基于无人机图像序列的三维重建方法综述

使用无人机进行建筑物三维重建的方法与技巧无人机在建筑物三维重建中的方法与技巧随着科技的进步，无人机越来越多地应用于不同领域，包括建筑行业。

无人机的高空拍摄和快速移动能力使其成为进行建筑物三维重建的理想工具。

本文将介绍使用无人机进行建筑物三维重建的方法与技巧。

一、选购适合的无人机设备在开始建筑物三维重建之前，首先需要购买一台适合的无人机设备。

选择一台具备高画质摄像头、稳定飞行控制的无人机非常重要。

此外，无人机的悬停能力和飞行时间，也需要根据实际需求进行选择。

二、准备工作在使用无人机进行建筑物三维重建前，需要做好一些准备工作。

首先，确定建筑物的范围和边界，并获得必要的许可证。

其次，检查并确保无人机设备的电池充足，并进行必要的测试飞行，以确保设备的飞行稳定。

三、飞行路径规划在进行建筑物三维重建之前，应提前规划好无人机的飞行路径。

这可以通过预先标记目标点和安装地面控制站来实现。

合理规划的飞行路径可以确保无人机能够全面而有效地捕捉建筑物的所有细节。

四、拍摄设置在开始无人机飞行之前，需要根据实际需求进行摄像机设置。

重点关注相机的曝光、快门速度和白平衡等参数设置。

此外，建议使用RAW格式进行拍摄，以便后期处理时获得更多的灵活性。

五、飞行技巧在进行无人机飞行时，掌握一些飞行技巧非常重要。

首先，保持飞行平稳，避免剧烈晃动和抖动，以获得清晰的图像。

同时，可以通过控制无人机的飞行速度和高度来调整拍摄角度和视角。

此外，避免在强风或恶劣天气条件下飞行，以免影响飞行稳定性和拍摄效果。

六、数据处理和分析完成无人机的飞行任务后，需要对获取到的数据进行处理和分析。

首先，将无人机拍摄的照片导入计算机，并使用专业的三维建模软件进行处理。

该软件可以将照片转换为可供分析和编辑的三维模型。

此外，还可以进行相机校准、图像纠正和色彩调整等后期处理，以获得更精确和真实的建筑物模型。

七、结果展示与应用处理完数据后，可以生成高品质的建筑物三维模型。

基于微型无人机的全自动三维重建方法实验
王海英;胡震天;刘容
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2012(000)001
【摘要】针对测绘无人机应急响应能力较差的局限,基于微型无人机系统,设计灵活机动的地理信息快速获取流程,利用MAV平台获取的超低空影像进行全自动大场景三维重建的实验。

方法分3个步骤,包括提取特征点并匹配,计算相机姿态参数,多视立体重建生成3D模型。

最后,对0.2 km2测区进行了MAV航拍得到154张照片,全自动生成DOM、DSM及纹理贴图场景3D模型,实验结果表明了本文方法的可行性和有效性。

【总页数】3页(P42-44)
【作者】王海英;胡震天;刘容
【作者单位】南宁市勘测院,广西南宁530022;南宁市勘测院,广西南宁530022;南宁市勘测院,广西南宁530022
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.一种基于计算机视觉的无人机实时三维重建方法 [J], 张臻炜;赵勇;布树辉
2.基于无人机图像序列的三维重建方法综述 [J], 刘睿
3.一种基于SLAM的无人机影像快速三维重建方法 [J], 宋志勇;白皓;张海龙;库新
勃
4.基于无人机影像的建筑三维模型重建方法研究 [J], 杨建强
5.基于无人机影像序列的三维重建方法综述 [J], 刘磊;孙敏;任翔;刘鑫夫;刘亮;郑晖;黎晓东
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

三维重建方法综述三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的2、基于图片的。

这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。

基于图片的三维重建方法：基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。

A双目立体视觉：这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。

王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。

双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。

代表文章：AKIMOIOT Automatic creation of 3D facial models 1993CHENCL Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007B基于单目视觉的三维重建方法:单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X）1、明暗度（shape from shading SFS）通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。

SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。

基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。

本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。

本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。

重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。

本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。

对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。

通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。

二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。

这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。

特征提取是三维重建的基础。

通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。

这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。

相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。

准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。

接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。

这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。

立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。

根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910198262.6(22)申请日 2019.03.15(71)申请人 西安因诺航空科技有限公司地址 710077 陕西省西安市高新区天谷七路国家数字出版基地A栋20层(72)发明人 雍旭东　马泳潮　(74)专利代理机构 西安通大专利代理有限责任公司 61200代理人 高博(51)Int.Cl.G06T 15/04(2011.01)G06T 5/00(2006.01)G06T 5/50(2006.01)G06T 7/40(2017.01)G06T 7/70(2017.01)(54)发明名称一种基于无人机航拍图像的场景三维重建方法(57)摘要本发明公开了一种基于无人机航拍图像的场景三维重建方法，对输入的原始航拍图像进行预处理、特征提取与特征匹配，利用SfM技术求取场景的稀疏点云以及相机位姿；然后对稀疏点云数据进行切块处理；再循环对每个切分小块进行处理，直接在稀疏点云基础上进行网格重建以及纹理贴图的操作；最终将各个小块生成的二维正射图和数字高程图进行合并，完成结果输出。

本发明整体耗时少，同时兼顾了重建效果、处理时间以及硬件配置等方面，相比于现有的其他基于无人机航拍图像的三维重建方法，本发明具有明显进步。

权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 109949399 A 2019.06.28C N 109949399A权　利　要　求　书1/2页CN 109949399 A1.一种基于无人机航拍图像的场景三维重建方法，其特征在于，对输入的原始航拍图像进行预处理、特征提取与特征匹配，利用SfM技术求取场景的稀疏点云以及相机位姿；然后对稀疏点云数据进行切块处理；再循环对每个切分小块进行处理，直接在稀疏点云基础上进行网格重建以及纹理贴图的操作；最终将各个小块生成的二维正射图和数字高程图进行合并，完成结果输出。

2019年15期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application一种基于SLAM 的无人机影像快速三维重建方法宋志勇，白皓*，张海龙，库新勃（中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司，陕西西安710000）1概述无人机技术的迅猛发展，使得获取地表遥感数据的效率得到了大大的提升。

利用无人机获取的影像进行三维重建构建技术已被广泛应用于环境监察监测、资源勘探、地表测绘及应急救灾等领域[1]。

随着业务需求的不断拓展与深入，在电力通道巡检、选线等应用中，利用无人机平台进行高效率乃至实时的三维重建有着至关重要意义，可大大提高野外作业效率[2]。

然而，目前由于影像处理算法的复杂性与高计算量，传统的基于影像的三维重建方法需要配备强力的计算性能平台，以离线处理方式获取三维重建结果，无法野外处理，导致作业效率不高。

因而，针对无人机相机研究开发快速的三维重建算法，对于提升野外作业效率有着重要意义。

目前，随着计算机视觉与摄影测量领域技术的发展，基于影像的三维重建方法融合了多方面的理论基础，形成了若干的运动恢复结构方法（Structure From Motion ，SFM ）[3]。

SFM 方法以增量式重建方法为代表，主要依靠从影像数据集中选取一堆交会条件最好的立体图像作为“种子”形成影像网，依次加入与影像网交会效果最好的图像，直至完成所有有效图像的加入。

然而，该方法的缺点则是处理过程中重复进行了多次平差，且每一幅图像均需要参与两两图像的匹配，计算量巨大，效率较低，且处理时并非按照图像获取的顺序，无法进行实时处理。

同时定位与制图（Simultaneous Localization And Map -ping,SLAM ）是机器人在未知环境下自主作业的核心关键技术，为机器人构建周围环境图，同时提供机器人在环境图中的位置，并随着机器人的移动而进行环境图的增量式构建与机器人的连续定位，是实现机器人环境感知与自动化作业的基础[4]。

无人机拍摄图像处理技术综述无人机在摄影、测绘、灾害监测等领域中的应用逐渐增多，而图像处理技术在无人机拍摄图像中的应用也变得越来越重要。

本文将对无人机拍摄图像处理技术进行综述，包括图像获取、图像校正、图像增强、图像分析以及图像识别等方面的内容。

无人机通过搭载摄像头或相机，能够高空俯瞰、低空侦察，获取地面的图像信息。

但是，由于无人机飞行时的姿态变化、光照条件、测绘区域的地形等因素的影响，获取的图像可能会存在失真、模糊、光照不均匀等问题。

因此，图像校正是无人机拍摄图像处理的首要任务之一。

图像校正是指通过计算机图像处理技术对无人机拍摄的图像进行校正处理，使其更加符合实际地面情况。

常用的图像校正方法包括几何校正、辐射校正和光照校正。

几何校正主要通过图像配准、去畸变等手段，消除图像中的几何失真。

辐射校正主要是根据光谱信息对图像进行校正，提高其准确性和可靠性。

光照校正主要是调整图像中的亮度和对比度，使其更加清晰、真实。

在图像校正之后，图像的细节和信息可能仍然不够清晰，因此需要进行图像增强。

图像增强是指通过图像处理技术对图像进行改进，以增加图像的对比度、增强细节、减少噪声等。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度。

滤波主要通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声。

锐化则是增强图像的轮廓和细节，使其更加清晰。

在图像增强之后，可以进行图像分析和图像识别。

图像分析是指通过计算机图像处理技术对图像进行分析和解释，提取出其中的特征。

无人机拍摄图像具有空间分辨率高、时间分辨率快的优势，因此特别适合用于测绘、农业、环境监测等领域的图像分析。

常用的图像分析方法包括目标检测、目标追踪、遥感图像分类等。

图像识别则是在图像分析的基础上，将图像中的目标或物体进行识别和分类。

常用的图像识别方法包括机器学习、深度学习和神经网络等。

总之，无人机拍摄图像处理技术在各个领域中都发挥着重要的作用。

基于无人机的三维建模技术的研究与实现基于无人机的三维建模技术的研究与实现一、研究方案本研究旨在探索基于无人机的三维建模技术，并提出一种新的观点和方法，以解决实际问题。

具体的研究方案如下：1. 设计与制造需要设计和制造一架适用于三维建模的无人机。

该无人机应具备高空稳定飞行、携带高分辨率相机和激光雷达、自主避障等功能。

还需要选择和集成适合的传感器和硬件设备，确保数据采集和处理的精度和效率。

2. 数据采集利用设计好的无人机完成数据采集任务。

在数据采集过程中，主要包括航线规划、飞行控制、影像采集和激光扫描等步骤。

通过航线规划和飞行控制，确保无人机按照预定的路径和姿态进行飞行；通过高分辨率相机进行影像采集，获取地物表面的图像信息；通过激光雷达进行激光扫描，获取地物的三维点云数据。

3. 数据预处理对采集到的数据进行预处理，主要包括对影像进行去畸变、校正和拼接，对激光点云进行精度优化和噪声去除等步骤。

通过数据预处理，能够提高数据的精度和质量，为后续的数据分析和处理提供有效的基础。

4. 数据分析在数据预处理完成后，对采集到的数据进行分析和处理。

其中，影像数据主要用于获取地物的外部形状和纹理信息，激光点云数据主要用于获取地物的内部结构和形态信息。

通过影像和点云数据的融合可以得到更加完整和准确的三维模型。

在数据分析过程中，可以采用传统的计算机视觉算法、机器学习算法以及深度学习算法等方法，从而实现对地物的自动识别、分割和重建。

5. 新的观点和方法基于已有的研究成果，本研究还将提出新的观点和方法，以进一步提高三维建模技术的精度和效率。

例如，可以考虑引入多传感器融合技术，将相机、激光雷达和惯性导航等传感器的数据进行融合，获得更加准确的三维模型。

还可以探索机器学习和深度学习的应用，从而实现对三维建模的自动化和智能化。

二、方案实施1. 设计与制造无人机：根据需求，设计和制造一架适用于三维建模的无人机。

制造无人机所需的硬件和软件设备，并进行测试和调试，确保其正常运行和稳定飞行。

《无人机倾斜摄影测量影像处理与三维建模的研究》篇一一、引言随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛。

其中，无人机倾斜摄影测量技术以其高效率、高精度、低成本等优势，在三维建模、城市规划、地质勘测等领域发挥着重要作用。

本文将针对无人机倾斜摄影测量的影像处理及三维建模技术进行深入研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。

二、无人机倾斜摄影测量技术概述无人机倾斜摄影测量技术是一种利用无人机搭载多种传感器，从不同角度获取地面影像信息的技术。

通过倾斜摄影测量技术，可以获取地面高精度、高分辨率的影像数据，为后续的影像处理与三维建模提供基础数据。

三、影像处理技术（一）影像预处理影像预处理是倾斜摄影测量数据处理的重要环节，主要包括影像校正、畸变校正、曝光校正等。

通过预处理，可以消除影像中的噪声、畸变等因素，提高影像的质量。

（二）影像配准与拼接影像配准与拼接是利用多张影像之间的重叠区域，通过一定的算法将它们拼接成一幅完整的影像。

这一过程需要精确的配准算法和高效的拼接技术，以保证拼接后的影像具有较高的精度和清晰度。

四、三维建模技术（一）数字表面模型（DSM）构建数字表面模型（DSM）是三维建模的基础。

通过倾斜摄影测量技术获取的影像数据，结合一定的算法，可以构建出地表的数字表面模型。

这一过程需要精确的影像匹配和三维重建算法。

（二）三维模型优化与纹理映射在构建出初步的三维模型后，还需要进行模型优化和纹理映射。

模型优化包括对模型的细节进行优化、去除噪声等；纹理映射则是将影像数据映射到三维模型上，使模型具有真实的纹理信息。

这一过程需要高效的算法和强大的计算能力。

五、研究进展与展望随着无人机技术的不断发展，无人机倾斜摄影测量技术及其相关领域的研究也在不断深入。

目前，国内外学者在影像处理与三维建模方面取得了显著的成果，如提高了数据处理速度、优化了算法等。

然而，仍存在一些挑战和问题需要解决，如如何进一步提高数据处理精度、如何处理大规模数据等。