基本概念
在开始使用 MipMapEngine SDK 之前,理解一些核心概念将帮助您更好地使用。本章节将用通俗易懂的方式介绍三维重建的基础知识。
🌍 什么是三维重建?
三维重建是从二维图像创建三维模型的过程。想象一下,您围绕一个建筑物拍摄了多张照片,三维重建技术能够:
- 分析这些照片之间的关系
- 计算出拍摄时相机的位置
- 根据相机的位置和纹理计算出对应像素的三维信息
- 将物体或场景的三维几何信息以点云或者Mesh的形式的表达
- 基于照片的纹理为模型添加的纹理,构建逼真的三维模型
三维重建的应用场景
- 测绘制图:生成高精度地形图和正射影像
- 城市规划:创建城市三维模型用于规划设计
- 文物保护:数字化保存历史建筑和文物
- 应急响应:快速获取灾害现场三维信息
- 工程监测:监测建筑工程进度和变化
- 3D内容资产生成:生成游戏、影视、AR/VR的3D内容资产
📸 摄影测量基础
🔄 三维重建流程详解
🔄 ReconstructFull 基本处理流程
处理流程特点
- 🚀 全自动化:从输入到输出全程自动处理,无需人工干预
- 🎯 智能决策:根据数据特征自动选择最佳处理参数
- 📦 多格式输出:支持同时生成多种格式,满足不同应用需求
- ⚡ 并行优化:多个输出分支可并行处理,提高效率
输出选择建议
- Web展示:选择 3D Tiles + DOM瓦片
- 专业分析:选择 OSGB + GeoTIFF + LAS
- 通用交换:选择 OBJ + PLY
- 测绘应用:选择 GeoTIFF + DSM + 控制点优化
1. 空中三角测量
空三是三维重建的第一步,它的任务是:
- 计算每张照片拍摄时相机的精确位置和姿态
- 建立照片之间的几何关系
- 生成场景的稀疏点云结构
2. 密集重建
有了相机位置后:
- 对每个像素进行深度计算
- 生成密集的三维点云
3. 三维模型重建
- 由点云构建三维网格模型
- 从原始图像创建模型纹理
- 生成便于大规模场景渲染的LOD模型
4. 不同格式的成果生成
最后,根据您的需求生成不同的成果:
- 三维模型:OSGB、3D Tiles、PLY、OBJ、FBX 等格式
- 点云数据:LAS、PLY 格式
- 高斯泼溅数据:PLY、Splats 格式
- 正射影像:GeoTIFF 格式的地理配准影像
- 数字表面模型(DSM):地形高程数据
标准输出目录结构
所有重建任务都会生成以下标准输出:
output/
├── 2D/
│ ├── dom_tiles/ # 正射影像瓦片
│ ├── dsm_tiles/ # 数字表面模型瓦片
│ └── geotiffs/ # GeoTIFF 格式成果
├── 3D/
│ ├── model-b3dm/ # 3D Tiles 模型格式
│ ├── model-osgb/ # OSGB 模型格式
│ ├── model-ply/ # PLY 模型格式
│ ├── model-obj/ # OBJ 模型格式
│ ├── model-fbx/ # FBX 模型格式
│ ├── point-ply/ # PLY 点云格式
│ ├── point-las/ # LAS 点云格式
│ ├── point-pnts/ # PNTS 点云格式
│ ├── point-gs-ply/ # PLY 高斯泼溅格式
│ └── point-gs-splats/# SPLATS 高斯泼溅格式
├── AT/
│ ├── mvs.xml # 空三结果
│ └── mvs_undistort.xml # 去畸变后的空三结果
├── report/
│ └── report.json # 质量报告
└── log.txt # 处理日志
输出格式说明
| 格式 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| 3D Tiles | Web展示 | 支持LOD,适合Cesium等平台 |
| OSGB | 专业软件 | OpenSceneGraph格式,广泛支持 |
| OBJ | 通用模型 | 简单通用,易于编辑 |
| LAS | 点云处理 | 标准点云格式,包含分类信息 |
| GeoTIFF | GIS分析 | 带地理坐标,可用于测量 |
| 瓦片 | 在线地图 | 多级切片,快速加载 |
🎯 关键参数解释
分辨率等级(Resolution Level)
控制重建的精细程度:
| 等级 | 说明 | 使用场景 | 处理时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | 超高精度,几何细节和纹理清晰度均为最高 | 专业测绘、精细建模 | 较长 |
| 2 | 高精度,一定程度的简化几何细节,纹理清晰度为最高 | 一般应用、快速成果 | 中等 |
| 3 | 低精度 | 预览、快速验证 | 较短 |
图像重叠度
🔍 质量控制
影响重建质量的因素
-
图像质量
- 清晰度(避免模糊)
- 光照条件(均匀光照最佳)
-
拍摄参数
- 重叠度(>70%)
- 飞行高度(影响地面分辨率)
- 拍摄角度(垂直+倾斜组合最佳)
-
典型的免像控精度
- RTK/PPK:厘米级精度(1
2cm + 12*GSD) - 普通 GPS:米级精度
- RTK/PPK:厘米级精度(1
💡 重建精度的最佳实践
- 🔧 可靠的重建精度:RTK和PPK免相控方案大多数时候能够达到不错的精度,但控制点与检查点仍然是最可靠的精度保证和验证方法,如果你的应用要100%的保证精度目标达成,或者项目交付需要提供充分的证据佐证成果的精度,务必布设控制点/检查点,否则你可能面临外业数据采集返工。
🚀 下一步
现在您已经了解了核心概念,可以:
- 详细阅读API文档,根据您的业务需求,定制化开发你的最佳自动化工作流