基于高分辨率数码影像的三维激光扫描数据色彩修正

　　摘要:本文从三维激光扫描仪的基本原理出发，探讨了三维激光扫描仪和相机量测的区别，实现了单测站三维激光点云数据的可视化显示。并通过三维激光点云影像结合摄影测量技术很好的为三维激光数据添加了真实的色彩信息。
　　关键词：三维激光描仪；点坐标；数据拓扑管理；色彩修正
　　1三维激光点坐标计算方法
　　三维激光扫描仪通过脉冲测距法获得测距观测值，精密时钟控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值和纵向扫描角度观测值。三维激光扫描测量一般使用仪器内部坐标系统，如图1.1，X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。由此可得三维扫描点P坐标的计算公式（1-1）：
　　 
　　图1.1三维激光扫描仪的内部坐标系
　　 （1-1）
　　2三维激光数据拓扑管理
　　 通过三维激光扫描仪可获得点云的空间坐标和激光强度。根据三维激光的基本原理，可以将三维激光数据映射到、面（取值范围为、取值范围为），如式（2-1）所示。沿、面以、等角展开，如式（2-2）所示，生成行列的二维矩阵，建立矩阵与点云的对应索引矩阵。由于三维激光扫描过程中存在点云丢失、系统误差和计算误差，使得有些栅格里面有多个点，有些栅格中无点（栅格中存放对应点的下标）。
　　  (2-1)
　　  (2-2)
　　其中：为二维矩阵的行数，为二维矩阵的列数。
　　 三维激光数据无法得到、，可以通过三维激光扫描设置参数中的扫描分辨率（水平分辨率和垂直分辨率）和设置扫描时测距点到激光头距离（）得到，如式（2-3）所示。
　　  (2-3)
　　三维激光扫描仪扫描文件是经过加密的，无法直接读取操作，只能通过配套软件导出ASCII码，但导出的三维激光数据中无水平分辨率和垂直分辨率及扫描设置时测距点和激光头之间的距离。本系统采用、自适应判断算法：假设不存在点云丢失和点云误差以及扫描设置水平间隔和垂直间隔相等，三维激光数据在展示球面上分布均匀；每个点占面积为，总面积为，因此可得式（2-4）。
　　  (2-4)
　　3三维激光数据的可视化索引管理
　　 人眼看到的任何自然界的图像都是连续的模拟图像，其形状和形态表现由图像各位置的颜色所决定。色度理论认为，任何颜色都可以由红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种基本颜色按不同的比例混合得到，红、绿、蓝被称为三原色，简称RGB三原色，因此，自然界的图像可用基于位置坐标的三维函数来表示，即：
　　  (3-1)
　　 其中表示空间坐标为位置点的颜色，、、分别表示该位置点的红、绿、蓝三种原色的颜色分量。它们都是空间的连续函数，即连续空间的每一点都有一个精确的值与之相对应。
　　为了研究方便，我们主要考虑平面图像，平面上每一点仅包含两个坐标值，因此，平面图像函数是连续的二维函数，即：
　　  (3-2)
　　图像可以分为黑白图像和颜色图像，所谓黑白图像，就是图像中每一点都不是彩色的，即每一点的红、绿、蓝颜色分量值都相等，即：
　　  (3-3)
　　对于黑白图像，其表示位置处的灰度值。
　　由于计算机仅能处理离散的数据，所以如要用计算机来处理图像，连续的图像函数必需转换为离散的数据，这一过程叫图像采集。图像采集由图像采集系统完成。图像采集系统包括三个基本单元，即成像系统、采样系统和量化器。
　　 数字图像是连续图像的一种近似表示，通常用采样点的值所组成的矩阵来表示：
　　  (3-4)
　　每一个采样点叫做一个像素（pixel）。上式中,分别为数字图像在横、纵方向的像素数。在计算机内通常采用二维数组来表示数字图像的矩阵。
　　 把像素以不同的方式进行组织或存储，就得到不同的图像格式，把图像数据存成文件就得到图像文件。常见的图像文件格式有位图文件（*.BMP）、TGA文件（*.TGA）、GIF文件（*.GIF）、TIFF文件（*.TIFF）等。在Windows系统中，最常用的图像格式是位图格式。
　　 DIB（与设备无关位图）位图可以在不同的机器或系统中显示位图影像，经常存储为以BMP为后缀的位图文件。
　　 DIB位图文件的结构包含位图文件头结构BITMAPFILEHEARDER、位图文件信息头结构BITMAPINFOHEARDER、位图颜色表RGBQUAD和位图像素数据四部分。
　　三维激光数据的管理可视化显示是将生成的三维激光数据二维下标索引矩阵以图像形式显示。每个扫描点在二维影像中都有其对应的行列号，而每个栅格对应多个扫描点或无扫描点。若栅格中含有多个扫描点时，则该点的灰度值为包含在该栅格内的所有扫描点的激光强度平均值；若栅格无扫描点，则该点的灰度值为零。从而生成二维激光强度图像矩阵。
　　  (3-5)
　　其中：为二维数组的行，为二维数组的列，为、数组中第u个三维激光点的激光强度。
　　如果把每个点的激光强度值设为相应的栅格的像素值，得到激光强度图像（图3.1）；把每个点的距离值设为相应的像素值，得到相应的距离图像；把点云的色彩设置为相应栅格的像素值，得到相应的激光色彩图像(图3.2)。
　　显示图像矩阵可以用StretchBlts函数实现也可以用MFC中CDC类的BitBlt或StretchBlt函数。StretchBlts既可以实现图像矩阵的显示，还可以实现漫游和缩放功能。本系统通过StretchBlts函数实现。
　　图3.1激光强度图像图3.2激光色彩图像
　　4三维激光点云着色 
　　 通过三维激光扫描仪自带软件导出数据是可选色彩，但是点云彩色图像颜色失真、分辨率低，空间几何精度差，主要表现为明显的彩色纹理欠清晰、色彩偏移、接边间具有明显的拼接痕迹。
　　 如图4.1所示，左侧为激光强度图像，右侧为激光色彩图像（色彩是三维激光扫描仪获得），窗体列表中显示的为同名点在两幅影像中相应像平面位置。由于激光强度和激光色彩图像是通过同一个点云生成的，所有同名点的坐标应该相等。通过图4.1右侧激光色彩图像可看出点云色彩具有明显的拼接痕迹；通过表4.1，分析可得激光内置相机得到的色彩具有偏移痕迹。主要原因可以归纳如下：扫描仪内置数码相机的分辨率太低；内置数码相机为定焦相机；内置相机与激光非同轴；取色的方式为仿射变换。
　　图4.1激光数据色彩影像
　　表4.1平面位置偏移分析
　　Lx Ly Rx Ry 距离偏移
　　105.59 210.92 110.56 208.78 5.41
　　23.14 337.95 25.31 339.62 2.74
　　258.07 402.86 255.20 406.67 4.78
　　265.03 396.53 271.00 398.77 6.38
　　326.76 454.54 329.49 459.38 5.55
　　403.51 370.68 407.03 372.43 3.93
　　397.34 336.70 398.26 332.97 3.85
　　346.29 208.16 348.55 204.59 4.23
　　353.21 198.77 358.09 195.05 6.14
　　416.83 101.77 422.41 96.68 7.55
　　433.60 62.77 437.48 55.58 8.17
　　346.18 208.48 348.04 205.90 3.18
　　5激光扫描坐标系与摄影测量坐标系的变换
　　 三维激光扫描仪基础坐标系为仪器内部坐标系统，X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。近景摄影测量的像空间辅助坐标系通常以摄影中心S为坐标原点，x，y轴与像平面坐标系的x，y轴平行，z轴与主光轴重合。因此三维激光坐标系的Z轴和近景摄影坐标系z轴基本上是垂直的，无法直接解算相机的内外方位元素，需要进行坐标变换，使三维激光坐标系和近景摄影测量坐标系大致相同，即三维激光扫描仪的Z轴和摄影测量坐标系的z轴基本平行。
　　近景摄影测量坐标系只与摄影场景和摄影点相关；而三维激光内部坐标系与架设方向相关。假设摄影的场景和三维激光扫描场景基本相同，变换过程如下：首先沿三维激光坐标系Z轴旋转使得三维激光坐标系统X轴和摄影测量坐标系x轴大致平行，然后沿三维激光坐标系X轴逆时针旋转90度，如式（5-1）所示。
　　  (5-1)
　　其中：。
　　6高分辨率数码影像的激光点云着色 
　　 要实现三维激光扫描数据着色，首先必须获取普通数码相片上任何像元的色彩信息，也就是获取普通数码相机的图像矩阵。普通数码影像文件一般是jpg或jepg格式。本系统主要通过VC6.0调用WindowsGDIAPI函数实现。主要思路及过程如下：
　　（1）将影像文件读入内存变量hMem；
　　（2）通过内存变量hMem创建图像流接口；
　　（3）通过图像接口实现Bitmap对象创建；
　　（4）通过Bitmap类GetHBITMAP方法获取HBitmap句柄；
　　（5）通过GetDIBits（hdc,bitmap,0,m_Height,picData,&BMPInfo,DIB_RGB_COLORS）函数获取图像矩阵picData数组；
　　其次，计算普通数码影像的内外方位元素。上一节介绍了内外方位元素联合解算的方法。要实现数码影像的内外方位元素的解算，就要获取数码像点和空间点的对应关系。本系统借鉴了摄影测量系统中的立体量测处理方法，如图6.1，通过在普通数码影像和激光强度图像中选择同名点，利用激光数据索引矩阵确定数码影像和空间点的坐标对应关系，进一步实现数码影像的内外方位元素的解算（表6.1）。
　　最后，为三维激光数据着色。数码影像的内外方位元素确定后，我们可以将三维激光点云根据式（6-1）投影到普通数码影像中，将对应像素的色彩（R,G,B）信息赋值给点云，实现了三维激光扫描点云数据的着色。
　　图6.1通过激光强度图像选择同名点
　　表6.1内外方位元素解算结果
　　内方位元素 f x0 y0
　　 825.004 1918.236 840.073
　　角外方位元素 
　　 -0.10571 0.61820 0.03929
　　摄影中心位置外方位元素（mm） Xs Ys Zx
　　 -645.313 -365.662 -3625.514
　　中误差（mm） 1.457119
　　7结束语
　　三维激光扫描仪自带的点云色彩存在着色彩失真、色彩分辨率低、空间几何精度低（色彩和点云非同名点），将点云色彩直接应用到边坡地质编录，将导致编录精度降低。本文根据三维激光测量原理，将单测站三维激光数据展成激光强度图像；并通过激光强度图像结合摄影测量理论及技术实现了三维激光数据色彩修正。
　　参考文献:
　　[1] 刘正军,钱建国,张正鹏,王坚.三维激光扫描数据获取高分辨率DTM试验研究.测绘科学,2006,31(4):72-73.
　　[2] 董秀军.三维激光扫描技术及其工程应用研究[D].成都理工大学.2007.
　　[3] 张宏,胡明.三维激光扫描仪在地形测量中的应用[J].企业技术开发,2007,26(8):16-19.

《基于高分辨率数码影像的三维激光扫描数据色彩修正》

本文由职称驿站首发，您身边的高端学术顾问

文章名称： 基于高分辨率数码影像的三维激光扫描数据色彩修正

文章地址： https://m.zhichengyz.com/p-14700