摄影测量与三维重建

三维重建介绍 三维重建(3D reconstruction)是一种通过分析和处理从不同视角拍摄的二维图像,重建出物体或场景的三维结构的技术。它广泛应用于计算机视觉、机器人学、医学成像、虚拟现实和增强现实等领域。 阅读详情

摄影测量与三维重建(这里仅讨论光学被动式三维重建)发源于两个领域,但其实干的是一件事情,都是利用二维影像恢复三维空间信息的方法,只是由于应用需求的不同,走上了不同的道路。

摄影测量与遥感发源于测绘学,他的初心就是利用航空航天影像来获取地面信息。其中,遥感的重点在于获取情报信息,而摄影测量则重点在于获取三维几何信息。由于获取的是地面信息,自然就是用于绘制地图。地图的绘制范围一般都是省级、国家级、甚至是全球地图。地图还有一个重要的因素就是精确的地理坐标。这就决定了摄影测量的出发点就是恢复大而全的三维地理信息,同时要有精确的控制点。

三维重建则发源于计算机视觉,她希望利用数码设备拍摄的照片来重建三维场景。由于是重建三维场景,小范围的场景可能就是一个玩具,一张桌子,大范围的也就是一个房间,一栋楼房,三维重建出来的结果大多是一个完整的三维模型。由于重建的对象小,我们就会要求重建的结果精细而全面。这就决定了三维重建的出发点是恢复完整而精细的三维模型,同时形变要尽可能小。

摄影测量从大而全的角度出发,绘制的地图大多是山区自然地物,地面几何特征大多是自然平滑的过渡,因而只需摄影测量出关键点的三维地理坐标(稀疏重建),就可以大致恢复出大范围内的地形图。三维重建从小而精的角度出发,希望尽可能的详细重建出场景的三维数字模型,因而多采用逐像素重建。由于很多情况下场景比较复杂,为了解决遮挡的问题,经常要采用多张不同视角的影像来重建三维模型。有时还会通过贴纹理的方式使重建的模型更逼真。因为重建的对象更为复杂,同时也因为从事计算机视觉的人比从事测绘的人多得多,因而计算机视觉中的三维重建技术发展的更快而全面。

摄影测量就像是一个贵族,凭借着对航空航天影像数据获取的天然优势,守卫着自己的测绘领地。而三维重建更像是一个实干家,她想凭借着自己的才能和努力,重建整个世界,构建一个数字帝国。很快,他们将在下一场变革中相遇。

虽然遥感影像分辨率的提高,让摄影测量的精度有了提高,但摄影测量的从业者坚定的认为绘制精确的地图使他们矢志不渝使命,至于精细的三维重建,他们好像并无兴趣。然而,无人机技术的发展,让航空影像的获取变得前所未有的简单而方便,计算机视觉技术的迅速扩展到了航空摄影测量,她开拓的第一块地盘就是城市三维重建,凭借着优异的算法和高效的计算能力,计算机视觉技术重建出了令人惊叹的城市三维模型,数字地球中的城市模型从未与现实如此接近,以至于人们一度认为可以坐在家里浏览全世界的名胜而无需再出门旅行。

摄影测量如梦初醒,世界上竟有如此厉害的技术,可是绘制地图不是我的老本行吗?虽然重建城市三维地图这件事情我并没有太在意,可这确实属于绘制地图的业务范围呀,一番斟酌后,摄影测量做出了一个决定。与其相互争夺,不如相互拥抱。摄影测量向计算机视觉技术张开了双臂,把计算机视觉技术娶了回家,不久他们就有了一个儿子——倾斜摄影测量。凭借着父亲的数据基因和母亲的数据处理能力,倾斜摄影测量在城市三维地图构建中发挥着举足轻重的作用。

然而,摄影测量与计算机视觉技术的下一个结晶会是什么呢?

 

后记:就是想理一理两者的关系,写的有点凌乱,反正主要是给自己看的~!~

C++实现摄影测量光束法平差:从共线方程到三维重建 摄影测量是通过二维影像恢复三维场景结构的关键技术,其核心原理基于共线条件方程,该方程描述了物方点、投影中心与像点间的严格几何关系。通过线性化处理与最小二乘平差,可求解相机内外方位元素及物方点坐标,从而实现高精度三维建模。在工程实践中,C++凭借其高性能计算能力,成为处理海量像点数据与复杂矩阵运算的理想选择,尤其适用于无人机测绘、文物数字化等对效率与精度要求严苛的场景。本文以光束法区域网平差为例,深入探讨了其数学模型、稀疏矩阵求解及鲁棒性优化,为三维重建与计算机视觉应用提供了坚实的算法基础。 阅读详情

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