影像匹配与密集点云生成研究

发布时间：2017-03-24 01:13

  本文关键词：影像匹配与密集点云生成研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近景摄影测量是现代城区建筑物三维信息获取的手段之一，具有高效、方便、成本低廉的特点。近景摄影测量在获取城区建筑物三维信息的流程一般分为三个步骤：相机标定、影像匹配、三维信息计算。 相机标定是计算机三维重建不可或缺的步骤。影响相机标定的因素可以分为外在因素和内在因素，本文采用两种比较成熟的定标方法：基于OPENCV的相机标定工具和MATLAB的camera calibration toolbox，在控制外界环境因素的情况下，通过实验，探究外在环境因素对相机标定的影像。得出影响相机标定的外在环境因素，在本次论文中，为相机标定提供良好的外界条件。 影像匹配阶段，采用基于区域增长的密集匹配算法，进行密集匹配。首先对建筑物影像进行稀疏匹配，获取密集匹配的初始种子点。但是，城区建筑物影像基线较宽且具有较多的重复特征，这些重复特征影响影像匹配精度，针对于此,提出一种基于SIFT的抗重复特征匹配算法。该算法在首先进行特征分类，将具有多方向的特征点首先匹配；保证匹配的鲁棒性，得到匹配图像的粗略视差。然后再对其余当方向关键点运用相关系数再进行匹配。采用基于仿射变换模型的RANSAC算法进行误匹配剔除，实验结果表明，该方法较传统的SIFT算法在匹配速度上有明显的提高，并且能够有效抑制重复特征的干扰，获得较高的匹配精度。对城区建筑影像匹配有现实的意义。 在获取初始种子点的基础上，进行点的扩散，传统的扩散方法不具有可控性。针对于此，提出基于建筑物结构的区域增长准稠密匹配。具体而言就是对建筑物进行边缘检测，提取建筑物的边缘信息，，将边缘信息进行匹配，获取建筑物的大体边缘轮廓。该算法在一定程度上抑制了点的扩散不可控性；再运用相对定向和前方交会，生成三维点云。
【关键词】：相机标定 抗重复特征匹配 密集匹配 建筑物边缘 区域增长 可控性
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P234.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-11
• 1.1 研究背景与意义7-8
• 1.2 图像匹配研究现状8
• 1.3 论文的主要内容与框架结构8-11
• 1.3.1 本文的主要内容8-10
• 1.3.2 本文的框架结构10-11
• 第2章 相机标定技术11-19
• 2.1 相机成像模型及相机标定参数解算11-13
• 2.1.1 相机成像模型11-12
• 2.1.2 相机标定参数解算12-13
• 2.2 基于 MATLAB 与 OPENCV 标定过程详解13-15
• 2.2.1 相机成像模型 MATLAB 标定13-14
• 2.2.2 OPENCV 相机标定14-15
• 2.2.3 影响相机标定效果因素15
• 2.3 相机标定改进15-18
• 2.3.1 环境控制15-18
• 2.3.2 改进像机标定18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 宽基线建筑物抗重复特征影像匹配19-35
• 3.1 仿射不变算子简介19-22
• 3.1.1 SIFT 算法19-20
• 3.1.2 MSERs 算法20-21
• 3.1.3 ASIFT 算法21-22
• 3.2 仿射不变算子的适用性研究22-26
• 3.2.1 仿射不变算子的适用性研究的意义22-23
• 3.2.2 仿射不变算子对仿射变换程度不同的影像效果研究23-24
• 3.2.3 仿射不变算子对宽基线建筑物影像匹配研究24-26
• 3.3 改进的 SIFT 宽基线抗重复特征匹配26-33
• 3.3.1 SIFT 算法对建筑物影像匹配缺陷分析26-27
• 3.3.3 改进的 SIFT 宽基线抗重复特征匹配理论剖析27-29
• 3.3.4 改进的 SIFT 宽基线抗重复特征匹配算法流程29-32
• 3.3.5 宽基线抗重复特征匹配实现32-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第4章 基于建筑物结构的密集点云生成35-49
• 4.1 密集匹配内容35-39
• 4.1.1 密集匹配基础理论35-37
• 4.1.2 密集匹配扩散策略37
• 4.1.3 密集匹配流程37-39
• 4.2 基于建筑物结构的密集匹配39-44
• 4.2.1 Canny 边缘检测40-41
• 4.2.2 基于建筑物结构的格网区域增长算法41-44
• 4.3 三维点云生成44-48
• 4.3.1 单独像对像对定向44-46
• 4.3.2 模型点坐标计算46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-51
• 结论49
• 展望49-51
• 参考文献51-53
• 附录53-54
• 致谢54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘毅;;基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年03期

2 邹峥嵘;谢萍;刘明选;肖奇;;基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配[J];测绘工程;2011年05期

3 徐志祥;吴波;田一翔;田礼乔;;基于角点特征的近景影像匹配算法[J];测绘信息与工程;2006年04期

4 朱丽娜;刘飞;;基于Wallis滤波的改进小波去噪方法研究[J];地理空间信息;2006年06期

5 刘凤英;王冬;卢秀山;;自稳定双拼航摄数码相机技术[J];工程勘察;2012年06期

6 刘向增;田铮;温金环;武建明;张朝阳;;基于仿射不变SIFT特征的SAR图像配准[J];光电工程;2010年11期

7 董友强;赵西安;亓晨;张海涛;;基于Matlab与Opencv的相机定标研究[J];北京建筑工程学院学报;2013年04期

8 袁春兰;熊宗龙;周雪花;彭小辉;;基于Sobel算子的图像边缘检测研究[J];激光与红外;2009年01期

9 王金德;李晓燕;寿黎但;陈刚;;面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年06期

10 尹文生;罗瑜林;李世其;;基于OpenCV的摄像机标定[J];计算机工程与设计;2007年01期

  本文关键词：影像匹配与密集点云生成研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：264880