（转载）摘 要

对珍贵文物进行数字化处理，建成基于网络的数字化博物馆系统，可以较好地解决丰富的展品与有限的展览空间 、 时间的矛盾 ， 进一步开拓博物馆藏品保护 、 研究和展示的新领域 ， 还可以实现博物馆管理观念和管理手段的现代化 。 更重要的是精确的文物数字模型记录了文物原始的真实三维信息和纹理信息 ， 为文物修缮和恢复提供了重要的数据和模型支持 。 由于古文物具有轮廓复杂 、 不易接触 、 丰富的纹理信息等特点 ， 因此如何迅速而准确获取古文物的 DSM 成为一个关键点。数字近景摄影测量技术成本低廉 、 数据量小 、 处理速度快捷 ， 精度也完全满足需求 ， 因此 ， 数字近景摄影测量在古文物三维重建方面有不可比拟的优势。

本文通过对一般摄影测量软件和专业近景软件进行探索研究 ， 成功的实现了应用一般摄影测量软件对近景数据的快速高精度处理 。 本文使用非量测数码相机与全站仪分开作业的方法 ， 获取古文物的三维坐标 ， 研究分析了近景数据预处理过程 ， 利用最优检校算法和标定参考物对相机进行精确检校 ， 得到相机参数 ， 然后使用一般摄影测量软件快速建立文物的 DEM ，生成等值线和正射影像，再进行图像配准，解决纹理映射和模型无

缝拼接问题 ， 最后将生成的三维模型导入 3dmax 中 ， 赋予相应的材质 ， 从而实现古文物三维建模 。 本文以大雁塔古文物群为例 ， 说明了获取文物近景数据方式和方法 ， 以及使用一般摄影测量软件 PixelGrid 获取近景建模数据的过程。并分析了相关精度水平 ， 以及影像精度的因素，最后给出了提高精度的有效建议。

关 键 词： 数字近景摄影测量 非量测相机 三维建模

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.1.1 研究背景

陕西是中华远古文明的重要发祥地 ， 早在一百万年以前，就有人类在此繁衍生息 。先后有十三个王朝建都陕西，可谓 是 物华天宝 。 丰富的文化遗存，深厚的文化积淀 ， 形成了陕西独特的历史文化风貌 ，也给陕西留下了宝贵的物质遗产 —— 古建筑和古文物 。从远古时期的 西安半坡遗址和姜寨遗址 ， 到闻名世界的被称之为 “ 中国雕塑艺术史上奇峰 ”的 秦始皇兵马俑 ， 大雁塔 ，小雁塔 ， 以及各种各样的珍贵稀有文物 ， 可谓数不胜数。但陕西作为一个文物大省，如何更好的保护和展示这些古文物古建筑就成为一个至关重要的问题。由于古文物具有轮廓复杂 、 不易接触 、 丰富的纹理信息等特点 ， 因此如何迅速而准确获取古文物的 DSM 成为一个关键点。但对于外型奇特、表面复杂的物体，用常规方法是很困难的 , 甚至是不可能的，而通过现代化的科技手段能解决这一难题 ， 并逐渐被广泛使用到文物，庙宇、寺院的数据获取中。因此近几年，现代先进的技术手段成为文物保护和展示的热门手段。特别是无接触测量技术针对文物这个特殊的群体 ， 有着更为显著的优势。

古文物重建三维信息的获取手段有：三维激光扫描仪技术，数字近景摄影测量技术，CT 技术、光学技术等 [1]。

三维激光扫描技术 是一种非接触测量手段 ， 通过发射激光 得到 被测 物体表面的空间采样点，即点云数据，利用 经过处理的点云数据就可以重构物体的 三维 模型。这种建模方法 具有速度快，精度高，真实感强。不受表面复杂度影响等优点，所以，近十几年来三维扫描及相关数据建模技术发展十分迅速，在很多领域已经投入工程应用，并且在古文物三维重建中应用比较广泛。

数字近景摄影测量是利用近景摄影测量系统对不能接近或不能进行常规直接测量的被摄物体的空间姿态的真实再现，是利用像片进行三维空间测量的一种重要技术手段 [2]。而近景摄影测量有其他测量方法所不能比拟的优势。因此，最近几年也被越来越多的应用在精度要求不高的领域，如古文物三维重建等领域。CT 技术是对文物进行分层扫描，并且可以根据扫描文物的材质，调整 x 射线的强度，得到每层的扫描图像，再利用相关软件对所有的分层图像进行叠加，就可完成对文物的三维建模复原 [1]。由于 x 射线可穿透文物，因此不仅可以得到文物的表面三维模型，而且还能获得文物内部的纹理和缺陷 ， 并且精度可达到亚像素级 最近几年，由于古文物建模要求的不断提高，文物内部不可见部分建模也随之增多，因此 CT 技术也在古文物方面有了较多的应用。在哈尔滨东安发动机集团无损检测中心，利用第三代工业C T对青铜器文物做了检测分析，通过三维模拟内窥镜进入文物内部进行任意视角的观测 ，制作了文物内部三维演示动画 [3]。但 CT 具有价格较昂贵，由于体积较大，不能到现场扫描文物，以及扫描文物时间较长等缺点 [1]。光学相 干层析技术 (Optical Coherence Tomography ， 简称 OCT) 是一种新型高分辨率 、非侵入性的光学成像方法，在科学研究和临床医学中有着广泛的应用前景 [4][5][6]。OCT系统的原理是利用宽带光的低相干特性 ， 通过测量样品背向散射光的干涉信号对生物组织的内部微观结构进行高分辨率层析成像 [6]。OCT 技术与其他建模技术相比具有高分辨率、高灵敏度、实时检测性、无损活检性、结构轻巧等优点。

本文采用数字近景摄影测量技术手段对古文物进行三维重建 。 而数字近景摄影测量的发展历史可以概括为五个不同特征的时期 ； 基础阶段的早期 、 初进入数字阶段的逐步发展期 、 进入数字阶段的全面发展时期 、 稳步研究和加大推广应用的深入发展期和新近的成熟期 [7]。

从 1964 年至 1984 年 ， 数字近景摄影测量早期阶段 ， 这个时期主要是一些理论的研究，包括误差理论、图像处理算法、CCD 器件的研究及应用、模板匹配算法与多张像片的同时处理技术等 [8][9][10][11][12]，奠定了数字近景摄影测量的理论基础。

从 1984 至 1988 年 ， 初进入数字阶段的逐步发展期 ， 以早期阶段的各种理论为支撑 ，许多研究者和公司都开始研发数字摄影测量系统 ，在系统的设计、开发、标定等方面都取得了一定成果，为后续的研发奠定了基础 [13][14]。

从 1988 年至 1992 年 ， 数字近景摄影测量步入了全面发展时期 ， 越来越多的研究者和大型企业投入到数字近景摄影测量的研究中，成功开发了各种数字近景摄影测量系统，使得近景摄影测量应用领域得到前所未有地拓展，在工业测量、生物立体测量、流量测量、汽车碰撞实验测量和空间探测等领域得到成功的应用 [15][16][17][18]。

从 1992 年至 1996 年 ， 数字近景摄影测量的研究和开发处于更加稳步的发展 ， 许多研究机构研制出了新型的高精度数字摄影测量产品，如美国 GSI 公司在 1994 年对模拟测量系统进行改造后推出了数字测量系 统 V-STARS ， 加拿大 的 EO S 公司 的 PhotoModele r系统 、 AICON 3D 公司 DPA-Pro 系统 ， 挪威的 Metronor 公司的 Metronor 系统等 [19][20][21]。

从 1996 年至今，数字近景摄影测量的研究及应用已步入成熟期。它已能满足医学领域对图像实时性、几何高精度方面的要求，可用于外科、人体测量学、人类行为动作的监控测量等 [22]。 并且研究的重点从几何量测精度转为了实时性、全自动化和测量结果的深加工 ， 如三维建模与虚拟现实等方面，尤其是激光扫描技术的发展，使得多传感器数据采集及数据融合等问题倍受关注 ， 从而也使数字近景摄影与计算机视觉的关系越发密切 [23][24][25]。

1.1.2 研究意义

想要建成基于网络的数字化博物馆系统，使得丰富的展品与有限的展览空间、时间的矛盾得以解决，进一步开拓博物馆藏品保护，研究和展示的新领域，实现博物馆管理观念和管理手段的现代化，强化博物馆服务社会、文化遗产保护和科学研究的功能 [26]，那么文物数字化处理就是一种较好的技术手段 。 而在现代信息社会 ， 随着技术的不断进步、需求的不断提高，人们对历史文化遗迹有着更加深入的认识和要求，在资源共享 、保护珍贵的博物馆资源 、 传播古老的中国文化 、 展示悠久的历史文化资源的强烈要求下 ，文物数字化势在必行 。 对文物进行数字化处理 ， 重建文物的三维模型 ， 不仅是一种虚拟展示和三维表达 ， 更重要的是精确的文物数字模型记录了文物原始的真实三维信息和纹理信息，为文物修缮和恢复提供了重要的数据和模型支持 [27][28]。在古文物三维重建领域 ， 目前 ， 三维激光扫描技术占主要地位。由于近景数据和一般航空遥感数据处理有一定的区别，使用一般摄影测量软件不能较好的处理近景数据，现在常用方法就是人工数字化测图 ， 这样人工作业量较大 ， 精度也不高 。 而专业近景摄影测量软件价格又十分的昂贵 。 因此 ， 数字近景摄影测量技术在古文物保护领域应用较少。但三维激光扫描仪技术是通过发射激光到达被测物体表面 ， 在一定的时间差内接收反射回来的激光，从而获取被测物体表面信息的技术手段。这种方法虽然能够自动、高速、精确地得到物体表面的深度纹理信息，但是设备造价昂贵，且对使用环境有一定的要求 ， 如有些系统在阳光下或者雨中无法正常工作。此外，这类系统获取的是三维点云，这些三维数据集在解析和表达复杂物体模型时，需要大量人工作业处理冗余数据 ， 因而不适用于大型复杂的物体和场景建模。由于数字近景摄影测量技术的诸多优点，相信在不久后数字近景摄影测量技术在文物测绘 、 考古等领域中的应用将越来越广泛为考古与遗址测绘、古迹保护与古代建筑的变形测量 、 文物修复和克隆、现场保护性数字影像记录 、 负载分析与安全监测测量数据，并将为艺术地展现其精美传神的雕刻艺术和扩大文物成果的人文研究及旅游价值提供极佳的手段 。 随着数字近景摄影测量在文物、考古、建筑中的广泛应用，将为文物考古和建筑测绘事业带来开拓性的进展。

1.2 国内外研究现状

文物三维建模主要包括中小型的单件文物建模和古建筑 、 遗址等大型古文物的建模工作 。 近几年 ， 由于古文物保护意识的不断加强以及数字化手段的不断进步 ， 国内外许多科研机构都对文物三维建模进行了应用研究 。 在国外 ， 美国的斯坦福大学利用激光测距仪对米开郎基罗雕像进行了数字化 [29]， 使艺术雕像得到了更好的展示与保护 ； 为收集文物 、 艺术画廊的原始数据 ， 加拿大开发了 NRC's 3D Imaging 系统 [30]； 在国内 ， 浙江大学与敦煌研究院合作对敦煌洞窟壁画进行了数字化 ， 并且敦煌研究院承担的 “ 濒危珍贵文物信息的计算机存储与再现系统 ” 列入了国家科委重大课题 ； 为了保护首都博物馆的部分珍贵文物 ， 东北林业大学与北京朝日公司合作对文物进行了数字化工作 。 最近几十年，文物数字化工作更是数不胜数，例如在 2001 年，在建设三峡水利工程的过程中，发现了古建筑、遗址和大量的出土文物，为了保护和保存好这些珍贵的古文化遗产 ， 便采用了三维激光扫描技术来进行三维扫描 ， 从而把大量文物数字化 ， 记录考古挖掘的现场，并进行了古遗址的三维重建 [31]；在 2006 年，使用三维激光扫描仪对北京的故宫进行了数据扫描，在获取的数据的基础上绘制出了故宫的梁架平面、剖面理想图等数据 ，并与现状点云数据作对比，从而得出量化的残损变形评估 [32]。 2010 年西北大学使用三维激光扫描仪 HDS3000 和 HANDY 3D SCAN 获取小雁塔和西汉张安世古墓群数据等 。近年来 ， 近景摄影测量也越来越多被应用到古文物保护中 。 例如为了对安丙家族墓的进一步考古研究和文物遗迹的保护设计提供必要的基础信息资料 [33]， 利用近景摄影测量技术对安丙家族墓获取数据 ， 内业数字化测图 。 近景摄影测量技术获取乐山大佛等值线图 ，对其进行建模并实现漫游等 。 这些都是应用传统的近景摄影测量技术获取文物的控制点数据 ， 内业数字化测图 ， 在得到等值线图的基础上进行三维重建 。 这种方法自动化程度低，耗时耗力，精度也不是很高。

而最近几年，许多研究机构在进行三维信息获取时，都使用了摄影全站仪系统 ， 如加拿大拉瓦尔大学的 Carl Gravel 等人开发了一套计算机辅助，摄影测量系统 (ComputerAssisted Photogrammetry System ，简称 CAPS) [43]；武大张祖勋院士等人研发的 PTSS ， 它是对 CAPS 作改进后的摄影全站仪系统等 [43]，此系统中包括全站仪和普通数码相机 ， 能够灵活 、 快速 、 精确 、 廉价地得到体积相对不大的物体的三维信息并完成建模 。 在此系统中，数码相机或者摄像机都是通过机械连接设备固定在全站仪上。通过旋转全站仪 ，得到被测物体的影像序列或视频信息 ， 以及必要的建模测量数据 。 这种方法虽然系统的结构相对简单 ， 算法复杂度低 ， 但其系统的设计限制了使用范围 ， 无法对大场景或无法移动的物体进行建模 。 在模型三维重建前 ， 需要对非量测相机进行定标 ， 得到相机相应的检校参数 ， 即内外方位元素和各项畸变系数 。 对于使用固定相机的系统来说 ， 虽然定标相对容易 ， 但物体重要几何特征的获得会受到影响 ， 因而在建模时 ， 模型的结构和纹理的重建可能存在重要缺陷 [45]。相对于摄影全站仪获取设备 ， 使用移动或者手持式相机来获取全面的三维数据较为方便 。 即是采用摄像机与全站仪分开使用的方法 。 武汉大学张祖勋院士等人在原有近景摄影测量原来的基础上进一步研究 ， 引入了新的近景测量理论 “ 多基线摄影测量 ” 技术 ，并开发了相应的软件系统 Lensphoto 。 “ 多基线 ” 技术具有高精度摄影 ， 自行标定相机参数，空三平差时进行再检校，自动空三用于整体加密平差，区域间自动拼接与平差 ； 可用于远距离大面积的测量；多片立体匹配及再检校技术使得系统精度数量级地提高 ； 所需控制点数量少；外业拍摄制约少，内业操作简单，自动化程度和效率高的特点 [34]。 应用此套技术对国家重要古墓、小型古文物、园林等都进行了三维重建工作。

1.3主要研究内容和关键技术

1.3.1 主要研究内容

国内在近景摄影测量应用于古文物三维重建这方面系统的、深入的研究还很少 ，实际系统的开发和高精度应用屈指可数 ， 而一般摄影测量软件处理近景数据的应用就更寥寥无几了 。 因此 ， 本文以大雁塔古文物群为例 ， 利用数字近景摄影测量技术 ， 获取古文物的立体影像对和必须的控制点坐标 ， 对其进行数据处理 ， 最终实现对古文物的三维重建。主要研究内容为：

（ 1 ）针对古文物三维重建的要求和应用，对现有的三维信息获取技术的原理和特点进行了研究和对比，并对古文物三维重建的国内外现状、数字近景摄影测量的发展 、现状进行了综述；

（ 2 ）针对古文物近景摄影测量，调研目前市场上各种普通数码相机，对比它们的各项指标和参数，选择了一款性价比较高的数码相机用于本文的三维重建研究；

（ 3 ）经典相机检校算法，对编程实现的两种算法进行实验，分析了两种算法不稳定性的原因，并对最优算法 —— 基于单 LCD 相机标定的原理、技术流程和优势进行了阐述 ；

（ 4 ）针对一般摄影测量软件对近景数据处理的特殊要求，主要通过实验来研究了近景摄影测量的外业摄影方式、控制网布设方法和最佳摄影模式；

（ 5 ）针对近景摄影测量数据特点，研究其数据预处理过程，使近景数据适用于一般摄影测量软件。其中包括格式转换、坐标转换和畸变差纠正的研究；

（ 6 ）数字摄影测量处理数据的基本理论，并介绍和研究了数字摄影测量系统中的近景模块与目前常用的国内外专业近景摄影测量软件的原理和特点 ， 选用专业近景摄影测量软件 PhotoModeler 和一般摄影测量软件 PixelGrid 分别对规则文物和复杂文物进行数据采集和三维建模 ， 通过实验分析了选用的两种软件在针对古文物三维建模中的优缺点。

（ 7 ）数字近景摄影测量三维建模和纹理映射的基本理论和方法，主要研究了像古文物这类外形复杂纹理信息丰富的物体的纹理映射问题；

（ 8 ） 数据精度分析，即数据处理过程中相对定向、绝对定向精度，主要通过实验系统地研究了控制点数量和贴控制点标志物与精度的关系；

（ 9 ）误差因素分析和提高精度意见，通过实验对误差来源进行深入分析，并对此提出了改善精度的意见。

2.相机的选择

2.1近景检校内容

检查和校正摄影机（或摄像机）内方位元素和光学畸变系数的过程称之为近景摄像机的检校。近景摄影测量所需要的各类摄影机或摄像机的内方位元素、光学畸变差以及其他重要参数的检查和校正，是近景摄影测量工作全过程中的重要组成部分 [35]。

近景摄像机检校的内容包括了以下几个方面：

（ 1 ）主点位置（ 0 0 , y x ）与主距（ f ）的测定。

（ 2 ）光学畸变系数测定。

2.2 计算机视觉方法

（ 1)Tsai 两步法

Tsai 采用的是典型的两步法 [36]。 具体原理是 ： 对于模型参数中的大部分参数 ， 如影像外方位元素中的角元素和位置元素中的 X S 和 Z S 等，先用径向准直约束法（ RadialAlignment Constraint ）来求解，然后再用非线性搜索法求其他参数，如解畸变系数、有效焦距及一个平移参数。

Tsai 两步法的优点是计算量较小 ， 精度也适中 ， 因此 ， 在计算机视觉中 ， 通常采用此方法进行相机标定。但此方法需要先给出一个较接近的主点坐标初值，这就需要通过其他方法对主点坐标进行预标定，而且此方法只考虑了镜头的径向畸变，对切向畸变没有进行解算， 因此，当切向畸变较大时此方法就不适用了。另外在 Tsai 提出的非共面标定方法中 ， 求解出的旋转矩阵出现不满足正交条件的情况，对此国内的许多学者对 Tsa i的方法进行了实现或改进 [39]。

（ 2) 张正友的平面格网法

1998 年张正友在参考 Triggs 和 Zisserman 提出的方法的基础上，提出了完全依靠平面格网板的相机标定的方法 ， 通过实验说明了使用平面格网进行标定的基本约束条件 ，指出此方法进行相机标定失败和不稳定性的原因和特殊情况，并给出了较好的实验结果 [37][39]。平面格网法的具体标定流程为：

① 根据需求制造合适的平面格网板装置，作为标定参照物；

② 通过变换格网板或者相机的位置 ， 在不同角度上对平面格网板进行拍摄 ， 获取若干张标定影像；

③ 利用角点提取算法，对平面格网点精确提取；

④ 对内外方位元素初值进行估计（不包含畸变差 ） ；

⑤ 通过最小二乘法对畸变差参数进行估计；

⑥ 使用最大似然值法计算所获取的所有参数的精确值 。 从而得到检校参数和各项畸变系数，完成相机标定。2 相机检校算法与实现（ 3 ）基于共线方程的光束法平差基于共线条件式方程的摄影测量光束法平差是一种把控制点的像点坐标 、 待定点的像点坐标以至其他内业、外业量测数据的一部分或全部均视作观测值，以整体地同时地解求它们的或是值和待定点空间坐标的解算方法 [34]。 由于它把外方位元素和控制的坐标均看作观测值处理，所以它是摄影测量中进行相机标定和测量的最严密解法。光束法平差是一种非线性求解方法 ， 因此需要获取各种参数的初始值 。 根据摄影测量知识以及上述描述可知 ， 通过相对定向 - 绝对定向 、 后方交会 、 三维 DLT 或者二维 DL T都可以获取平差所需要的参数初始值 。 若同时考虑径向和切向畸变差 k 1 ,k 2 ,p 1 ,p 2 。

2.3 算法实现

本文分别采用 3D-DLT 和张正友平面网格算法，使用 C 语言和 Opencv 编程实现相机检校功能。

2.3.1 DLT 算法程序

采用直接线性变换 （ 3D-DLT ） 算法用 C 语言编写的相机检校程序关键代码如下 ：
 int i;

for( i=0;i<6

a[i*2][0]=xyz[i][0];

a[i*2][1]=xyz[i][1];

a[i*2][2]=xyz[i][2];

a[i*2][3]=1;

a[i*2][4]=a[i*2][5]=a[i*2][6]=a[i*2][7]=0;2 相机检校算法与实现

a[i*2][8]=xy[i][0]*xyz[i][0];

a[i*2][9]=xy[i][0]*xyz[i][1];

a[i*2][10]=xy[i][0]*xyz[i][2];

b[i*2]=-xy[i][0];

if(i<5)

a[i*2+1][0]=a[i*2+1][1]=a[i*2+1][2]=a[i*2+1][3]=0;

a[i*2+1][4]=xyz[i][0];

a[i*2+1][5]=xyz[i][1];

a[i*2+1][6]=xyz[i][2];

a[i*2+1][7]=1;

a[i*2+1][8]=xy[i][1]*xyz[i][0];

a[i*2+1][9]=xy[i][1]*xyz[i][1];

a[i*2+1][10]=xy[i][1]*xyz[i][2];

b[i*2+1]=-xy[i][1];

用此程序解算的相机内方位元素、畸变差等检校结果如下：

同摄站同一组像片之间（除相机与全站仪拆卸像片）的内方位元素变化值 <3mm ，由于相机与连接装置拆卸再连接 ， 因此两组像片间的 （  x₀ ， y₀  ） 变化较大 ， 但焦距变化值<3mm 。

2.3.1张正友平面网格算法程序

本文运用张正友平面网格法用 Opencv 编写的相机检校程序关键代码如下：

（ 1 ）提取角点关键代码

/* 提取角点 */

if (0 == cvFindChessboardCorners( view.cvimage, board_size,

image_points_buf, &count, CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ))

{

cout<<"can not find chessboard corners!n";

exit(1);

} else {

Image<uchar> view_gray(view.size(),8,1);

rgb2gray(view,view_gray);

/* 亚像素精确化 */

cvFindCornerSubPix(view_gray.cvimage,image_points_buf,count,cvSize(11,11),2 相机检校算法与实现

19

cvSize(-1,-1),

cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,0.1 ));

image_points_seq.push_back(image_points_buf,count);

/* 在图像上显示角点位置 */

cvDrawChessboardCorners(view.cvimage,board_size,image_points_buf,count,1);

view.show("calib");

cvWaitKey();

view.close();

}

}

（ 2 ）标定关键代码

cvCalibrateCamera2(object_points.cvmat,

image_points.cvmat,

point_counts.cvmat,

image_size,

intrinsic_matrix.cvmat,

distortion_coeffs.cvmat,

rotation_vectors.cvmat,

translation_vectors.cvmat,

0);

用此程序解算的相机内方位元素、畸变差等检校结果如下：

相机内参数矩阵：

{253.433,0,127.927}

{0,259.466,125.102}

{0,0,1}

畸变系数：

{0.120589,-1.95258,-0.028296,0.00834556}

2.3.3 实验分析

通过实验发现所编写的软件都存在一定的不稳定性，分别归纳原因如下。

(1) 编写的 3D-DLT 算法经多实验发现解有不稳定性，分析原因如下：

① 要求不能应用于控制点分布在同一个平面内，控制点近似的靠近某一个平面也会影像测定结果 [35]。因此，如果用非量测相机对起伏小的物体进行摄影，以 3D-DLT 解算地面坐标的做法就不适当，很可能解算出错误结果。

② 采用普通 的非量测 照相机进行摄影测量，数据带有较大的不稳定性、 以及 镜头畸变差等 诸多 因素 ，这就 使摄影测量数据带有较大的系统误差，近景摄影测量由于可以布设较多的控制点、高精度仪器量测、多片观测来提高精度使偶然误差更加减小， 从而 使系统误差进一步突现出来 。

用 Opencv 编写的 张正友平面网格法 程序 , 经实验后发现误差较大，且不稳定，分析原因如下：

① 可能是在标定的时候 ， 标定板所在平面与成像平面 (image plane) 之间的夹角太小 ,张正友论文里的仿真数据 ( 有噪声的数据 ) 说明当两者夹角太小误差会很大，从张正友的论文里给出的 5 幅图中其中标定平面与成像平面的夹角分别为： 8.8947 11.2325 24.487510.8535 9.5829 （单位：度） [37]。而且文中也提到两幅标定板之间的位置平行放置的话 ，相当于一幅 ， 因此在实际标定中平行放置的情况最好避免 。

② 标定时拍摄的图片太少，虽然张正友的论文里只用了 5 幅图片 [37]，但是 10 来幅左右 图片 还是必要的，因为实际中标定板 是 用 A4 的纸打印出来贴在一块板上， 这样标定板上的世界坐标精度就不是特别高，多拍摄几幅图像能减少这方面带来的误差，而且多个角度拍摄也可能解决了问题一：标定板和成像平面夹角小的问题。

③ 图像上角点提取的不准确 ， 用 cvFindChessboardCorners 函数找角点不 精确 ， 假如

2.4.2 摄影方式

基于单 LCD 相机标定的影像拍摄方式可以分成两种：一种是简单的拍摄方式 ； 另一种是旋转拍摄方式 [39]。

（ 1 ）简单方式

在平面格网前方左上 、 右上 、 左下 、 右下 、 正前方这五个不同位置上 , 对其进行交向拍摄，获取不同位置的五幅影像，并且要求每个影像都获取到整个平面格网。

（ 2 ）旋转拍摄方式

因为某些相机通常是很难保证成像既清晰又占满整个像幅 。 所以 ， 为达到拍摄要求，相机必须远离显示器，这样 LCD 成像就变小了。因此，采用简单方法拍摄五幅影像，则平面控制点很难控制好各幅影像 ， 标定结果也不会可靠 [39]。 因此 ， 本文采用旋转拍摄方式。旋转拍摄方法具体操作为：在 LCD 的前方左上、右上、左下、右下、正前方这五个不同位置上，对其进行拍摄，获取若干影像。但在拍摄时不能保证 LCD 占满所拍摄的每幅影像 ， 因此必须在每个位置上左右旋转或者俯仰相机 ， 从而获取若干这样的影像 ，使得 LCD 有规律的 、 均匀的分布在像幅的不同角落 ， 每个拍摄位置的影像数取决于 LC D在影像上的成像大小，要求 LCD 的成像不能太小 [39]。拍摄方法如图 2.7 所示。

3 数据采集与处理

3.1 数据采集

3.1.1 影像采集

对被测物体进行摄影或摄像是近景摄影测量中获取被测物体二维影像的重要步骤 。而近景摄影测量中基本的摄影方式有正直摄影方式和交向摄影方式两种 [35]。

（ 1 ）摄影时，像片对两像片的主光轴 1 1 OS 与 2 2 OS 彼此平行，且垂直于摄影基线 B的摄影方式称之为正直摄影方式 [35]。依照摄影对象不同，摄影基线 B 的方向可以是任意的，其方向可以水平、铅垂或其他任意方向，只要保持两光轴与其垂直，保持摄像时两像片（ P1,P2 ）在同一平面内。

（ 2 ）摄影时，像片对两像片的主光轴 1 1 OS 与 2 2 OS 大体为于同一水平面但彼此不平行，且不垂直于摄影基线 B 的摄影方式称之为交向摄影方式 [35]正直摄影方式生成影像的 “ 变形 ” ，基本起因于被测物体的 “ 起伏 ” ，因而多适用于模拟近景摄影测量和解析近景摄影测量，多适用于肉眼立体观测。相对照地，交向摄影方式生成影像的 “ 变形 ” ，既起因于被测物体的 “ 起伏 ” ，也起因于像对两相片间的大的相对角度。交向摄影方式，特别是交会角 г 较大时的交向摄影方式，一般不适用于肉眼立体观测，多用于解析近景摄影测量或数字近景摄影测量 [35]。正直摄影方式像片对一般有 55% ～ 70% 的重叠，交向相摄影方式像片对，常取 100%的重叠。基于交向摄影方式，可实现对被测物的多重覆盖，乃至数十次的多重覆盖，即所谓多摄站摄影测量（ multistation photogrammetry ） ，其主要目的是为了大幅度提高摄影测量的精度与可靠性 [35]。根据选用软件和古文物精度需求等因素，本文采用 交向摄影方式。采用此方式可以在获取较少影像的同时得到古文物的 DEM 数据。图 3.3 摄站位置示意图根据古文物体积及周围的环境 ， 选择合适的拍摄距离和拍摄地点 。 按摄影基线 B 为摄距的五分之一至十分之一之间，总基线为摄影距离二分之一左右的原则，确定摄站数和基线长度。根据测区宽度和焦距决定每站拍摄照片数。                    摄影基线 B 确定公式： a ×L = B

Ø 保证清晰度和每两张影像之间 60% 重叠度，拍摄被测区域的影像。

3.1.2 控制点采集

控制点布设原则：

（ 1 ） 不能在同一平面上布设 ， 应环绕被测物体或目标 ， 切是各控制点在像片上构像范围最大。

（ 2 ） 控制点不能少于四个，但应多布设一些，如遇遮挡或控制点位置不能在像片上准确找到等问题时，就可使用候补的控制点。

（ 3 ） 控制点布设时应选择较平 、 两种或多种明显色块交界处 ， 且良好通视的地方 ，3 数据采集与处理

要避免物体尖端等突出处布设。

近景摄影测量中所需要的三维控制场中的控制点的坐标 （ X,Y,Z ） ， 使用普通测量的方法测算。作业步骤是 [35]：

(1) 以普通测量的前方交会解算其平面坐标（ X,Y ） ；

(2) 按 “ 间接高程 ” 的方法再解求其高程 (Z) 。

以普通测量的前方交会解算其平面坐标（ X,Y ） ；

在物方空间坐标系 D-XYZ 内，自两测站 A （ A X , A Y , A Z ）与 B （ B X , B Y , B Z ）以前

方交会方法解求点 P 的平面坐标 ) , (X _p ，Y _p )

若物方空间坐标系原点与点 A 重合，即 A X = A Y =0, 则改写为：

若物方空间坐标系原点与点 A 重合（即 X _A = Y _A =0 ） ， 且其 Y 轴与 AB 的水平投影重合由于古文物要对其整体重建 ， 因此在文物周围适当位置设置四个测站， 在每个面用全站仪测量事先所布设好的控制点 ， 如不能在物体身上贴标志物的话就选择特征点进行采集。采集过程中就把控制的位置在影像上表示出来（要确保全站仪同样可以看到此细部特征 ） 。以保证内业作业员量测像控点时作控制以保证精度。 ( 一般四个控制点点即可满足 1 ： 1000 成图精度 ） 。

4．试验流程

（ 1 ）相机检校。

由于 PhotoModeler 软件具有检校功能，因此只需对其自配的检校网格进行拍摄 ， 之后将照片导入软件，即可自动解算出检校参数.

（ 2 ） 影像数据采集。

由于 PhotoModeler 软件不需要控制点数据 ， 因此只需采集影像即可 。 则采集整个物体各方向的影像，一般拍摄照片即可获取被测物体四个面的影像数据。

（ 3 ） 数据处理和三维建模。

内业需手工选择特征点，并将其在各张照片中进行 “ 关联 ” ，这就建立起来各张照片中同名像点的关系，并以此建立起被测物体的框架，然后指定 x 、 y 、 z 轴，建立起独立坐标系，并指定一段已知距离，作为度量尺，最后根据建立的框架构面片来建模赋材质。

5工程案例

5.1.1立方体案例

使用检校好的 Canon 500D +500mm 非量测相机对立方体各个方向拍摄照片，之后在 PhotoModele 软件中，用其自检校功能对相机进行检校，在手工选择四个角点并将其在 3 张照片中进行 “ 关联 ” ， 则就建立起来 3 张照片中同名像点的关系 ， 这样就建立起了物体的框架，然后指定 x 、 y 、 z 轴，建立起独立坐标系，并指定一段已知距离，作为度量尺，最后根据建立的框架构面片来建模赋材质。在完成建模之后，可以用 PhotoModele 软件的量测功能，对其进行任意量测，可以得到物体的坐标和尺寸，并可以输出相关的误差精度表。

5.2大雁塔佛像案例

用相同方法对大雁塔佛像进行建模处理，但由于物体轮廓比较复杂，在人工寻找控

制点进行关联时，容易出错，使得点的空间位置错误。无法正确得到佛像的轮廓框架。

佛像人工寻找同名像点图                   佛像部分轮廓框架图

5.3 大雁塔操作示意图

5.1.3 实验分析

通过对立方体和大雁塔佛像的使用，对 Photo M odeler 软件优点总结如下：

（ 1 ）具有相机检校功能。

（ 2 ）无需任何的控制点，使得外业无需测量，只需获取不同方位的影像即可。

（ 3 ）有一段已知距离就可以建立独立坐标系，软件自动计算得到各点坐标，实现量测。

（ 4 ）软件计算出各点的残差，可以输出精度报告。

（ 5 ）软 件可以自动快速贴图，即赋予三维模型纹理和模型的显示。

虽然 Photo M odeler 有很多优点 ， 但通过大雁塔佛像实验的失败 ， 则本身的 缺点总结如下：

（ 1 ） Photo M odeler 软件对于 简单规则体积小的物体有较大优势 ， 而复杂不规则较大物体则不适用。

（ 2 ） 由于 Photo M odeler 软件是基于框架结构的基础上建立模型的，因此 对于轮廓复杂物体 ， 必须密集的建立轮廓框架 ， 这就必须选择较多同名像点 ， 因此人工作业量大 ，并且框架形状也较差。

（ 3 ） Photo M odeler 软件要求 每张照片必须包含需要量测的整个物体 ， 并且物体要保证在像片中间区域，否则坐标计算就有一定的问题。

在 PixelGrid 生成的等高线显示中， 将鼠标放在等高线上可以得到此点的像数坐标，当然也可以将生成的点云导入 CAD 中进行编辑，获取每点的真实三维坐标以及两点间距离。

图  佛像纹理映射后效果图

图为佛像在 Arcgis 中进行纹理映射后的效果图。可以看出加了纹理之后模型更

加逼真，但由于在配准是控制点数目太少，造成没有控制点的地方，如标牌出纹理有明

显变形。

5．2近景摄影测量建模实例分析

5.2.1实验分析

通过对大雁塔古文物群的实验，分析得到如下总结：

（ 1 ）为了获取清晰合适的影像，在拍摄照片时，先将相机设置为 “ 自动对焦 ” 模式，适当调整角度 和拍摄距离，获取第一张影像，然后再将相机设置为 “ 定焦 ” 模式，环绕物体拍摄一圈，这样就避免了影像不清晰等问题。

（ 2 ）尽量安放控制点标志，这样不仅使得外业测量准确，而且内业容易找到控制点位置。

（ 3 ）拍摄照片时重叠度越大越好，这样软件自动匹配功能更强，可以减少内业工作量。如果重叠度较小，软件将不能自动匹配，就必须人工手动增加至少 6 个同名像点才行，而且匹配精度较差。

（ 4 ）由于是各个面分别数据处理，因此，要将每个面的坐标都转换为各面的坐标系，即每个面指向摄影机方向为 Z 轴的右手坐标系。

（ 5 ） 从上图 5.7 纹理映射后效果图可看出，在佛像前方 的红色标志牌发生了明显变形 ， 这是由于佛像下方缺少控制点造成的 。 因此 ， 在纹理映射时 ， 对于一些凹凸明显 ，而周围没有控制点时，增加一些反算出的点来定位，这样使得纹理位置更加准确。

（ 6 ） 在模型拼接时，将各面坐标转换为统一坐标系自动无缝拼接。这样避免产生拼接误差。

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