基于立体全景的远距目标精确量测方法

doi:10.13209/j.0479-8023.2016.101

摘要/Abstract

摘要：

针对全景影像无法提供场景中目标的地理空间信息问题, 提出一种通过构建立体全景, 实现对全景影像中较远距离兴趣点目标的量测方法。现有的基于立体视觉的量测方法主要实现对近距离物体的量测, 对于较远距离(如 100 m 以上)的物体, 在缺乏控制点的情况下, 使用非量测相机难以获得精确结果。所提方法在获取全景影像的同时, 采用 GPS/INS 传感器获取相机的位置和姿态信息, 在后续数据处理过程中, 通过改进相对定向环节中初始值的设置方法, 实现对全景影像中远距离目标的精确量测。实验表明, 量测结果的相对精度可以达到相机与目标之间距离的1%。

关键词: 立体全景, GPS/INS, 量测, 精度

Abstract:

A survey method for objects at a distance is proposed in order to resolve the problem of lacking geospatial information in stereo panorama. The current methods mainly aim at the survey for close range objects, while for a bit far range objects or even for long range objects measurement with a non-metric camera, the accuracy of the result is low if there are no control points provided. In the proposed method, GPS/INS sensors are utilized to acquire the camera’s pose data, and the original values in the relative orientation procedure are set in a new way. As a consequence, objects can be measured much more precisely on the stereo panorama, with the precision up to 1% of the distance between the camera and the objects in the performed experiments.

Key words: stereo panorama, GPS/INS, measurement, precision

中图分类号:

P232

黎晓东, 孙敏, 郑晖, 姜城, 任翔, 刘磊. 基于立体全景的远距目标精确量测方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(2): 353-359.

Xiaodong LI, Min SUN, Hui ZHENG, Cheng JIANG, Xiang REN, Lei LIU. A Precise Survey Method for Objects at a Distance Based on Stereo Panorama[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(2): 353-359.

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图/表 12

图1 存在“立体盲区”的单点立体全景构建方法(a)和消除了“立体盲区”的单点立体全景构建方法(b)

Fig. 1 Stereo construction with “stereoscopic fade zone” in a single point (a) and stereo construction without

图2 GPS/INS辅助的全景获取装置

Fig. 2 Stereo acquisition device aided by GPS/INS

表1 MTI和GPS量测精度说明

Table 1 Precisions of MTI unit and GPS

参数	静态精度/(º)	动态精度 (均方根)/(º)
横滚角	<0.5	1
俯仰角	<0.5	1
航向角	<1	2
GPS定位	2 cm (RTK量测)

图3 沿路径多视点全景立体构建原理(a)和朗润园指定路径摄站示意图(b)

Fig. 3 Theory of multi-points stereo construction method (a) and vertical view of Langrun Park on the satellite images (b)

图4 朗润园多视点合成全景

Fig. 4 Synthesized panorama image of Langrun Park

图5 磁偏角引起系统整体旋转

Fig. 5 Rotation of measurement system caused by magnetic declination

表2 相机标定结果1

Table 2 Camera calibration results (part 1)

标定参数	标定值/像素	标定误差/像素
焦距fx	11179.59	70.62
焦距fy	11160.93	70.98
主点cx	3618.58	143.58
主点cy	2066.33	125.26

表3 相机标定结果2

Table 3 Camera calibration results (part 2)

畸变参数k各项	参数值	参数不确定性
Kc (1)	-0.01403	0.08516
Kc (2)	0.27711	1.60369
Kc (3)	-0.00756	0.00442
Kc (4)	-0.00452	0.00494
Kc (5)	0	0

图7 影像序列中的某幅校正前后对比

Fig. 7 An image from the image sequences

图6 北京大学五四操场摄站

Fig. 6 Graphical representation of shooting stations on the playground of Peking University

表4 摄站基本信息

Table 4 Basic information of shooting stations

摄站	纬度(N)	经度(E)	横滚角/(º)	俯仰角/(º)	航向角/(º)
S₁	39°59′11.25″	116°18′27.71″	0.4	-0.4	86.0
S₂	39°59'11.60"	116°18'27.68"	0.2	0.3	92.1
S₃	39°59′11.90″	116°18'27.66″	-0.1	-0.3	97.8

表5 目标量测结果

Table 5 Measurement results of targets

目标点编号	量测值/m	真实值/m	相对误差/%
1	116.526	115.504	0.8848
2	116.691	115.734	0.8269
3	118.179	117.008	1.0008
4	120.634	119.349	1.0767

参考文献 18

[1]	李德仁. 论可量测实景影像的概念与应用: 从4D产品到5D产品. 测绘科学, 2007, 32(4): 5‒5
[2]	袁修孝, 付建红, 颜佩丽, 等. POS数据用于立体模型恢复时的上下视差分析. 武汉大学学报: 信息科学版, 2007, 32(10): 856‒856
[3]	李学友. IMU/DGPS辅助航空摄影测量原理, 方法及实践[D]. 郑州: 中国人民解放军信息工程大学, 2005
[4]	吴俊, 许斌. GPS/INS组合系统的工作原理及其在航空遥感中的应用现状. 测绘科学与工程, 2006, 26(1): 12‒12
[5]	Spero P A C. The photogrammetric recording of historic transportation sites [R]. Alexandria: National Technical Information Service, 1983
[6]	Jiang R, Jáuregui D V, White K R. Close-range photogrammetry applications in bridge measurement: literature review. Measurement, 2008, 41(8): 823‒823
[7]	刘建伟, 梁晋, 梁新合, 等. 大尺寸工业视觉测量系统. 光学精密工程, 2010, 18(1): 126‒126
[8]	汪艺杰. 面向全景视频的距离测量方法. 计算机应用与软件, 2010, 27(9): 247‒247
[9]	姜军, 张波, 徐海涛, 等. 双目立体全景视觉传感器的三维测量精度的研究. 计算机测量与控制, 2012, 20(2): 335‒335
[10]	张亚宁, 李辉, 张萍, 等. 影响近景信息采集系统精度的因素分析. 甘肃科学学报, 2015, 27(3): 27‒27
[11]	詹总谦, 张祖勋, 郑顺义, 等. 基于多基线立体匹配技术的三维重建. 地理空间信息, 2004(6): 17‒19
[12]	张剑清, 潘励, 王树根. 摄影测量学. 2 版. 武汉: 武汉大学出版社, 2009: 54‒57
[13]	Heikkila J, Silvén O. A four-step camera calibration procedure with implicit image correction // Pro-ceedings of the 1997 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington, 1997: 1106‒1112
[14]	Bouguet J. Camera calibration toolbox for matlab [EB/OL]. (2015‒12‒14) [2016‒04‒13].
[15]	Delon J, Rougé B. Small baseline stereovision. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2007, 28(3): 209‒209
[16]	Sabater N, Blanchet G, Moisan L, et al.Review of low-baseline stereo algorithms and benchmarks // Remote Sensing. International Society for Optics and Photonics. Toulouse, 2010: 783005-12
[17]	Igual L, Preciozzi J, Garrido L, et al. Automatic low baseline stereo in urban areas. Inverse Problems and Imaging, 2007, 1(2): 319‒319
[18]	申二华, 范大昭, 戴海涛, 等. 小基高比摄影测量方法及实验分析. 测绘工程, 2014, 23(10): 45‒45