基于城市级的大场景实景三维模型优化技术分析

基于城市级的大场景实景三维模型优化技术分析

霍永祥

身份证号：610321199503080616

摘要：实景三维模型构建技术已在城市基础测绘工作中得到广泛应用，但仍存在一定问题，如由于各类客观因素导致获取的影像质量较差、生成的模型精度较低等。为解决这些问题，应对影像与模型进行优化处理，基于此，本文主要介绍基于城市级的大场景实景三维模型构建流程，重点探究基于城市级的大场景实景三维模型优化技术，以期为相关行业人员提供参考。

关键词：建筑物；三维模型；构建流程

引言：通过运用实景三维模型技术，能真实、直观的反映生态空间信息，其能为我国基础设施的建设提供支持，助力数字城市建设目标实现。但就现阶段，在实景三维模型技术的应用中，还存在一定问题，对三维模型的质量造成较大影响，本文拟对此类问题进行探讨，以期采取有效措施优化处理其中的问题，加强技术的应用效果。

1.基于城市级的大场景实景三维模型概述

基于城市级的大场景实景三维模型指的是运用无人机、有人机倾斜摄影测量技术，对目标影像数据进行不同方位、不同角度的获取，并依据城市地理空间结构，在计算机技术、影像技术、视觉技术、三维模型技术等多种技术的融合应用下，对城市基本要素单元进行真实还原，包括建（构）筑物、道路、绿地等，以此构建真实的场景。在此场景中，可呈现各类要素单元的位置信息，将各种构建筑物通过三维模型展现出来。虽然目前，实景三维模型构建技术已趋于成熟，但在技术的实际应用中，受地形、地物、光照等方面的影响，得到的影像可能存在对比度较低、不够清晰等问题；同时，在生成模型时，也会由于模型拉花等现象，出现模型精度较低的问题。

2.基于城市级的大场景实景三维模型构建流程

运用Context Capture软件处理影像数据与控制点，并进行空中三角测量，经过点云加密处理后，实现密集点云的生成，通过网格化操作、纹理映射操作，以像控点数据为基础，构建三维模型。

2.1模型构建

首先，在Context Capture软件中进行空中三角测量，自动识别影像数据，包括位置数据、相机属性、焦距等。在空中三角测量前，需要检查影像的数量与质量，确保影像能完整打开，将相机属性参数导入其中后，开始首次空中三角测量。待首次空中三角测量任务结束后，通过3D view查看测量结果。

其次，将外业测量的像片控制点导入软件内，以首次空三结果为依据，对像控点与照片进行匹配。在刺点时，主要运用外业测量的控制点坐标数据，以人工方式，对控制点对应的影像进行选取，进而比对选刺，以影像与像控点为对照，在影像中精准刺得控制点的方位。在刺点时，需要在各控制点的不同方向上分别选择影像，所选影像数量应在5张以上。待完成此项操作后，开始第二次空三任务。

最后，在Context Capture软件中构建三维模型，以密集点云为基础，进行TIN模型建构，通过纹理映射操作后，输出三维坐标与模型[1]。

2.2模型融合

通过航摄可生成三类模型，一是标准模型，二是主体模型，三是精细模型，这些模型的粒度不同，为对三维模型进行整合，需要将上述三个模型有效融合。其中，标准模型、主体模型以及精细模型的航摄分辨率分别为0.02m、0.03～0.05m、0.05m。对三个模型的粒度与覆盖范围进行比对，从中选出粒度较粗且范围最大的三维模型，以此作为基底，进行场景搭建，最后通过一系列操作，例如转换格式、裁剪删除等，处理基底数据，并对粒度较细的三维模型进行整合，完成融合。

2.3模型处理

将粒度不同的三维模型融合后，不同区域的影像数据通常会呈现不同的色调，在明暗度上存在差异，此时需要进行匀光匀色。在具体操作中，可运用均值处理影像灰度值算法，此算法主要针对区域不同、色调不同的影像数据集进行计算，得到平均灰度值。依据各区域数据集的灰度值均值，调整影像色差。

2.4精度评价

通过外业对特征点点位差进行测量，为模型精度检验提供支持。首先，对比外业测量的像片控制点与模型中与之相对应的控制点。其次，结合城市大场景实景进行三维建设，选择检测点后，将其与实地像控点对比。最后，分别进行平面精度与高程精度的计算，得到中误差，分析是否满足模型精度要求。

3.基于城市级的大场景实景三维模型优化技术

运用无人机搭载型号为DG4 pros倾斜相机对城市场景进行拍摄。首先合理控制飞行时间，以11时～14时为宜；其次，控制航向重叠度为85%，控制旁向重叠度为75%。在采集数据后，构建三维模型，采用优化技术进行优化。

3.1影像优化技术

在对城市影像进行采集时，由于城市面积较大、场景较为复杂且空域申请时间受限、航飞会受客观因素影响等原因，采集的影像可能存在较为模糊的问题，因此需要检测并去除影像的阴影部分，以实现影像优化。

首先，运用直方图阈值法进行影像阴影检测。直方图阈值法主要是转换带有色彩的原始影像数据，使其变为灰度影像，呈现灰度直方图，进而通过试验、判断，得到阈值，以此处理影像，区分图上阴影部分与非阴影部分。通过直方图阈值法，能对影像进行快速检测，精确划分阴影与非阴影的界限，并分别以黑色、亮色显示阴影部分与非阴影部分，将两者区分开来。

其次，运用非模型代数乘运算法进行影像阴影去除。非模型代数乘运算法主要是增强影像中阴影的亮度，清晰显示有效纹理信息，以此弱化阴影，改善信息质量。通过非模型代数乘运算法，能有效提高影像亮度、清晰度，显露阴影下的地物信息，其所生成的影像与原始图像相比，细节特征更好，同时，也能加强非阴影部分的亮度[2]。

3.2模型优化技术

通过软件直接生成的模型会存在精度较低、视觉效果较差的问题。受客观因素影响，如地物分布、地物形象、地物纹理等，模型会出现扭曲、拉花等现象，尤其是水面与路面会出现漏洞、起伏变化较大等情况，所以无法对模型进行直接应用，需要通过场景修饰来优化模型。

首先，通过补洞、整平处理来优化水面问题。将存在水面漏洞的模块从中选出，在修模软件中导入，以分块形式对水面予以修补，同时，将真实水面纹理从中挑出，以此实现整平、漏洞修补。通过修测、整平水面，能解决水面漏洞、水面齿状边界的问题，使其与模型相融合，以加强模型质量。

其次，通过整平处理来优化路面问题。城市道路两侧通常存在树木，且道路上也有较多移动车辆，所以在模型生成后，路面部分会较为杂乱，需要通过优化处理，清晰呈现道路标志线。将存在路面的模块从中选出，在修模软件中导入，以分块形式对路面予以处理，将车辆移动造成的重影纹理替换掉，并压平处理车辆，将其纹理保留。同时，修补树木纹理，重新放置路标、路灯等道路元素模型，将其融合到原始模型中[3]。

最后，通过修饰处理来优化建筑物问题。城市中通常存在结构较为奇特的标志性建筑物，在生成模型时会出现拉花现象，所以需要优化这类建筑物结构，以加强模型效果。将存在建筑物的模块从中选出，在3ds max软件中导入，以单体化方式重新构建模型，同时，以外业拍摄的照片为依据处理纹理，生成形状、结构精确且具备真实纹理的建筑物模型，进而将其融合到原始模型中。

优化实景三维模型后，评定成果精度。设置200个外业检查点，采集坐标数据，将采集的数据与模型数据进行比对，对精度进行分析。通过精度计算，平面位置中误差与高程中误差分别为±0.108m、±0.062m。

结论：实景三维模型技术目前已在城市基础测绘领域、自然资源开发、地质勘查管理等领域得到广泛使用。为实现对这项技术的有效应用，应采用优化技术，通过优化影像，去除其中的阴影部分，以提高影像质量；通过优化模型，解决水面、路面、建筑物等部分模型存在的问题，以加强模型整体效果。

参考文献：

[1]李国斌,李佳维.高精度智慧城市实景三维模型构建的关键技术[J].价值工程,2023,42(30):132-134.

[2]武静,郑惠娟.基于无人机贴近摄影测量技术的城市高精度三维实景模型建模研究[J].价值工程,2023,42(12):123-125.

[3]赖国棣.基于倾斜摄影和激光点云的城市实景三维模型构建研究[J].科学技术创新,2023,(27):25-28.