无人机倾斜摄影建模技术在虚拟现实中的应用

本文摘要：针对于虚拟现实平台中构建三维场景的费时艰苦问题，基于无人机倾斜摄影建模技术构建三维模型，使用 3DS Max 建模软件举行模型优化，并联合 Unity 3D 引擎构建并完成了虚拟校园平台的开发。实践效果讲明，构建的虚拟现实平台，能够将无人机倾斜摄影建模技术构建的三维场景模型很好的应用在该平台上，同时 Unity 3D 引擎具有良好的开发情况，是虚拟现实平台的强大开发工具。随着现代科学技术的不停生长，盘算机虚拟现实技术引起了人们的广泛关注，特别是在智慧都会建设方面。

针对于虚拟现实平台中构建三维场景的费时艰苦问题，基于无人机倾斜摄影建模技术构建三维模型，使用 3DS Max 建模软件举行模型优化，并联合 Unity 3D 引擎构建并完成了虚拟校园平台的开发。实践效果讲明，构建的虚拟现实平台，能够将无人机倾斜摄影建模技术构建的三维场景模型很好的应用在该平台上，同时 Unity 3D 引擎具有良好的开发情况，是虚拟现实平台的强大开发工具。随着现代科学技术的不停生长，盘算机虚拟现实技术引起了人们的广泛关注，特别是在智慧都会建设方面。

所谓虚拟现实(virtual reality，VR)是一门集成了人与信息的科学，是由盘算机技术构建的虚拟世界。它既是虚拟的，也是真实的，也可以是真实世界对虚拟世界的映射。如今，虚拟现实技术被广泛应用于各个领域。

与此同时，盘算机硬件和软件的升级使虚拟现实技术得以更好的生长。一个真实的三维场景是虚拟现实平台建设的基石，所以需要建设一个良好的虚拟现实平台，必须拥有一个传神的虚拟情况。在传统的三维场景建模中，需要到实地收罗照片，举行纹理贴图制作，同时还得花费大量的人力举行模型场景的构建。都会在高速生长，都会三维场景需要不停的更新，这时需要一种全自动或者半自动的三维场景建模技术来解决当下的问题。

如果将无人机倾斜摄影丈量技术构建的三维场景模型应用于虚拟现实系统中，将大大缩短虚拟平台的建设周期，使用无人机倾斜摄影丈量技术获取富厚的纹理信息数据，生成高密度三维点云和三维TIN 网格模型，联合自动化软件构建三维模型，实现三维场景的快速、高效、低成本的真实还原，用现势的三维场景模型出现都会信息，在都会计划、建设、治理和应急响应中起着极其重要的作用。1 应用系统设计流程及关键技术本文将无人机倾斜摄影建模技术应用于在虚拟现实中，其应用系统设计流程如图 1 所示。

详细步骤为：①通过无人机航拍收罗倾斜影像，检查相邻航带侧视影像航行偏向是否一致，确定图像放置位置和摄像机参数设置，确定无误后便可以举行空中三角丈量。②在确认影像数据正确后，举行空中三角丈量。

凭据少量的野外控制点，举行控制点加密，获得准确外方位元素，并通过多视影像麋集匹配寻找毗连点，构建三维 TIN 网格。对于数据较大区块，需要举行数据分块处置惩罚，本次实验选择自适应切块，可以快速的自适应盘算机 RAM 使用量，凭据当前盘算机的性能给出一个参考规模，在规模内设置目的 RAM 使用量值来顺利举行三维重建。③凭据三维 TIN 网格每个三角形瓦片的法线方程与二维图像之间的夹角筛选出对应的最优纹理信息，完成自动纹理映射；④ 输出并获得 OBJ 花样三维场景模型，并导入 3DS Max 中举行场景优化。

将其转为可编辑多边形，便可举行悬浮物删除，模型裁剪、变形修改等操作，然后在 UVW 展开界面修改映射错误的纹理。⑤将优化好的模型导出 OBJ 花样至 Unity 3D 引擎，通过C#语言写动态交互功效剧本，实现场景的实时驱动、用户界面和场景周游等功效，完成该虚拟周游系统。1.1 倾斜影像团结空中三角丈量由于无人机航拍的倾斜影像中不仅有垂直影像数据还包罗多个倾斜角度拍摄的影像数据，传统的同名像点自动量测算法已不能适用于倾斜影像。

通过在同一航行平台上使用多个传感器，在拍摄影像时记载影像参数：包罗航高、航向、航速、旁向重叠度和坐标等，获取以拍摄瞬间的 POS 观察值作为原始影像大略的初始外方位元素，联合传感器的成像模型，通过成像模型可盘算获得多视影像上每个像元的物方坐标，举行相对定向，再举行准确匹配，联合少量的野外控制点(像控点)坐标，获得倾斜影像团结空中三角丈量结果。1.2 多视影像麋集匹配及TIN网格构建多视影像举行麋集匹配的实质就是确定影像之间的同名像点。

为防止遮挡对匹配造成的影响，匹配历程中还需过滤冗余信息。影像匹配的算法分 3 类：灰度匹配、特征匹配和关系匹配，匹配的共性就是在影像上根据匹配计谋找同名点。凭据获取的同名点坐标，生成高密度 3D 点云数据，获得差别细节条理三角 TIN 网格模型。

同时，通过相关算法的优化，简化了相对平坦区域的三角网络，淘汰了数据冗余，进而获取地物的三维信息。因此，影像匹配是后期自动生成数字外貌模型、三维建模的技术基础。1.3 多视影像团结平差现在相对成熟的多视影像团结平差方法为:使用由粗到精的金字塔匹配方法。使用 POS 系统获得的多视影像外方位元素，实现每级影像同名点的自动匹配以及自由网光束法平差。

当获得了比力好的同名点匹配效果时，建设像控点坐标、GPU/IMU 辅助数据和毗连点线的多视影像自检校区域网平差的误差方程，经由团结解算，保证平差效果的准确性。1.4 重建自动纹理映射技术倾斜摄影技术在虚拟都会中作为一项重要数据源，自动纹理映射技术可以从海量的影像数据中，快速、高效获取富厚的纹理信息，能够真实地反映地面的客观情况，生成高质量的三维场景，满足现代社会的需求。

传统的都会三维建模的方法是：联合正射影像、测区 CAD 地形图等数据，建设初始白模，在实地收罗照片，然后对照片举行处置惩罚，将纹理映射在白模上。这种方法消耗大量的人力、物力、财力。自动纹理映射技术的泛起就能够很好地解决这个问题。

无人机倾斜影像一般都是较高分辨率的影像，可以很好地出现实地情况，满足一定精度的建模。自动纹理映射技术是使用影像的内、外方位元素，恢复拍摄影像时的瞬间姿态，然后通过联系模型面与倾斜影像之间的索引关系，以三角网（TIN）模型为基础，凭据数字三维技术和空间。

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