基于序列图像的地形地貌三维重建关键技术研究

发布时间：2020-05-31 06:52

【摘要】：地形地貌三维模型具有形象易懂,尺寸、表面积和体积等信息可直接在三维模型上量取等优势,在土地整治、城市开发、重大基础工程建设中具有广阔的应用前景。本文首先搭建了一个基于序列图像的地形地貌三维重建平台,然后在此平台上进行地形地貌三维重建相关内容研究,并致力于解决现有三维重建关键环节存在的不足。主要研究内容如下:(1)提出了一种基于图像信息熵的自适应阈值DAISY(菊花状)特征点提取算法。针对SIFT特征点存在分布不均匀问题,提出一种基于图像信息熵的自适应阈值SIFT特征点检测器,改善了特征点分布;针对非极值特征点,采用DAISY特征描述子来保证鲁棒性和可区分性。融合上述两种算法,实现了一种基于图像信息熵的自适应阈值DAISY特征点提取算法,实验表明上述算法可较为均匀地从图像中提取特征点。(2)研究了一种基于对比区域低频信息相似度的匹配图像对识别算法。针对缺乏预测照片相互重叠关系辅助信息的情形,首先利用局部特征点相似度获取若干对匹配特征点,选取匹配点所在区域作为对比区域,然后通过感知哈希算法评价对比区域低频信息的相似度,统计若干对比区域的相似度均值来判别是否为匹配图像对,实现了一种基于对比区域低频信息相似度的匹配图像对识别算法。实验表明,将上述算法可以筛除大量非匹配图像对,有效提高整个特征点匹配环节的效率。(3)研究了一种基于边缘特征自约束的表面网格模型构建算法。常规网格构建算法忽略了真实场景中存在的拓扑信息,依赖数学方法模拟离散点云连接关系,由此导致网格模型失真。针对上述问题,提出使用真实场景中的边缘拓扑信息来约束散乱点云的拓扑连接关系,然后采用基于局部降维的带约束三角网构建,实现了一种基于边缘特征自约束的表面网格构建算法。实验表明上述算法提高了表面模型对真实场景的还原程度。
【图文】：

三维点云显示

16(b) 丘陵地区三维表面网格模型图 2-10 三维表面网格模型显示2.6 本章小结本章阐述了基于序列图像的地形地貌三维重建实验平台的搭建过程，，该系统采用基于 SFM 的稀疏点云获取方式和基于 PMVS 的密集点云获取方式，集成了三种经典的表面模型构建算法，设计了数据可视化界面，具备基于序列图像进行地形地貌三维重建的基本功能。本章的算法集成和代码编写为后续研究提供了开发测试平台。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P208;P931;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2689470