摘要：无人机的爱好者们，往往会利用无人机进行空中拍摄，获得大量的风景，建筑物，地形，体育场地，动物，人物等。在长时间飞行摄影中，人们注意到，无人机飞行摄影具有高度的灵活性、低廉的特点，可以将其与计算机技术相融合，并对其进行后期的分析和加工，适时地建立起一套完整的三维自动建模系统，从而打破了航空摄影技术在实际中的应用。

关键词：无人机航拍图像;室外场景;三维重建技术

引言

三维重建技术，是以无人机航空摄影为基础，利用计算机技术进行数据处理，对真实的户外环境进行建模。通过对无人机航摄影像的分析，可以为人们提供详细、真实的信息，利用小型无人机拍摄技术，能够为人们在科学、社会等方面做出准确的决策，提供可靠的依据，从而推动社会的迅速发展。

一、无人机航拍图像三维重建系统建构工作的主要难点

目前，在无人机采集的三维图像重构中，存在着两个问题：一是高分辨率的无人机成像技术，在这种虚拟现实的背景下，要实现无人机采集和其它数据来源的实时采集，提高准确率的自动匹配度。通过仔细地研究探讨无人机采集到的影像资料，结合无人机的几何变形特征、参考资料来源基础上，可以根据各种参考资料来源，实现对无人机数据来源的特征进行准确的匹配。第二，基于计算机技术的基础上，可以使系统的运算品质、效能得到快速提升，从而更好地顺应数据来源的快速增长。第三，由于无人机的位置，并不能将整个场景都笼罩在其中，所以建立三维重建系统，以及所获取的点云模型并不完整，还必须采用多个传感器，通过多个不同的探测器进行精确的测量，从而达到技术上的突破。

二、无人机航拍图像的室外场景三维重建技术基础过程的分析

（一）室外场景三维重建的目的

在户外场景三维重构中，首先要获得准确、详尽的影像数据，即三维目标的二维影像，利用无人机作为平台，通过远程监控系统对影像进行采集。在采集时，要尽可能地减少外部因素对成像质量的影响。因为在拍摄时，由于无人机的抖动会对成像造成很大的影响，导致采集时出现的大量不符合真实场景的信息，增加了采集工作的难度，降低了模型精度。无人机航拍虽然不需要人工进行驾驶，但也要由相关技术人员，进行远程操控，一旦操作不当，会影响到影像资料的可用性。其次，航空摄影影像的品质，受相机自身特征，及气象状况的影响。前期，要做好二维图像的获取工作，因为这项工作是后续所有工作的基础条件，通过保证图像的品质，后续三维重建的工作才变的有意义。

（二）无人机遥感参数值的作用

无人机遥感仪器的参数值，是室外场景三维重建的重要数据参考的基础，相关的技术人员需要把无人机拍摄的图片和参数进行准确的匹配，利用计算机技术，制定出相关的坐标图标。

（三）室外场景三维重建特征提取的作用

在无人机航摄影像的三维重建技术中，特征抽取是利用计算机进行数据采集，并对各点的特性进行分析。在提取特征点时，特征点的选取方式和方法都起到了关键作用，而特征点的选取方式，直接影响到航拍的图像和所提取的特征目标的匹配程度。特征抽取的核心是将图像中的点，按照不同的特性划分不同的集合。

（四）提取特征和图像之间的关系

通过对所抽取的特征，确定各图像之间的对应，并进行准确的匹配，同时要充分考虑到天气、拍摄角度等外部环境的影响。户外场景的三维建模，需要将相机参数的校正，基于立体图像的对比得到的三维空间坐标进行创建。三维重构技术的每一步都是相互联系的，要想使三维重构精度得到进一步的改善，必须做好每一步的工作，最大化的减少错误、并提升精度。

三、室外场景三维重建技术对无人机航拍图像的处理方法

（一）无人机航怕序列的图像拼接技术

航空摄影的主要技术是利用影像的拼接技术，将多个角度的影像进行融合，形成一副清晰的影像。在进行图像的拼接时，图像的三维匹配与图像的无缝融合，是影响拼接的重要环节，由于图像的匹配需要大量的数据处理，因此，图像的匹配对计算技术的计算能力，提出了很高的要求。在航空摄影图像的图像匹配中，技术的革新，是航空摄影图像的一个关键环节，它通常包含图像预处理、立体配准、建立数学变换模型、统一坐标变换、图像的无缝融合。图像的预处理包括图像的去噪、特征提取、模板建立、图像变换等。在对图像进行特征抽取时，如何选择合适的匹配方法是很重要的。其次是建立一个三维重建的数学建模，在建模过程中要参照相机的校准，利用相机的参数，来进行模型的数值运算，这样就可以在计算机上得到精确的转换，最后就拼接成了一张高清的图像。

（二）航空影像立体匹配算法的研究

目前，图像匹配有两种算法，一种是在频率领域，一种是在时间上进行的。在航空摄影，采用了基于时间域法的影像匹配算法，该算法具有很高的准确性，主要是利用互动量频谱，来求取影像间的移动向量，与其它方法相比具有简单、精确等优点。该方法，需要更高的图像与图像的交迭比率，若比例尺太小，则会导致配准错误，影响准确率。在时间域中，有两个基本的匹配基础，第一种是在特征下，特征的匹配方法更加的直观。另外一种是在区域下的匹配方法，这种方法更加的准确，这两种算法都有各自的优点，在数据的处理过程中，要合理的进行选择相应的算法。

（三）恢复结构重建算法

在户外场景的三维重构中，通过对物体进行分析，以获得其内部的结构特征，这个处理称为动态复原。运动复原的构造方法也很复杂，其具体内容有：图像特征提取，摄像机运动的估算，估算结果的完善等一些特征。交叉矩阵结构，是一种用于重构运动复原的方法，它是将一幅二维的影像，还原室外场景相对的三维信息。它包含了相机的动作参数和场景的构造等。交叉矩阵结构算法的规则，是利用多个视角，来观测空间中的各个点，进而获得各节点之间的相对定位。在此基础上，进一步扩展了平行视角、一般视角模式的构建。采用交叉矩阵结构算法进行三维重构时，需要进行校正，以减少误差，增加建模精度。

总结：

综上所述，无人机航拍技术，能够迅速采集到高清晰度、高精度的户外场景图像，满足了社会经济发展的需求。利用航空摄影技术、特征提取技术、拼接等技术，实现了户外场景三维重建。要把这种技术运用在人们的日常工作中，为社会的发展提供良好的服务。

参考文献：

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作者简介：于永晟（1991.05-），男，汉族，辽宁省抚顺市，本科，讲师，研究方向：无人机专业。