无人机影像匹配点云三维构网算法的研究

发布时间：2021-06-17 01:56

　　在近些年来,无人机遥感技术得到了飞速的发展,其应用的领域也逐渐扩展。目前,无人机倾斜摄影可以实现建筑物的正直影像与其立面纹理的倾斜影像相结合,是城市景观三维建模的主流趋势。对于无人机所提供的倾斜影像,关于其影像匹配技术的研究比较多,但是针对于其匹配后影像建立三维模型的研究相对较少。如何根据无人机倾斜影像的特点来进行快速、准确的三维可视化模型建立,是无人机影像应用中的重要问题,也是目前无人机影像研究的热点之一。三维重建是基于二维影像恢复三维信息的关键技术之一,而三维构网过程是三维重建中必不可少的步骤。对于无人机倾斜影像来说,其三维构网是指在已有的点云数据基础之上（通过倾斜影像密集匹配获得）获取空间三角格网的过程,由于三维空间三角网无法采用传统的投影法构建狄洛尼三角网,因此找出一种适用于无人机倾斜影像的三维构网方法是非常有必要的。本文针对无人机影像匹配点云数据量大、信息丰富等特点,找出了一种适用于无人机影像匹配点云数据的三维构网方法。文章首先详述了三维构网技术的研究背景、研究现状,并对三角网简化做了介绍;然后针对于无人机倾斜影像密集匹配点云的特点,研究了MC方法、泊松方法和图割法三种不同的... 

【文章来源】：东华理工大学江西省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状及发展趋势
        1.2.1 三维表面重建国内外研究现状
        1.2.2 三维表面简化国内外研究现状
    1.3 本文的研究内容
    1.4 本文的组织结构
2 几种典型的三维表面重建算法
    2.1 Marching Cubes表面重建算法
        2.1.1 等值面的定义及其三角面片近似
        2.1.2 MacrhingCubes算法提取等值面的流程
        2.1.3 MacrhingCubes算法优缺点分析
    2.2 基于泊松方程的表面重建
        2.2.1 泊松(poisson)方程应用介绍
        2.2.2 泊松重建原理及应用
        2.2.3 泊松重建方法的优点缺点分析
    2.3 基于图割法的表面重建
        2.3.1 基于图割法的表面重建原理
        2.3.2 基于图割光线一致性的重建算法
        2.3.3 图割法重构优点以及存在问题
    2.4 基于无人机影像匹配点云的三维重建
        2.4.1 无人机影像匹配点云的特点
        2.4.2 基于无人机匹配点云三维重建中存在的问题
    2.5 本章小结
3 改进的图割法三维三角网构建方法
    3.1 Voronoi图与Delaunay三角形
    3.2 图割法原理
    3.3 改进的图割法三维重建
        3.3.1 表面光线可见性
        3.3.2 表面与照片一致性
        3.3.3 表面平滑项
        3.3.4 改进算法的优点
    3.4 本章小结
4 三角网简化方法
    4.1 三角网简化方法介绍
    4.2 顶点聚合类算法
        4.2.1 聚类计算方法简介
    4.3 增量式简化算法
        4.3.1 拓扑关系操作
        4.3.2 距离测量
    4.4 格网逼近算法
    4.5 本章小结
5 实验与分析
    5.1 改进的图割法三维构网可行性分析
        5.1.1 噪声对算法鲁棒性的影响
        5.1.2 随机异常点对算法鲁棒性的影响
    5.2 三维构网实例应用与分析
        5.2.1 数据的来源与实验环境的介绍
        5.2.2 利用图割法进行三维重建的结果展示
        5.2.3 图割法表面重构与其他方法的对比与分析
    5.3 三角网简化过程与结果
        5.3.1 三角网优化的目的
        5.3.2 简化标准评定
        5.3.3 三种简化方法的结果展示与比较
    5.4 实验结论
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
附录



本文编号：3234223