街景记录了传统遥感手段无法获取的建筑立面影像，在墙面广告与企业招牌等商业信息采集方面具有很大优势。针对街景中兴趣点(point of interest，POI)的定位方法，国内外已经有许多实用的研究，主要分为基于影像、点云、影像与点云结合3大类。基于影像的定位方法按影像类型可以分为框幅相片^[1]与拼接全景^[2]，按测量原理可以分为单像测量^[3]与多像前方交会^[4]，按外方位元素获取方式可以分为POS辅助^[5]、相对定向^[6]以及光束法^[7]。基于点云的定位方法可以分为利用点云进行直接定位^[8]、利用点云生成的深度图进行定位^[9]以及点云结合影像生成彩色点云^[10]进行定位。影像与点云结合的方法为将两种数据源配准，使用影像作为可视化交互界面，使用点云来提供三维信息^[11]。

由于高精度的激光扫描仪与惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)价格昂贵，街景采集车有时候只配备了全球定位系统(global positioning system，GPS)接收机，获取的街景影像只有位置信息而没有姿态信息。利用相对定向与光束法平差可以恢复影像姿态，但这两种方法流程复杂且计算耗时，并不适用于海量街景影像的兴趣点快速提取。为此，本文提出一种基于卫星地图的球面全景兴趣点采集方法，该方法利用采集车的轨迹数据推算目标方位角，辅助人眼在卫星地图上寻找目标。卫星地图测得的位置信息与街景影像提供的属性信息构成完整的POI信息，录入地理信息数据库中。

1 基于卫星地图的街景兴趣点采集方法 1.1 方法流程

基于卫星地图的球面全景兴趣点采集方法的主要内容有方位角估计、卫星地图地理定位、街景影像属性提取以及数据入库等，其流程如图 1所示。

1) 根据轨迹数据估计全景相机在世界坐标系中的水平方位角，如果街景采集车配备了低精度的单轴陀螺仪，则直接使用其提供的航向角。

2) 已知经纬映射图与球面全景的投影关系，根据像点在经纬映射图中的横坐标值计算目标在相机坐标系中的水平方位角。

3) 联合1)、2)确定目标在世界坐标系中的水平方位角。

4) 利用摄站中心与3)得到的水平方位角可以在卫星地图上确定一条指向目标的射线，在此射线两侧一定距离的搜索范围内人工确定目标，获得其地理位置。

5) 卫星地图提供的位置信息与全景影像提供的属性信息构成完整的兴趣点，录入地理信息数据库的要素表中。

1.2 相机在世界坐标系中的方位角估计

街景车的GPS数据可以解算出街景采集车的轨迹以及每张街景影像的位置。如图 2所示，假设N是当前摄站，M是一个已经过的位置，满足条件：

$ {t_N} - {t_M} \le \delta $

(1)

式中，t_M与t_N分别是街景采集车在M与N位置处的GPS时间；δ是一个阈值。

方位角在第一与第二象限的估计公式，在第三与第四象限是其补角为：

$ \theta _c^w = {\rm{arcsin}}\left( {\frac{{{X_2} - {X_1}}}{{\sqrt {{{({X_2} - {X_1})}^2} + {{({Y_2} - {Y_1})}^2}} }}} \right) $

(2)

式中，θ_c^w是相机在世界坐标系中的方位角；(X₁, Y₁)是M的坐标；(X₂, Y₂)是N的坐标。

考虑全景相机安装校正存在水平方位角度误差，且该偏差对于同批次采集的数据而言是固定值，可以人为再赋给相机方位角一个修正值。

1.3 目标在相机坐标系中的方位角计算

街景的全景球面与经纬映射图的关系如图 3所示，可以根据目标对应像点在经纬映射图中的横坐标值计算目标在相机坐标系中的方位角，计算公式为：

$ \theta _p^c = \pi x/h $

(3)

式中，θ_p^c是目标在相机坐标系中的方位角；(x, y)是目标在经纬映射图中的像素坐标；h是经纬映射图的行数。

1.4 目标在世界坐标系中的方位角计算

考虑到车载平台下全景相机的左右侧滚角与前后俯仰角一般都很小，因此，可用近似的方法给出目标在世界坐标系中方位角的估算公式为：

$ \theta _p^w = \theta _c^w + \theta _p^c $

(4)

式中，θ_c^w与θ_p^c分别是式(2)与式(3)的计算结果。式(4)不是严密模型，只能获取粗略值。

1.5 地理定位与属性编辑

图 4是搜索射线图，空心气泡是摄站位置，含点气泡是兴趣点位置。

在经纬映射图中获取目标的像素坐标，根据式(2)、式(3)、式(4)确定目标在卫星地图中的方位角。从摄站位置沿此方位角引出一条射线辅助人眼搜索并确定目标，从卫星图中获取其地理坐标。射线方程为：

$ \left\{ \begin{array}{l} L = {L_s} + \lambda \sin \theta _p^w\\ B = {B_s} + \lambda \cos \theta _p^w \end{array} \right. $

(5)

式中，(L_s, B_s)是摄站经纬度；λ是正比例系数；θ_p^w是目标在地图中的方位角。

从全景影像上目视获取目标的属性信息，包括名称、建筑类型与建筑层数等。将属性信息与位置信息存储在地理信息数据库中，方便显示与调用。表的结构还可以按照需求进行拓展，比如一栋建筑物上的兴趣点比较密集时，可以为兴趣点添加所在楼层、门牌号或者其他独特标志以示区分。

2 实验测试

本文所用卫星地图来自GMap.NET在线加载(地图供应者为BingSatelliteMap，缩放级别18~20级)，所用全景影像及其GPS位置信息来自Ladybug相机的数据集。

6个测试结果如图 5所示，每组数据左侧为全景图像的鼠标点击位置，右侧为在卫星地图中生成的搜索射线。搜索射线的方向基本正确，但也会存在一定微小偏差，主要有以下几个原因造成：全景影像存在拼接误差，卫星地图的精度有限，全景影像对应GPS的精度有限(频率偏低)。由于搜索射线的偏差角较小，在以其为中轴的扇形区域中，通过目视判断很容易确定兴趣点。实验证明，本文提出的方法可以在只有全景影像及其GPS数据的情况下，方便快速地提取兴趣点的位置与属性。

3 结束语

本文提出基于卫星地图的街景兴趣点采集方法，首先，根据采集车轨迹与目标像点坐标估计兴趣点在世界坐标系下的方位角；然后，使用摄站位置与此方位角确定搜索区域来辅助人眼判断；最后，将卫星地图提供的位置信息与街景影像提供的属性信息结合生成完整的兴趣点，并录入地理信息数据库的要素表中。