利用共线条件方程分别计算每张影像对应４ 个角点在 地 面 摄 影 测 量 坐 标 系 中 的 投 影 坐 标。 ③
由于 卫 星 遥 感 和 载 人 航 空 摄 影 测 量 获 取 影 像 时受时空分 辨 率、外 界 环 境 及 使 用 成 本 等 影 响，无 法满足地理空间数据的需求。随着材料科学和自 动控制工程的 发 展，低 空 无 人 机 （Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）遥 感 以 其 机 动 灵 活、实 时 性 强、成 本 低等优势，利 用 其 搭 载 相 机 可 以 对 同 一 目 标、场 景 进行多角度、多 位 置 成 像，成 为 快 速 获 取 地 理 数 据 的有效平台［１－２］，可满足精细获取三维信息方 面 的 要
Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ－ｂａｓｅｄ ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ＵＡＶ ｉｍａｇｅｓ
ＬＩＵ Ｊｕｎ１，２，ＸＵ Ｚｈｉ－ｈｕａ３，ＬＩＵ Ｘｉａｏ－ｙａｎｇ１，ＷＡＮＧ Ｈｅ１，ＳＵＮ Ｇｕａｎｇ－ｔｏｎｇ１
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｙａｎｊｉａｏ １０１６０１， Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ；３．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｄｉｓａｓｔｅｒ ｏｆ ＭＯＥ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７５， Ｃｈｉｎａ）
收 稿 日 期 ：２０１３－１２－０３ 基 金 项 目 ：中 国 地 震 局 教 师 科 研 基 金 资 助 项 目 （２０１２０１０２） 作 者 简 介 ：刘 军 （１９８６－ ），男 ，助 教 ，硕 士 研 究 生 ．
求。而如何高效、全 自 动 处 理 无 人 机 获 取 的 低 空 遥 感 影 像 ，是 一 项 急 需 解 决 的 关 键 技 术 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｔ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｌｏｗ－ｃｏｓ ｔ，ａｕｔｏｍａｔｅｄ ３Ｄ－ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｗｉｔｈｏｕｔ ａ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｒ ａｎｙ ｏｔｈｅｒ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃｅｎｅ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ３Ｄｓｃｅｎｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｙｓｔｅｍ （ＵＡＶｓ）ｉｍａｇｅｓ．Ｆｏｒ ｓｃｅｎｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｃａｍｅｒａ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａ ｓｐａｒｓｅ ３Ｄｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ａｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ，ｒｏｂｕｓｔ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ （ＳｆＭ）ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ａｒｅ ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ ｆｒｏｍ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｉｍａｇｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍａｇｅ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗｉｔｈ ｆｌｉｇｈｔ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｄａｔａ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＵＡＶｓ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｆａｓｔ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｆｏｒ ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅｓ；ｆｌｉｇｈｔ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｄａｔａ；ｉｍａｇｅ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ；３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ； ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎａｌｙｓｉｓ
本文以特定地 形 为 试 验 区，结 合 无 人 机 影 像 数 据特点，利 用 飞 控 系 统 提 供 的 辅 助 信 息，提 出 了 一 种低成本、快速鲁棒 处 理 无 人 机 高 分 辨 率 遥 感 影 像 三维重建方法。
１ 试 验 设 计 与 wk.baidu.com 据 获 取
试验区选 择 在 山 东 省 临 沂 市 罗 庄 区 （见 图 １）。 区内地貌特征明显，且 因 建 筑 施 工 多 处 发 生 小 面 积 滑坡。
摘 要：在无需任何地面控制点或其它先验知识前提下，探索一种 基 于 无 人 机 遥 感 影 像 的 三 维 重 建 方 法 。 利 用 无 人 机飞控数据建立的影像拓扑结构，依次通过特 征 点 提 取、影 像 匹 配、从 运 动 恢 复 结 构 等 步 骤 估 计 出 相 机 位 置 和 姿 态 参数，并恢复出场景特征点云信息，最后对重建精度进行分析。试验 结 果 表 明，文 中 提 出 的 方 法 可 快 速 、可 靠 地 实 现 较高精度的三维模型重建。 关 键 词 ：无 人 机 ；飞 控 数 据 ；影 像 拓 扑 分 析 ；三 维 重 建 ；精 度 分 析 中 图 分 类 号 ：Ｖ２７９；Ｐ２３７ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００６－７９４９（２０１４）０８－００３２－０４
图 ３ 无 人 机 遥 感 影 像 数 据 处 理 流 程
２．１ 特 征 点 提 取 试验 采 用 Ｌｏｗｅ的 ＳＩＦＴ［４］算 法 提 取 无 人 机 影
像特征点。但该算法在处理高分辨率无人机影像
图 ４ 影 像 分 块 示 意 图
２．２ 影 像 匹 配 基于 ＳＩＦＴ 描 述 子 进 行 影 像 匹 配，需 要 依 次 遍
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测 绘 工 程 第２３卷
根据计算机图形学 知 识 判 断 影 像 重 叠 关 系，建 立 如 图 ５ 所 示 影 像 拓 扑 连 接 图 ，其 中 结 点 表 示 单 幅 影 像 ， 直线表示影像间有重叠关系。
图 ５ 影 像 拓 扑 结 构
利用图５拓扑结构，基于 Ｋ－Ｄ 树的 近 似 最 邻 近 （Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ，ＡＮＮ）算 法 对 影 像进行粗匹配；最 后 采 用 随 机 抽 取 一 致 性 （Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ，ＲＡＮＳＡＣ）［６］策 略 和 ８ 点 算 法 ［７］ 相结合，估 计 出 一 个 鲁 棒 的 基 本 矩 阵，进 一 步 剔 除 误匹配点，最终得到 满 足 对 极 几 何 约 束 的 匹 配 特 征 点对。表１为全局遍历影像匹配和基于影像拓扑关 系匹配效率对比 情 况。 由 表 １ 可 知，基 于 影 像 拓 扑 结构匹配的次数明 显 少 于 全 局 匹 配 策 略，很 大 程 度 上降低了匹 配 的 复 杂 度，且 影 像 数 目 越 多，算 法 效 率优势越明显。图６所示为单张影像特征匹配耗时 曲线。图中 全 局 遍 历 影 像 匹 配 时 单 张 影 像 匹 配 耗 时随影像序号的增 加 呈 线 性 增 长 趋 势，而 基 于 影 像 拓扑结构的单张影 像 因 其 匹 配 过 程 中，影 像 搜 索 范 围仅局限于有拓扑 连 接 的 影 像，故 耗 时 曲 线 近 似 保 持平稳。因 此，该 算 法 可 为 无 人 机 遥 感 影 像 快 速、 稳健匹配提供支 撑。 另 外，图 中 出 现 的 耗 时 高 值 点 （如 ３８，４０，４７ 等 点 ）主 要 受 两 个 因 素 影 响 ：① 与 该 幅 影像有重叠 区 域 的 影 像 数 目，即 匹 配 次 数 有 关，次 数越大耗时 越 多；② 两 幅 影 像 的 特 征 点 匹 配 对 数， 如果两幅影像的重 叠 部 分 大 且 特 征 信 息 丰 富，则 提 取 的 特 征 点 数 目 多 ，匹 配 耗 时 就 越 多 。
试验采用小型 固 定 翼 无 人 机 飞 行 平 台，预 设 飞
第 ８ 期 刘 军 ，等 ：基 于 无 人 机 遥 感 影 像 拓 扑 分 析 的 三 维 重 建
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图 １ 研 究 区 域 空 间 位 置 与 全 景 影 像
行相对航高１２０ ｍ，南 北 向 ４ 条 航 带。 航 向 重 叠 为 ９０％，旁 向 重 叠 为 ６０％。 利 用 平 台 搭 载 的 轻 巧 型、 高分辨率非量测数码相 机 （传 感 器 尺 寸 ８．７２ ｍｍ× ６．５４ｍｍ，相 机 焦 距 为 ２４ ｍｍ），共 拍 摄 ５６ 幅 影 像 （见图２），影像 大 小 为 ４３２０ 像 素 ×３２４０ 像 素，对 应 地面分辨率达到厘米级。
时易出现计算机 内 存 溢 出 等 问 题。 为 此，本 文 采 用 影像分块处理的 方 法。 具 体 做 法 是：将 原 始 影 像 分 成大小 相 同 的 图 块，每 次 取 一 小 块 影 像 提 取 特 征 点，即分别 对 影 像 块 依 次 建 立 尺 度 空 间、检 测 极 值 点和生成特 征 描 述 符，并 保 存 子 块 特 征 点 文 件，然 后合并子块 生 成 最 终 结 果。 图 ４ 为 影 像 分 块 示 意 图，依次将影像从 左 到 右，从 上 到 下 划 分 为 小 图 块。 试验中选 取 影 像 块 大 小 为 ５００ 像 素 ×５００ 像 素 （具 体要结合 计 算 机 性 能 调 整 ），如 果 影 像 右 侧 或 下 侧 像素个数不 足 ５００，但 仍 大 于 ０，也 算 作 一 个 图 块。 此外，为确保在块交界处检测 到 ＳＩＦＴ 特 征 点，避 免 特征信 息 丢 失，相 邻 块 之 间 需 保 持 一 定 的 重 叠 度 （＞１０％）。
第 ２３ 卷 第 ８ 期 ２０１４ 年 ８ 月
测 绘 工 程 Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ
Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．８ Ａｕｇ．，２０１４
基于无人机遥感影像拓扑分析的三维重建
刘 军１，２，许 志 华３，刘 小 阳１，王 鹤１，孙 广 通１
（１．防灾科技学院 防灾工程系，河北 燕郊 １０１６０１；２．中国矿业 大 学 地 球 科 学 与 测 绘 工 程 学 院，北 京 １０００８３；３．北 京 师 范 大 学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 １００８７５）
图 ２ 无 人 机 影 像 序 列
２ 基 于 影 像 拓 扑 分 析 的 三 维 重 建 算 法
利用影像 序 列 进 行 立 体 重 建 步 骤，具 体 包 括： 特征点提取、影像 匹 配、从 运 动 恢 复 结 构 等，该 算 法 可以自动估 计 相 机 位 置、姿 态 参 数，并 恢 复 出 场 景 三 维 特 征 点 云 信 息 ［３］，其 技 术 流 程 如 图 ３ 所 示 。
针对上述问题，本 文 利 用 无 人 机 飞 控 系 统 提 供 的辅助信 息 （触 发 相 机 快 门 时 间、飞 机 位 置 以 及 姿 态数据 ），判 断 影 像 间 重 叠 关 系，建 立 影 像 拓 扑 结 构，排除非关联影 像 的 干 扰，减 少 误 匹 配，降 低 影 像 匹配算法复杂度，提 高 匹 配 效 率。 本 文 称 这 种 算 法 为基于影像拓扑 关 系 匹 配 法。 具 体 步 骤 包 括：① 依 据摄影测量学中影 像 外 方 位 元 素 定 义，由 于 飞 控 数 据与相机实 际 姿 态、位 置 间 仍 然 存 在 微 小 差 异，需 先经过一系列坐标 系 统 旋 转 将 飞 控 系 统 中ＩＭＵ 直 接获取的传感器位置、姿 态 角 转 换 成 影 像 的 ６ 个 外 方 位 元 素［５］，使 其 真 正 反 映 相 机 拍 摄 时 的 姿 态、位 置。②利用共线条件方程分别计算每张影像对应４ 个角点在 地 面 摄 影 测 量 坐 标 系 中 的 投 影 坐 标。 ③
由于 卫 星 遥 感 和 载 人 航 空 摄 影 测 量 获 取 影 像 时受时空分 辨 率、外 界 环 境 及 使 用 成 本 等 影 响，无 法满足地理空间数据的需求。随着材料科学和自 动控制工程的 发 展，低 空 无 人 机 （Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）遥 感 以 其 机 动 灵 活、实 时 性 强、成 本 低等优势，利 用 其 搭 载 相 机 可 以 对 同 一 目 标、场 景 进行多角度、多 位 置 成 像，成 为 快 速 获 取 地 理 数 据 的有效平台［１－２］，可满足精细获取三维信息方 面 的 要
Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ－ｂａｓｅｄ ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ＵＡＶ ｉｍａｇｅｓ
ＬＩＵ Ｊｕｎ１，２，ＸＵ Ｚｈｉ－ｈｕａ３，ＬＩＵ Ｘｉａｏ－ｙａｎｇ１，ＷＡＮＧ Ｈｅ１，ＳＵＮ Ｇｕａｎｇ－ｔｏｎｇ１
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｙａｎｊｉａｏ １０１６０１， Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ；３．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｄｉｓａｓｔｅｒ ｏｆ ＭＯＥ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７５， Ｃｈｉｎａ）
收 稿 日 期 ：２０１３－１２－０３ 基 金 项 目 ：中 国 地 震 局 教 师 科 研 基 金 资 助 项 目 （２０１２０１０２） 作 者 简 介 ：刘 军 （１９８６－ ），男 ，助 教 ，硕 士 研 究 生 ．
求。而如何高效、全 自 动 处 理 无 人 机 获 取 的 低 空 遥 感 影 像 ，是 一 项 急 需 解 决 的 关 键 技 术 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｔ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｌｏｗ－ｃｏｓ ｔ，ａｕｔｏｍａｔｅｄ ３Ｄ－ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｗｉｔｈｏｕｔ ａ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｒ ａｎｙ ｏｔｈｅｒ ｐｒｉｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃｅｎｅ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ３Ｄｓｃｅｎｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｙｓｔｅｍ （ＵＡＶｓ）ｉｍａｇｅｓ．Ｆｏｒ ｓｃｅｎｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｃａｍｅｒａ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａ ｓｐａｒｓｅ ３Ｄｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ａｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ，ｒｏｂｕｓｔ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ （ＳｆＭ）ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ａｒｅ ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ ｆｒｏｍ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｉｍａｇｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍａｇｅ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗｉｔｈ ｆｌｉｇｈｔ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｄａｔａ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＵＡＶｓ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｆａｓｔ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｆｏｒ ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅｓ；ｆｌｉｇｈｔ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｄａｔａ；ｉｍａｇｅ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ；３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ； ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎａｌｙｓｉｓ
本文以特定地 形 为 试 验 区，结 合 无 人 机 影 像 数 据特点，利 用 飞 控 系 统 提 供 的 辅 助 信 息，提 出 了 一 种低成本、快速鲁棒 处 理 无 人 机 高 分 辨 率 遥 感 影 像 三维重建方法。
１ 试 验 设 计 与 wk.baidu.com 据 获 取
试验区选 择 在 山 东 省 临 沂 市 罗 庄 区 （见 图 １）。 区内地貌特征明显，且 因 建 筑 施 工 多 处 发 生 小 面 积 滑坡。
摘 要：在无需任何地面控制点或其它先验知识前提下，探索一种 基 于 无 人 机 遥 感 影 像 的 三 维 重 建 方 法 。 利 用 无 人 机飞控数据建立的影像拓扑结构，依次通过特 征 点 提 取、影 像 匹 配、从 运 动 恢 复 结 构 等 步 骤 估 计 出 相 机 位 置 和 姿 态 参数，并恢复出场景特征点云信息，最后对重建精度进行分析。试验 结 果 表 明，文 中 提 出 的 方 法 可 快 速 、可 靠 地 实 现 较高精度的三维模型重建。 关 键 词 ：无 人 机 ；飞 控 数 据 ；影 像 拓 扑 分 析 ；三 维 重 建 ；精 度 分 析 中 图 分 类 号 ：Ｖ２７９；Ｐ２３７ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００６－７９４９（２０１４）０８－００３２－０４
图 ３ 无 人 机 遥 感 影 像 数 据 处 理 流 程
２．１ 特 征 点 提 取 试验 采 用 Ｌｏｗｅ的 ＳＩＦＴ［４］算 法 提 取 无 人 机 影
像特征点。但该算法在处理高分辨率无人机影像
图 ４ 影 像 分 块 示 意 图
２．２ 影 像 匹 配 基于 ＳＩＦＴ 描 述 子 进 行 影 像 匹 配，需 要 依 次 遍
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测 绘 工 程 第２３卷
根据计算机图形学 知 识 判 断 影 像 重 叠 关 系，建 立 如 图 ５ 所 示 影 像 拓 扑 连 接 图 ，其 中 结 点 表 示 单 幅 影 像 ， 直线表示影像间有重叠关系。
图 ５ 影 像 拓 扑 结 构
利用图５拓扑结构，基于 Ｋ－Ｄ 树的 近 似 最 邻 近 （Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ，ＡＮＮ）算 法 对 影 像进行粗匹配；最 后 采 用 随 机 抽 取 一 致 性 （Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ，ＲＡＮＳＡＣ）［６］策 略 和 ８ 点 算 法 ［７］ 相结合，估 计 出 一 个 鲁 棒 的 基 本 矩 阵，进 一 步 剔 除 误匹配点，最终得到 满 足 对 极 几 何 约 束 的 匹 配 特 征 点对。表１为全局遍历影像匹配和基于影像拓扑关 系匹配效率对比 情 况。 由 表 １ 可 知，基 于 影 像 拓 扑 结构匹配的次数明 显 少 于 全 局 匹 配 策 略，很 大 程 度 上降低了匹 配 的 复 杂 度，且 影 像 数 目 越 多，算 法 效 率优势越明显。图６所示为单张影像特征匹配耗时 曲线。图中 全 局 遍 历 影 像 匹 配 时 单 张 影 像 匹 配 耗 时随影像序号的增 加 呈 线 性 增 长 趋 势，而 基 于 影 像 拓扑结构的单张影 像 因 其 匹 配 过 程 中，影 像 搜 索 范 围仅局限于有拓扑 连 接 的 影 像，故 耗 时 曲 线 近 似 保 持平稳。因 此，该 算 法 可 为 无 人 机 遥 感 影 像 快 速、 稳健匹配提供支 撑。 另 外，图 中 出 现 的 耗 时 高 值 点 （如 ３８，４０，４７ 等 点 ）主 要 受 两 个 因 素 影 响 ：① 与 该 幅 影像有重叠 区 域 的 影 像 数 目，即 匹 配 次 数 有 关，次 数越大耗时 越 多；② 两 幅 影 像 的 特 征 点 匹 配 对 数， 如果两幅影像的重 叠 部 分 大 且 特 征 信 息 丰 富，则 提 取 的 特 征 点 数 目 多 ，匹 配 耗 时 就 越 多 。
试验采用小型 固 定 翼 无 人 机 飞 行 平 台，预 设 飞
第 ８ 期 刘 军 ，等 ：基 于 无 人 机 遥 感 影 像 拓 扑 分 析 的 三 维 重 建
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图 １ 研 究 区 域 空 间 位 置 与 全 景 影 像
行相对航高１２０ ｍ，南 北 向 ４ 条 航 带。 航 向 重 叠 为 ９０％，旁 向 重 叠 为 ６０％。 利 用 平 台 搭 载 的 轻 巧 型、 高分辨率非量测数码相 机 （传 感 器 尺 寸 ８．７２ ｍｍ× ６．５４ｍｍ，相 机 焦 距 为 ２４ ｍｍ），共 拍 摄 ５６ 幅 影 像 （见图２），影像 大 小 为 ４３２０ 像 素 ×３２４０ 像 素，对 应 地面分辨率达到厘米级。
时易出现计算机 内 存 溢 出 等 问 题。 为 此，本 文 采 用 影像分块处理的 方 法。 具 体 做 法 是：将 原 始 影 像 分 成大小 相 同 的 图 块，每 次 取 一 小 块 影 像 提 取 特 征 点，即分别 对 影 像 块 依 次 建 立 尺 度 空 间、检 测 极 值 点和生成特 征 描 述 符，并 保 存 子 块 特 征 点 文 件，然 后合并子块 生 成 最 终 结 果。 图 ４ 为 影 像 分 块 示 意 图，依次将影像从 左 到 右，从 上 到 下 划 分 为 小 图 块。 试验中选 取 影 像 块 大 小 为 ５００ 像 素 ×５００ 像 素 （具 体要结合 计 算 机 性 能 调 整 ），如 果 影 像 右 侧 或 下 侧 像素个数不 足 ５００，但 仍 大 于 ０，也 算 作 一 个 图 块。 此外，为确保在块交界处检测 到 ＳＩＦＴ 特 征 点，避 免 特征信 息 丢 失，相 邻 块 之 间 需 保 持 一 定 的 重 叠 度 （＞１０％）。
第 ２３ 卷 第 ８ 期 ２０１４ 年 ８ 月
测 绘 工 程 Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ
Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．８ Ａｕｇ．，２０１４
基于无人机遥感影像拓扑分析的三维重建
刘 军１，２，许 志 华３，刘 小 阳１，王 鹤１，孙 广 通１
（１．防灾科技学院 防灾工程系，河北 燕郊 １０１６０１；２．中国矿业 大 学 地 球 科 学 与 测 绘 工 程 学 院，北 京 １０００８３；３．北 京 师 范 大 学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 １００８７５）
图 ２ 无 人 机 影 像 序 列
２ 基 于 影 像 拓 扑 分 析 的 三 维 重 建 算 法
利用影像 序 列 进 行 立 体 重 建 步 骤，具 体 包 括： 特征点提取、影像 匹 配、从 运 动 恢 复 结 构 等，该 算 法 可以自动估 计 相 机 位 置、姿 态 参 数，并 恢 复 出 场 景 三 维 特 征 点 云 信 息 ［３］，其 技 术 流 程 如 图 ３ 所 示 。