2019-08-21 12:15:48 Frontier_ 阅读数 538
  • 数字成像系统

    数字成像系统暨Image signal processor原理培训,涵盖成像系统基础5讲:1. 数字成像系统介绍2. CMOS image sensor基础3. 镜头光学基础4. 颜色科学基础5. ISP 信号处理基础,以及ISP各模块:6.黑电平与线性化7.Green Imbalance8:9.坏点消除等21讲,3A技术以及图像质量评价与调校6讲

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五镜头倾斜相机双镜头倾斜相机介绍

倾斜摄影技术是国际摄影测量界近十几年发展过程中的高新技术,通过1个垂直、4个倾斜的视角同步采集影像,获取丰富的地物顶面及侧视的高分辨率纹理,真实地反映地物情况,用先进的定位、融合、建模等技术,自动生成真实的三维实景模型。

倾斜摄影技术广泛应用于应急指挥、防灾减灾、自然资源调查、城乡规划与管理、矿山监测、不动产登记、房产税收、水系监测等行业。

最初倾斜摄影是使用有人飞机搭载100公斤左右的倾斜摄影相机进行,飞行成本高,需要提前申请航线,且因飞行高度太高,采集的影像分辨率低,难以广泛应用。相比有人飞机,无人机搭载倾斜摄影相机的图像采集成本更低,灵活性更好。随着无人机技术的迅速发展,其在倾斜摄影方面也得到了大规模的应用。但使用无人机进行倾斜摄影仍然存在诸多问题:

(1)倾斜摄影相机重量较大;

(2)五个镜头的曝光一致性很差,使得RTK和PPK的定位时刻和拍照时刻不一致,导致3D模型精度不够;

(3)照片数量多,内存大,速度拷贝较慢。

无人机测绘需求越来越广,这些问题亟待解决。为了解决这些难题,致睿智控投入千万研发资金,自主研发五镜头倾斜相机——DM5 Pro五镜头、双镜头倾斜相机——DM2(2018)双镜头倾斜摄影云台相机。

DM5 Pro五镜头

高颜值
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高集成

关键特性:760g/一体式集中供电

由国务院、中央军委空中交通管制委员会办公室的《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例(征求意见稿)》规定空机重量不大于4kg,最大起飞重量不大于7kg,最大飞行速度不大于100km/h的无人机都属于轻型无人机,除空中禁区、机场、军事禁区、危险区域等周边一定范围内,轻型无人机可以在120米以下空域飞行。

DM5 Pro五镜头倾斜相机整机重量760g,符合国家规定,即飞即用,室外单人作业,轻巧便捷,省时省力。

高效率

关键特性:≥1.2亿有效像素 / 640G存储容量

倾斜角:45°

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DM2(2018)双镜头

技术参数:

倾斜角:可灵活调节

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2019-08-01 16:50:39 i_tudou_T3D 阅读数 91
  • 数字成像系统

    数字成像系统暨Image signal processor原理培训,涵盖成像系统基础5讲:1. 数字成像系统介绍2. CMOS image sensor基础3. 镜头光学基础4. 颜色科学基础5. ISP 信号处理基础,以及ISP各模块:6.黑电平与线性化7.Green Imbalance8:9.坏点消除等21讲,3A技术以及图像质量评价与调校6讲

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  1. 引言
    公园环境的好坏关系到周边小区的发展,公园规划也成为小区周边建设的重点工作。从公园改造规划入手,改善公园景观,带动周边小区发展,促进居民健康生活,已经成为城市建设中重要的一环。
    前期,受某建筑设计院委托,陕西土豆数据采用自己研发的T3D五目相机对某公园进行航拍,协助设计院完成初步规划。近期,公园改造完成,进行竣工验收,土豆数据对公园再次进行了航拍,并完成了三维建模。在该项目中,土豆数据使用大疆M200无人机挂载T3D倾斜摄影相机,为建立实景三维模型提供精准的图像信息。
    在这里插入图片描述
    T3D倾斜摄影相机具有重量轻、容量大、位置信息准确等特点,更重要的是在航拍的过程中,GPS位置信息实时存储于照片的EXIF属性中,并且采用自主ISP算法,保证同一架飞行架次、五镜头的曝光时间、光圈和白平衡设置一致,避免合成的3D模型产生明暗斑纹和偏色斑纹。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2. 布设像控点
    在现场勘探完成后,开始布设像控点,根据以往数据验证经验,此次刺点方案选取9个像控点对整个空间模型进行绝对定向,在百度地图上预设,点和点之间的距离控制在160米左右。像控点测点为橙、白、黑交点,确保反光或者过暗的情况下相机依然能捕捉到像控点影像。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3. 航线规划
    本次飞行直接通过大疆M200地面站来设置航线和飞行参数。在这里插入图片描述
    主要设计参数如下:
    飞行高度:100m
    地面分辨率:2.5cm
    航向/旁向重叠率:80% / 80%
    飞行速度:7.9m/s
    拍照时间会根据行高和重叠率自动计算出来。参数设置完成之后一键启航飞机按照航线开始作业。
    4.空三成果
    4.1 空三加密点云、相机外方位元素、控制点在这里插入图片描述
    从空三加密点云数据来看,所有输入的控制点点位控制准确,并无飘出、游离点,且所有的点目测在同一水平面。
    4.2 空三误差
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    解析空中三角测量,主要是通过量测相应控制点、加密点及相应连接点的像点坐标,以解析或数字形式建立立体模型并进行严格的数值解算。从以上控制点的解算结果来看,整体误差正常。接下来可以将控制点以外的量测点作为检查点数据进行分析。
    5.三维重建
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从模型表面上来看,三维模型数据整个场景结构完整,地面以上无大量漂浮物,建筑物外立面无大范围纹理拉花现象。模型精度相对较好。
    6.数据分析
    对成果模型采集检查点数据,与外业实地量测平高点数据做对比分析。统计检查点的平面精度中误差和高程精度中误差。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    总结:
    从此次测试的数据结果来看,该模型数据平面中误差为±0.0476m ,高程中误差为±0.021 m 。根据《1:500地形图航空摄影测量内业规范》GB/T 7930-2008和本次检查的结果得出:本次公园三维建模精度测试方案可制作实景三维模型,精度可以满足1:500的测图需求。(平面中误差≤0.2m,高程中误差≤0.17m)。本次飞行总面积0.2平方公里,外业飞行总共1人,飞行一个架次,耗时20分钟,内业采用云平台进行三维建模仅需一人,耗时1小时。无人机拍摄并建模,相较过去大飞机搭载摄像机航拍作业,效率大幅提升,而且使用过程中资金投入小,勘察效果好,耗时少。

2019-06-12 11:50:15 Rainpoo_ 阅读数 761
  • 数字成像系统

    数字成像系统暨Image signal processor原理培训,涵盖成像系统基础5讲:1. 数字成像系统介绍2. CMOS image sensor基础3. 镜头光学基础4. 颜色科学基础5. ISP 信号处理基础,以及ISP各模块:6.黑电平与线性化7.Green Imbalance8:9.坏点消除等21讲,3A技术以及图像质量评价与调校6讲

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倾斜摄影技术是测绘领域新兴的高新技术,在利用倾斜摄影技术去做地籍测量、智慧城市等项目时,相比传统的测绘方法,用无人机作为工作平台的倾斜摄影可以大量减少人工外调,降低人工成本。但是市面上看似一样的五镜头倾斜摄影相机,为何价格差异会如此之大?这些产品之间到底有什么区别?每个技术后面的因果关系是什么?这里主要为大家介绍一下睿铂五镜头倾斜摄影相机背后的技术。

存在的问题,空三分层

倾斜摄影实景三维项目参与过的人都深有体会,项目真正的痛点主要集中在内业数据处理。内业数据处理又以空三解算为核心。

空三解算是三维建模的重中之重,但很多客户在实际作业生产中,过于关注数据采集的硬件设备而忽视了数据处理。尽管航飞效率很高,但是积压了非常多待处理影像数据,导致整体效率偏低,项目进展缓慢。

空三存在的主要问题是:在花费大量时间运算后,结果出现断裂、分层、弯曲等现象,这要花费内业们大量心力进行人工干预。甚至不能人工干预的,直接导致全部时间浪费。

降低空三分层的概率可以节约大量时间,降低客户成本。针对这个目标,各公司根据自己专业特长提出了不同的解决方案。

成都睿铂不仅通过研发外方位元素解算算法来提高空三效率,还根据多年的光学设计经验,从最基本的光的成像原理出发,从数据源头去解决部分空三分层问题。

摄影测量光学

从算法原理角度分析,空三SFM(structure-from-motion)算法是一种将各种收集到的无序图片进行稀疏三维重建的离线算法。首先需要从图像中提取与目标相联系的特征,来识别和描述图像中的目标。

所以建模软件对航片特征点识别结果的好坏,是决定空三能否成功的关键。这也是为什么水面、滩涂、大面积森林、白色屋顶、玻璃以及光照变化较大的场景很容易发生空三分层,就是因为这些场景识别不到特征点或者特征点纹理变化导致的。

但是为什么一些普通场景也会发生很大概率的分层问题呢?原因就是成像的“像差”导致的,一般来说,光线通过任何介质时会发生弯曲,也就是折射现象。光线在折射时,因为各色光的波长不同,折射率不一样,弯曲度程度也不一样,就会产生“像差”。在这里插入图片描述
如果在光学设计时候考虑对不同的波长的光进行像差补偿,成像传感器记录了这些像差,就会导致软件进行特征识别和匹配时候产生误差,大量误差积累就会引起空三分层。所以摄影测量光学系统的设计思想一直没变,就是尽可能抑制像差,要求不管是点、线,还是图形都能如实拍出原样。尽可能抑制像差是每个光学工程师的终极目标。

消色差原理

色差是像差中的一种,是因透射材料的透射率随波长不同而不同造成的。自然光是由波长范围390到770纳米的可见光区组成,其它都是人眼所不能看见的光谱。由于材料对不同波长的色光折射率不同,使各色光线具有不同的成像位置和倍率,这就导致了位置色差。

倾斜摄影色差对成像的影响

(1)由于不同色光焦距不同,折射率也不一致,物点不能很好的聚焦成一个完美的像点,所以成像模糊。
在这里插入图片描述
(2)同样,由于不同色光焦距不同,所以放大率不同,物象边缘部分明暗交界处会有彩虹的边缘。
在这里插入图片描述

色差对建模的影响

图片出现彩虹边缘后,就会对空三软件同名点匹配造成影响。对同一个物体来说,空三匹配时因为物象周围的彩虹色差,可能导致匹配出错。当这种误差累计到足够大的时候,就会引起分层。
在这里插入图片描述

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消除色差

用不同折射率、不同色差的玻璃组合,可以消除色差。例如,利用低折射率、低色散玻璃做凸透镜,高折射率、高色散玻璃做凹透镜,然后将两者胶合在一起。

这样的双胶合镜中间波长焦距较短、长波和短波光线焦距较长。调整镜片球面曲率、双胶合镜的材料,可以使蓝光、红光焦距恰好相等,这就基本消除了色差。剩余色差对于广角到中焦镜头来说,已经很小了,因此,也就满足了镜头消色差的要求。

二级光谱

但色差是不可能完全消除的,普通消色差镜头剩余的未消除色差,叫做 “二级光谱 ”。当镜头焦距越长,未消除的色差也就越多。所以对有精确测量要求的航测镜头来说,二级光谱已经不可忽视!
在这里插入图片描述
理论上来说,如果能够将可见光波段分为蓝-绿、绿-红两个区间,对这两个区间分别施用消色差技术,二级光谱就能够基本消除。但是经过计算证明:如果对绿光与红光消色差,那么蓝光色差就会变得很大;如果对蓝光与绿光消色差,那么红光色差就会变得很大。看起来似乎走进了一个死胡同,顽固的二级光谱好像没有办法消除。

复消色差

幸好理论计算为复消色差找到了途径,就是寻找一种特殊的光学材料,它的蓝光对红光的相对色散很低、而蓝光对绿光的相对色散很高且与某种高色散材料相同。
在这里插入图片描述
萤石就是这样一种特殊材料,它的色散非常低,而部分相对色散与许多光学玻璃接近。
萤石折射率比较低,微溶于水,可加工性与化学稳定性较差,但是由于它优异的消色差性能,
使它成为一种珍贵的光学材料。

自然界能用于光学材料的纯净大块萤石非常少,加上其价格昂贵、加工困难,萤石镜片已经成为高档镜头的代名词。各光学公司一直不遗余力的寻找萤石的代用品。氟冕玻璃就是其中一种,各公司所谓 AD 玻璃、 ED 玻璃、 UD 玻璃,就是这一类代用品。
在这里插入图片描述
基本来说,像差怎么抑制都不算过分,但受尺寸、价格、技术条件的制约,无法绝对精密地控制,使到达成像面的全部光线像差为零。所以说尽可能抑制像差是每个光学工程师的终极目标;

在近期研究中,睿铂研发人员发现影像的内方位元素,外方位元素,镜头的畸变和另外两项重要指标都会对空三中图像特征点识别产生显著的影响。睿铂相信随着研发的深入,以及所有软硬件厂家共同努力,这些问题都会一一解决,倾斜摄影建模的效率会不断提高,成本会不断的降低。

DG4pros

DG4pros是目前睿铂产品技术指标最高的全画幅倾斜摄影相机,也是睿铂到目前为止投入最大,研发时间最长的一款产品,

旗舰级Riy-DG4pros采用极低色散的超级材料作为相机镜片,将航片像差和畸变控制得非常小。不仅空三通过率非常高,同时模型效果也有大幅度的提升,非常显著地提高了建筑边角线和立面效果,尤其适用城市大面积,高楼太多的地籍测量或者智慧城市等应用!
在这里插入图片描述
建筑边角线
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水平面
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玻璃面与建筑边角线

倾斜摄影的成果是3D模型,模型的应用度非常广泛,包括了地籍测量、智慧城市、古建筑保护、安防布控、紧急指挥等等。比之传统的二维图纸,3D模型更加直观有效。

以上就是睿铂五镜头倾斜摄影相机技术的概要,在倾斜摄影设备领域中,产品本身的技术是导致产品价格差异很大的原因,所以当我们在用倾斜摄影相机做地籍测量或者智慧城市时,我们除了要考虑相机的价格以外,还要考虑产品本身能够带来的价值和实际项目生产的效率,希望这篇文章能对大家带来一点帮助。
在这里插入图片描述

2019-12-06 12:05:20 weixin_43834652 阅读数 26
  • 数字成像系统

    数字成像系统暨Image signal processor原理培训,涵盖成像系统基础5讲:1. 数字成像系统介绍2. CMOS image sensor基础3. 镜头光学基础4. 颜色科学基础5. ISP 信号处理基础,以及ISP各模块:6.黑电平与线性化7.Green Imbalance8:9.坏点消除等21讲,3A技术以及图像质量评价与调校6讲

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解决无人机POS编写的复杂流程,缩短人工编辑时间。

一、常规编辑

从飞机中导出的POS文件
在这里插入图片描述
将其导入到Excel文件中
在这里插入图片描述
删除前后几张在地面拍摄的相片的POS行,及txt中的POS头文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在Excel中添加相片名的列

在这里插入图片描述

二、软件操作

1、选择从飞机中导出的POS文件。
2、因无人机在空中为连续拍照只需要输入第一张相片名即可
3、填写输出时Excel的文件名

点击写入Excel,完成在Excel中编辑工作

注意:本软件使用是在飞机飞行高度50米以上使用

软件界面如下:
在这里插入图片描述
代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using System.IO;
using Microsoft.Office.Interop.Excel;
using Microsoft.Office;

namespace WindowsFormsApp1
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            
            OpenFileDialog myDLG1 = new OpenFileDialog();
            if (myDLG1.ShowDialog() == DialogResult.OK)

            textBox1.Text = myDLG1.FileName;
        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            string path = textBox1.Text;
            StreamReader sr = new StreamReader(path);
            string strLine = sr.ReadLine();
            int rowNum = 0;
            object missing = System.Reflection.Missing.Value;

            ApplicationClass app = new ApplicationClass();

            app.Application.Workbooks.Add(true);

            Workbook book = (Workbook)app.ActiveWorkbook;
            Worksheet sheet = (Worksheet)book.ActiveSheet;
            Range r = sheet.get_Range("A1", "N1");
            int pFirst = -1, pFirstState = -1;

            //获取行数
            object[,] objectData = new object[65535, 100];
            while (!string.IsNullOrEmpty(strLine))
            {
                if (strLine.IndexOf('%') == -1)
                {
                    string temp = strLine.Replace("   ", ",").Replace("  ", ",");
                    string[] tempArr;
                    tempArr = temp.Split(',');
                    if (rowNum > 0)
                    {
                        int res = panduan(double.Parse(objectData[rowNum - 1, 3].ToString()), double.Parse(tempArr[3]));
                        if (res == 2)
                        {
                            break;
                        }
                        else if (res == 1)
                        {
                            rowNum = 0;
                        }
                    }
                    objectData[rowNum, 0] = BianHao(textBox3.Text, rowNum);
                    for (int k = 1; k < tempArr.Length; k++)
                    {

                        objectData[rowNum, k] = tempArr[k];

                    }
                    rowNum++;
                }
                strLine = sr.ReadLine();

            }
            r = r.get_Resize(65535, 100);
            r.Value2 = objectData;
            r.EntireColumn.AutoFit();
            //保存excel文件
            book.SaveCopyAs("D:\\"+ textBox2.Text+".xlsx");
            //关闭文件
            book.Close(false, missing, missing);
            //退出excel
            app.Quit();
            MessageBox.Show("转化成功!");
        }

        public int panduan(double one,double two)
        {
            if (Math.Abs(one - two) > 50)
            {
                if (one > two) return 2;
                else return 1;
            }
            return 0;
        }

        public string BianHao(string text,int num)
        {
            string str = textBox3.Text;    
            string sz = System.Text.RegularExpressions.Regex.Replace(str, @"[^0-9]+", "");//我们抓取当前字符当中的数值
            
            int result = int.Parse(sz) + num;
            string res = result.ToString();
            string res1 = "";
            for(int i = sz.Length; i > res.Length; i--)
            {
                res1 += "0";
            }
            return "DSC"+res1 + res;
        }
    }
}
2019-06-25 11:27:52 Rainpoo_ 阅读数 551
  • 数字成像系统

    数字成像系统暨Image signal processor原理培训,涵盖成像系统基础5讲:1. 数字成像系统介绍2. CMOS image sensor基础3. 镜头光学基础4. 颜色科学基础5. ISP 信号处理基础,以及ISP各模块:6.黑电平与线性化7.Green Imbalance8:9.坏点消除等21讲,3A技术以及图像质量评价与调校6讲

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一、引言
之前为大家介绍了一些倾斜摄影相机背后的技术(可以翻看我的上一篇文章),文章分析了倾斜摄影作业流程的痛点,解释了为什么光学镜头还会影响到软件的空三建模,最后是通过什么技术手段去解决这个问题。本期我们再来谈一谈另一个影响航测的因素——畸变。畸变作为光学系统中经常提到的一个参数,直接影响数据的处理和最终成果的精度!
二、畸变是什么
镜头畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称,也就是因为透视原因造成的失真。这种失真对于摄影测量非常不利,毕竟摄影测量的目的是为了再现,而非夸张,所以要求航片要尽可能地反映地物的真实比例信息。但因为这是透镜的固有特性(凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线),表现在光学设计中的关系为:消除畸变的正切条件和消除光阑彗差的正弦条件不能同时满足,所以畸变和光学色差一样无法彻底消除,只能改善。
想弄清楚畸变的产生原因就需要先了解镜头的放大率:
在这里插入图片描述
图中,像高与物高存在比例关系,两者的比值即为放大率。
在理想成像系统中,物平面与透镜的距离保持固定,放大率为一定值,此时物通过透镜在像面上所成的像是相对于物的缩小或放大,仅存在比例关系,也就没有畸变。
但是在实际光学系统中,由于主光线的球差随视场角的增大而不同,因而在一对共轭物像平面上放大率不再是一常数,即图像中心的放大率和边缘的放大率不一致,则使像相对于物失去了相似性,这种使像变形的缺陷称为畸变。
对于摄影镜头,只要畸变引起的图像变形不为人眼所觉察,是可以允许的,这一允许的畸变值约为2%~4%。但是有些需根据图像来测定物体尺寸的光学系统,如航空测量镜头等,畸变则直接影响测量精度,必须对其严加校正。
在这里插入图片描述
三、畸变对倾斜摄影的影响
3.1、三倍经验公式与重投影误差
在倾斜摄影使用模型测图中,大家有个公认的经验公式值:在保证足够控制点前提下,模型的精度约等于影像采集平均分辨率的三倍,也就是说如果采集分辨率是1.5cm,那么模型精度约等于4.5cm。但是实际上很多客户发现,在有些场景下,某些厂家的倾斜摄影相机采集的模型精度高于三倍平均分辨率。那么在实际生产过程中,怎么确定这个三倍关系经验值是有效的呢?
首先,空三像点的误差会影响密集点云的误差,从而影响模型的相对误差。所以像点重投影误差的均方根(RMS of Reprojection Error)是客观反映最终建模精度的重要指标之一。通过查看空三报告中重投影误差的均方根值即可初步判断模型的精度可信度,RMS值越小,建模的精度相对就越高。
3.2、重投影误差对倾斜摄影的影响
影响重投影误差的均方根值大小的因素主要有:拍摄场景、成像传感器平整精度、像移、光学镜头畸变、畸变标定参数精度、空三匹配算法、平差算法。如果对于更大场景还需要考虑大气折射率、地球曲率的影响。知道影响重投影误差的因素就能很容易明白下面一系列原因:
1、为什么对于有三轴防抖的相机模型精度较差,并且空三很容易报错?
2、为什么在相同成像传感器上使用焦距越长的镜头,模型的重投影误差的均方根数值越小?
3、为什么相同分辨率的数据,多旋翼采集的影像生成的模型精度要优于固定翼?
4、为什么对于速度更快的大飞机,为了保证模型精度就须要配备像移补偿系统?
5、为什么测区有水面、大面积树林、反光面,空三重投影误差的均方根数值就越高?
在固定畸变参数的条件下,以上提到的干扰因素会影响计算后的像点、投影中心、物点的共线位置,导致空三匹配的点误差大,最终影响模型的精度。
3.3、误差的权重
在不场景同条件下,各种误差对精度影响的权重也不一样,这也是为什么实际生产过程中,当控制点多到一定程度之后,控制点的数量对精度的提高边际效用就越低。此时如果需要提高模型的精度,可通过提高影像分辨率、减小镜头的光学畸变或者使用更准确的空三匹配算法。
比如在实际工程中大家都知道通过倾斜摄影的技术是能够达到1:500地籍精度,但是只针对低矮的建筑;如果对于100米左右的高楼,无论做多少控制点,都不太保证能够达到地籍精度,这是因为设备的技术问题限制了应用。高层楼高精度的三维建模从设备层面来讲,只有通过改善镜头焦距和降低镜头的畸变,才能提高模型精度。
在这里插入图片描述
四、影响畸变的因素
4.1、镜头的焦距
一般情况下,定焦镜头焦距越长,畸变越小;焦距越短,畸变就越大。虽然超长焦距镜头的畸变已经非常小,但实际上为了兼顾航飞高度和其他参数,航测相机的镜头焦距不可能那么长。
比如下图是sony一款400mm超长焦镜头,可以看到镜头的畸变很小,几乎控制在千分之五以内。但是问题是如果使用这款镜头,sony a7r 3600w相机按1cm分辨率采集数据,航高已经是820m!在此航高下作业是完全不现实的。
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4.2、镜片的加工工艺
镜片加工是镜头生产流程中最复杂,精度要求最高的步骤,至少涉及8个流程。前工序有硝材-荒折-砂挂-研磨,后工序为芯取-镀膜-粘合-涂墨,加工精度和加工环境直接决定光学镜片的加工精度。目前中国非球面镜的加工与德国、日本、韩国加工精度还有一定的差距。
加工精度不高对成像畸变影响是致命的,直接会导致镜头的畸变不均匀,而这种不均匀无法参数化或者矫正,会严重影响模型的精度。
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4.3、镜片的安装工艺
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图一表示的是镜片安装过程中,镜片倾斜;
图二表示的是镜片安装过程中,镜片不同心;
图三为正确安装。
在上述三种情况中,前两种情况的安装方式均属于“错误”的装配,会破坏已经经过像差校正的结构,导致画面出现模糊、画面不均匀和色散等各种像差问题。所以在加工和装配过程中依然需要进行严格的精度控制。
4.4、镜头的安装工艺
镜头装配工艺是指镜头整体模组与成像传感器的装配过程。相机检校参数内方位元素主点位置、切向畸变等参数描述的就是该装配误差导致的问题。
一般来说,在一定范围是可以容许存在小范围装配误差的(当然肯定装配精度是越高越好),只要检校参数准确,就能够较准确地描述影像的畸变,进而将影像去除畸变。震动也会导致镜头的微小移动导致镜头畸变参数变化,这就是为什么传统航测相机作业飞行一段时间要重新固定再检校的原因。
五、DG4pros
作为睿铂旗舰产品,DG4pros最大核心技术是在如此小巧的体积之下把全画幅镜头畸变控制在千分之四以内。它集合了睿铂多年积累的光学镜头畸变矫正经验,基本能够消除因镜头装配误差导致的切向畸变。为了应对高精度城市建模问题,它还具备以下独特的技术特点:
5.1、双高斯结构
在结合行业特点,有着体积小、重量轻、成像畸变和色差等像差值小、色彩还原度高、分辨率解析度高等多种要求。在设计初始结构选择的时候,镜头采用了双高斯结构,如图所示:
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该结构分为镜头前部、光阑和镜头后部,前部和后部可以看似是关于光阑的“对称”。这样的结构使得前部和后部产生的一部分像差可以相互“抵消”,因此在后期进行像差校正和体积控制等方面都有着很大的优势。
5.2、非球面镜
为了后期模型效果考虑,睿铂相机使用了五个镜头,如果每个镜头重一倍,那么镜头模组整体就会整体重五倍;如果每个镜头长一倍,那么倾斜摄影相机体积至少增加一倍。所以在进行设计时,为了在得到高水准的画面质量的同时,保证像差和体积尽可能小,必须使用非球面镜片。
非球面镜片能将原本通过球面后离散开来的光线重新聚回焦点,不仅能获得更高分辨率,使色彩还原度高,同时还可以以少量的镜片完成像差校正,减少镜片数量以使相机更轻,更小。
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5.3、畸变矫正工艺
装配过程中的误差会导致镜头切向畸变增大,减小这种装配误差就是畸变矫正工艺,下图显示某个透镜的切向畸变示意图。大体上畸变位移相对于左下——右上角的连线是对称的,说明该镜头在垂直于该方向上有一个旋转角度,这是就由于装配误差导致的。
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因此,为保证足够高的成像精度品质,睿铂在设计、加工和装配上做了一系列的严格把关:
①设计初期,为了保证镜片装配的同轴度,尽可能在设计上保证所有镜片的安装平面均由一次装夹加工完毕;
②在高精度车床配合进口合金车刀,保证加工精度达到IT6级,尤其保证同轴度公差0.01mm;
③每个镜片安装的內圆面均配一套高精度钨钢塞规(每个尺寸包含至少3枚不同公差标准),每个零件均进行严格检验,平行度、垂直度等位置公差由三坐标测量仪检测;
④每颗镜头产出之后均要进行检验,包括投影解像和chart图测试,检测镜头的分辨率解析度和色彩还原度等各项指标。
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5.4 、DG4pro重投影误差的均方根
DG4pros的光学镜头是睿铂到目前为止研发的畸变最小的光学镜头,能够将空三解算后重投影误差的均方根数值控制在0.55个像素以内,能够实现更高的建模精度。
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DG4pros RMS
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DG4pros 畸变

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