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仿古建筑三维精细建模方法

 论文栏目:古建筑论文     更新时间:2015/11/16 11:14:08   

0引言

目前,针对地面激光点云数据处理的研究,主要集中在点云去噪、配准和表面重建等方面[47]。近年来,国内在应用激光扫描仪进行文物保护方面取得了不少成果,如蔡广杰等提出基于点云数据的复杂结构混合建模方法,实现大型复杂场景的精细纹理映射,完成了对西藏大昭寺的三维建模[8]。王莫等先后对太和殿、太和门等古建筑进行了三维数据采集,研究点云数据处理的理论和方法[9]。刘钰等基于重庆大足千手观音点云数据,研究点云的去噪、简化及网格化等预处理技术[10]。本文重点对大型复杂仿古建筑物的精细三维建模方法进行探索,在点云获取、配准、去噪、精简的基础上,分别采用TIN三角网和AutoCAD以及3DMAX方法构建完整的建筑物模型,实现模型的纹理映射和渲染,最后通过对比几种建模方法精度,验证了其用于建模可行性,同时分析各种建模方法的优劣,为古建筑物精细三维建模、文物保存和修复提供有效方法。

1点云数据获取

试验以河南理工大学西门大型仿古建筑为研究对象,采用LeicaScanStation2三维激光扫描仪进行数据采集。由于仿古建筑结构的复杂性,故架设了多站进行扫描,以获取较完整的扫描数据。数据采集时先根据其位置和形状,确定合理试验方案,包括测站和标靶的数目、摆放位置以及控制网布设等。每站扫描以能最大范围扫描到目标场景为准,且尽量避免了树木、车辆等杂物的遮挡。为确保点云配准精度,标靶数目不少于三个,且扫描时均匀布置在重叠区域内。按照预定的试验方案共架设扫描24站,获取了建筑物的影像和三维点云数据。采集时先用较低的分辨率对每站进行整体扫描,然后对古建筑物的牌匾、斗拱、雕塑、图样文字等细部构件进行分区高分辨率扫描。

2点云数据预处理

点云数据预处理是点云后期处理和建模的基础,包括点云配准、去噪和简化。其中点云配准质量直接决定着建模精度,而点云去噪和精简可以减少点云的数据量,提高建模效率,因此,点云预处理在三维建模中有非常重要的作用。

2.1点云配准

受仪器视角和环境的限制,点云扫描过程往往分多站进行,为了将不同测站的数据统一到相同的坐标系下,需要对点云数据进行空间配准,从而得到完整的点云模型。点云配准一般分为逐站配准、整体配准和精确配准。逐站配准以某一站点云数据为基准,其坐标系参考第一站点云,然后将各片点云采用同名点匹配的方法逐站进行拼接,其优点是拼接简单,无需考虑点云的坐标系问题,缺陷是容易造成误差的不断传递,尤其是模型端点处的点云误差最大[11]。整体配准的思想是采用控制点进行坐标系统一,通过间接平差计算转换参数,其方法简单,精度较高[9]。精确配准又称点集与点集配准,可使不同点云间的配准误差达到最小,如Besl和McKay[12]的最邻近点迭代算法,主要用于解决基于自由形态曲面的复杂配准问题,其精度很高,但对海量点云迭代的计算量大。综合考虑,本文采用了控制点拼接方法,如图1所示为点云拼接前后的对比图。

2.2点云去噪

点云配准实现了点云坐标系的统一,得到较完整的建筑物点云,但其包含了大量噪声点和冗余数据。由于仪器轻微抖动,测量物体表面反射特性差异,传感器质量、人为扰动、测量环境以及点云配准误差等因素的影响,获得点云难免存在杂乱点和噪声点,这不仅增加建模难度,而且还会严重影响建模精度和质量,所以要对点云进行去噪处理。由于该仿古建筑物结构复杂,包含的噪声点云数据量大,故先手动删除部分明显的噪声点,然后导入Geomagic做进一步的去噪处理。经去噪后的点云更加平滑,同时有效地减小了后期建模偏差。

2.3点云简化

经去噪处理后,点云数据量有了一定的减小,但整体数据量仍然很大,且包含大量冗余数据。由于三维激光扫描仪数据采集方式限制,如拼接造成的点云重叠,墙面采集时密度过高等。使获得的建筑物点云存在大量冗余数据,为进一步减少整体点云数据量,保证后期建模效率,必须对点云进行精简。点云统一化采样是对点云进行等间距采样,可有效减少点云的冗余数据。经点云拼接、去噪、简化后,提高了点云数据的整体质量,为构建精细模型提供保证。

3不同方法的精细建模

精细建模是数据处理的重点,通过精细建模、纹理映射和模型渲染,可以真实再现古建筑的形态和外观,为古建筑变形和损毁分析提供数据支持,因此,基于点云的建筑物建模方法进行研究很有必要。本文分别探讨了Geomagic、AutoCAD和3DMAX三种精细建模方法,通过精度对比,分析几种建模方法的可行性和优缺点。3.1Geomagic建模该方法是以点云为基础构建三角网模型和多边形网模型。由于其对点云的完整性要求较高,故建模时首先要对点云进行修复,之后构建三角网和多边形模型,然后基于处理后的多边形采用分块建模,最终再将各部分合并成为一个完整模型。(1)点云修复。由于树木遮挡,所采集的偏房点云数据有一侧出现空洞,处理时采用镜像方法对缺失点云进行修复。由于原始点云数据缺失较多,故采用局部点云镜像,并结合另一台三维激光扫描仪采集数据,实现了不同仪器和不同测站点云数据的拼接合并,有效弥补了数据缺失情况下点云建模不足。(2)分块建模。分块建模是将整体模型划分成各小块,在保证各块完整性和相邻块重叠度的基础上,降低整体建模难度。由于屋顶具有极其不规则的轮廓,因此,决定对屋顶、房屋进行分块建模。首先对拼接后的点云进行分割,分别获得屋顶、屋体点云,注意分割时保留一定重叠部分,然后分别构建屋顶、屋体点云模型,之后将两部分合并为一个完整的多边形模型。建模在保证屋顶轮廓完整性的基础上,有效减小了屋顶轮廓线的变形,同时简化了点云建模数据量。分块建模既保证了模型精度,又提高了数据处理速度。图2为屋顶分块建模后的效果图,图3为模型组合后的整体效果图。(3)纹理映射。纹理映射可提高光栅扫描图像的视觉丰富感,对真实感图像生成有重要意义。实验中,为防止纹理映射造成模型变形,采用Photoshop进行高清正射影像处理。在整体纹理映射的基础上,针对纹理残缺部位进行影像重新采集,并进行局部纹理映射,直到效果满意为止。3.2AutoCAD建模AutoCAD建模则是以点云数据为基础直接建模,使得古建筑细部构件的测量更加方便。该方法主要利用CloudWorx将点云导入AutoCAD,通过点云切片绘制出建筑物的三维线框图。AutoCAD建模时,首先构建主阁楼的台基、墙体和屋顶,之后构建出左侧的副阁楼,然后借助两侧建筑物的对称性,镜像构建出右侧阁楼,以提高建模效率。古建筑精细建模中还采用了复合物体法,即布尔运算、多段线拉伸、扫略、可编辑多边形的连续修改等方法。门窗制作运用了CAD的布尔运算;屋顶筒瓦的绘制采用了扫略功能,先绘制单个瓦片的断面图,沿屋顶曲面绘出路径,然后扫略得到一组筒瓦,再复制组合得到整个屋顶所有瓦面。建模时遵循先整体后局部、先控制后细节,以防止控制性尺寸出错引起的返工。首先绘制建筑物的中轴线,其次绘制台基、柱、檩、梁枋,然后绘制斗拱、椽望、墙体、门窗,接着绘制屋顶及脊兽等装饰构件,最后进行纹理贴图并渲染输出。图4为绘制的CAD三维线框图,图5为模型正面的纹理映射效果图。3.33DMAX建模方法3DMAX具有功能齐全、扩展性好、操作简便、建模逼真、功能强大等特点,在三维激光扫描技术大力发展的背景下,已成为虚拟古建筑重建的重要手段之一。3DMAX建模主要是通过量测建筑物各部件的点云尺寸,然后通过一系列的拉伸、挤出和自由变形等编辑操作构建各构件模型,然后将各部分组合成一个整体。建模时首先要根据建筑物特点确定建模顺序。按照从下至上的顺序依次构建台基、墙柱、屋顶,完成主阁楼的建模,按同样的方法构建单侧副阁楼,之后采用镜像复制得到另一侧阁楼,最后进行纹理贴图和渲染。如图6为屋顶结构构建过程,图7为建模的最终效果图。

4建模分析比较

建模精度是衡量建模质量的重要指标,因此本文首先就三种建模的精度进行分析,然后分别就三种方法的建模工作量、效率、效果以及适用环境进行探讨。由于三维模型的构建是通过点云拟合建立的,故点云精度直接影响了建模精度。然而分析点云的单点精度较难操作,因此,本文处理时采用了距离比较法。在建筑物上选取20组具有代表性的点对,以全站仪测量和计算的边长作为理论参考,然后分别在TIN模型、三维线框模型和3DMAX模型上的相同点位上量取边长,通过边长较差对Geomagic建模、AutoCAD建模和3DMAX建模的精度进行对比分析。具体结果见表1(限于篇幅,这里仅列出12组)。(1)Geomagic建模精度分析。对表1中的测量数据进行误差分析可知,点云数据与全站仪的边长较差中误差为3.86mm,平均在6mm以内,故点云数据能够满足建模的精度要求;TIN模型相较于全站仪和点云数据的边长较差中误差分别为22.3mm和21.8mm。由于TIN模型的精度受点位偏移、点云拟合算法及模型修补等因素的影响,因此,其量边误差较大,最大可达30mm。此外在采用镜像功能进行屋顶建模时,镜像轴与屋顶实际中心轴难免存在偏差,这也是导致模型与全站仪数据偏差较大的原因。(2)AutoCAD建模精度分析。三维线框模型与全站仪和点云数据测边的较长中误差分别为10.9mm,两者差值具有一致性,进一步验证了点云数据用于精细建模的可靠性。相对于全站仪数据,三维线框模型的边长较差基本控制在20mm以内。因此,基于三维点云数据,采用AutoCAD进行三维建模能够满足工程精度要求。(3)3DMAX建模精度分析。点云数据上量测的边长与3DMAX建立模型所得数据之间存在着一定偏差,边长变形大都在20mm左右,其中误差为25mm。结果表示,采用3DMAX技术进行大型古建筑精确三维重建的精度稍差,但基本满足工程需求。通过对比发现,采用AutoCAD配合点云切片进行建模的精度要高于Geomagic多边形建模的精度,但相较于后者,CAD建模的自动化程度和效率较低,工作量大;而采用3DMAX建模的精度较差,但其效率和工作量相对适中,但建模的整体效果和美观度较高。当点云数据采集的质量较高且比较完整时,三角网建模精度会大大提高,能准确表达不规则物体和建筑物细部构建特征,但缺点是点云数据量庞大,处理速度较慢,对计算机存储和性能要求较高。所以建模时应根据具体的工程要求和用途,选择合适的建模方法和方案。例如,对于精度要求不高的虚拟三维场景浏览,可选择Geomagic和3DMAX建模,同时适当减少点云数据量;而对于文物保存和修缮,则可以采用AutoCAD进行工程图纸绘制和方案设计。

5结语

本文所采用的三种方法基本都能够实现高精度、高仿真模型构建,建立模型精度可满足工程需要。其中TIN模型的边长较差中误差在20mm左右,CAD三维模型精度为10mm左右,3DMAX模型精度稍差为25mm左右。实验虽然构建了精细的建筑物三维模型,然而如何有效去除点云噪声点,减少点云拼接误差,提高特征提取的自动化和构网建模效率,以及防止纹理映射造成的模型变形等仍是今后研究重点。

作者:李永强 牛路标 杨莎莎 吴珍珍 李立雪 单位:河南理工大学测绘与国土信息工程学院

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