基于点云和影像数据融合的古建筑三维建模

冯志敏，徐茂林

（辽宁科技大学 土木工程学院，辽宁 鞍山114051）

古建筑的保护、修缮和管理离不开古建筑的基础数据资料，测绘是获得这些基础数据最直接的技术手段。以前采用人工作业方式利用全站仪和经纬仪等设备经过精细化作业获得，此种方式精度较低，信息丢失严重，消耗大量的人力和物力，而且测量人员需要经常接触建筑物，容易对古建筑造成损坏［1］。

近年来发展起来的三维激光扫描技术和无人机航摄技术实现了无接触测量，广泛应用于文化遗产数字化中，并获得一定的成果。曹爽等［2］利用单镜头无人机从多角度对建筑物进行拍摄，构建了建筑物三维模型。黄彬［3］利用三维激光扫描技术对马胖鼓楼构建三维模型，取得较好结果。曹明兰等［4］提出倾斜摄影与激光扫描技术结合的3D森林景观建模方法；王树臻等［5］提出一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法，建模精度接近三维激光扫描模型。这些研究成果为无人机航摄技术与三维激光扫描技术相融合奠定了基础。

大量实验证明，站式三维激光扫描技术建立的建筑物模型底部质量最好，但随着高度的上升，作业难度增加，数据质量有所下降。无人机航摄技术在高空采集方面具有特有的优越性。这两种技术相得益彰，为两种数据融合建模提供可能。本文采用三维激光扫描仪点云数据和无人机影像数据融合的古建筑三维建模技术，实现优势互补，解决单一技术手段在精度、效率、视觉方面等的缺陷，使建模数据更加完整。

1 古建筑三维建模方案

辽宁省鞍山市千山风景区香岩寺始建于唐，盛修于辽金，是我国五大禅林之一。建筑均为单檐硬山式，脊上有彩色浮雕，斜脊有跑兽，檐下有五铺作的柱头、转角斗拱，枋下有盘龙、犀牛透雕，是研究我国近代佛教建筑和佛教文化好素材，具有极大保护价值。

本文对天王殿古建筑进行三维建模，外业采用三维激光扫描与无人机航摄两种技术。首先利用三维激光扫描仪进行点云数据获取，并对点云数据进行点云去噪、重采样和配准操作，将得到的点云数据进行数据格式转换。然后利用无人机航摄技术拍摄该建筑物，对采集的影像进行空三加密，设置空间框架裁剪所需数据，并进行数据格式转换。最后将点云数据与无人机航摄数据进行数据纠正、裁剪与拼接，得到完整的天王殿三维模型。三维建模技术路线如图1所示。

图1 三维建模技术路线图Fig.1 Flow chart of 3D modeling

2 数据采集与处理

三维建模首先需要采集建模体的数据，之后对所采集的数据进行技术处理，达到建模要求，为建模做准备。

2.1 数据采集

经过设备性能和指标分析对比，选定拓普康GLS2000三维激光扫描仪和大疆精灵4无人机GNSS-RTK两款设备进行外业数据采集。

三维激光扫描仪利用激光测距技术记录被测物体表面的三维坐标、反射强度和纹理等信息，具有测量速度快、精度高、安全性好等优点。为了保证建模的精度，在进行扫描时应考虑扫描视野及测站之间的通视情况，要确保重叠度满足点云匹配要求，测站应选择视野开阔、无遮挡情况的位置，如图2所示。

图2 三维激光扫描仪设站场地示意图Fig.2 Schematic diagram of 3D laser scanner station site

大疆精灵4 GNSS-RTK无人机具有灵活、高效、快速、精准、作业成本低、适用范围广等优点，在小区域高分辨率影像快速获取方面具有明显优势。无人机摄影测量中的飞行与拍照方式可分为垂直摄影测量和倾斜摄影测量。摄影测量数据是同名影像通过前方交会和后方交会确定点位坐标，通过摄影目标物点、摄影中心和像点三点共线建立数学模型。无人机采集的摄影测量数据可补充三维激光扫描数据的缺失部分，因此，在三维激光扫描作业之后设计无人机飞行路线和拍照方式，充分考虑三维激光扫描的不足。

2.2 点云数据预处理

点云数据的预处理主要包括两个方面：一是点云数据去噪，二是点云数据拼接。预处理后的数据使后续建模型具备完善性和真实性。

2.2.1 点云数据去噪 由于人为扰动、外界环境影响、仪器本身都能产生点云噪声，噪声点影响点云模型的真实度，因此去除噪声点和无关点，减少数据冗余，才能得到理想点云数据模型。

图3为去噪前后的点云模型。未进行点云去噪时，噪声点使图像杂乱，建筑物边界不清晰；而去噪后的点云模型减少了无关点和冗余点，能够清晰准确表达点云位置。

图3 去噪前后点云模型Fig.3 Point cloud models before and after denoising

2.2.2 点云数据拼接 建筑物结构复杂，一个测站的数据不能包含整个建筑，通常需要设置多个测站采集数据，通过将各站数据拼接得到完整建筑物的点云数据。

点云数据拼接是将不同坐标系下点云数据转换到同一坐标系中的操作。点云拼接可以选取连接点自动拼接，或者以地理参照的方式进行拼接［6］。本文采用自动拼接方式。采集的数据集成多个扫描位置数据，相邻测站扫描过程有很高的重叠度，满足点云匹配要求。

三维激光点云拼接前后变化如图4所示。未拼接时，不同站的点云模型不在同一坐标系下，不同站数据中建筑物的相同结构吻合度不高，檐下明显有分离现象，无法获取该结构正确信息；拼接后，点云模型规划在同一坐标系下，各站数据融合在一起，使整体建筑物能够清晰表现纹理信息、几何属性和空间位置等信息。建筑的结构数据完整详细，檐下吻合紧密，能准确捕捉结构角点，获取结构真实信息。

图4 拼接前后的点云模型Fig.4 Point cloud models before and after splicing

2.3 数据融合建模

融合建模是指利用点云匹配算法把多源点云匹配到一起，将不同点云数据中较好的部分保留，再对多源点云数据融合，进而完成整体建模。

MAGNET Collage软件支持海量点云数据的可视化，对三维激光点云数据进行预处理，包括点云去噪、重采样和配准［7］等一系列操作。Context Capture Center软件处理无人机采集的摄影测量数据，对获取的数据进行空中三角测量，设置空间框架，裁剪出实验所需要的部分，生成点云，建立点云数据模型。利用Cloud Compare软件对MAGNET Collage软件拼接后的点云模型和Context-Capture Center软件处理后的点云模型进行点云数据纠正、裁剪和融合。点云数据与影像数据通过3D-3D的形式完成融合，首先将影像数据密集匹配生成点云数据，再以点云与点云配准的方式完成数据融合。

3 三维建模效果

采用点云和影像数据融合建模技术，对天王殿进行三维建模，数据融合前后的模型效果如图5所示。如图5a为天王殿数据融合前的点云模型，对建筑物进行三维激光扫描时，建筑物顶部点云数据缺失，顶部模型不完整。图5b为数据融合后顶部模型，无人机航摄数据有效弥补三维激光扫描中顶部数据缺失造成的空洞，使模型更加完整。天王殿整体建模后，精细程度得到很大的提高，模型全面反映建筑的各项信息，精确表达建筑物的几何特性和纹理特征，包括隐蔽位置及其构件信息，可以从模型上量取所需要的各项数据，使模型更完整和完美。

图5 数据融合前后模型Fig.5 Models before and after data fusion

4 结论

针对三维激光扫描技术在古建筑建模过程中的缺点，本文以千山风景区香岩寺天王殿古建筑为研究对象，提出运用三维激光扫描技术与无人机航摄技术相融合方法进行古建筑建模。实验证明，融合建模有效弥补仅用三维激光扫描技术出现部分点云数据缺失造成数据空洞和数据质量差的问题。该方法提高了建模的精确度和完整性，较好地保存了建筑物的几何特性和纹理特征，具有良好的可行性和适用性。三维建模不仅能够再现古建筑物及其构件，还能保留建筑物的尺寸和建筑细节，这对于古建筑的修复和保存有极其重要的意义。