GPS改进的移动球形全景影像三维重建方法

发布时间：2021-08-05 05:08

　　针对传统方法难以直接用大规模测量范围的移动球形全景影像较好地实现三维重建的问题,该文提出基于GPS改进的三维重建方法。采用增量式运动恢复结构算法,基于GPS改进了影像匹配,场景初始化和光束法调整等主要步骤,较好地加快了影像匹配速度,实现大规模影像数据集的EG图的有效构建;减少了两两匹配的误差对初始位姿估计的影响,实现更快更好的模型重建;采用基于GPS位置信息加权的光束法调整优化影像位姿和场景模型,实现三维重建尺度的准确恢复。实验结果表明,本文方法不仅有效地解决了传统增量式运动恢复结构算法在大规模重建过程中丢失影像的问题,还显著地提高了位姿估计效率,并且合理地优化了场景重建效果。 

【文章来源】：测绘科学. 2020,45(05)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

算法流程

球形全景影像成像模型可以看做一个虚拟球形相机,以球心为相机光心,通过中心透视投射到球面上进行成像,如图2所示。平面影像ABCD为球形全景影像经过透视投影所得,长为W,宽为H,满足2∶1的关系。设A为原点,AB为x轴,AD为y轴,建立球形全景影像平面坐标系,同时令空间原点为球心O,指向G在球形全景影像上的映射H为Z轴,X轴在球形全景赤道平面上与Z轴垂直,建立球形全景空间直角坐标系[13]。球形全景影像空间坐标系中,Pc为三维场景任意模型点坐标,经过中心投影在球形全景影像上成像为点P(x,y,z),该像点在球形全景平面影像ABCD上存在唯一对应的像点M(u,v)。像点P在球形全景空间直角坐标系的坐标还可以用经纬度表示,得到点M和P之间的映射关系,见式(1)和式(2)。

式中:Rw为3×3的矩阵;tw为3×1的矢量,分别表示摄影坐标系相对于全局坐标系的旋转和平移量。为了找到正确的同名点匹配关系,一般需要利用对极几何约束来剔除误匹配。如图2(a)所示,C和C′分别为两个球形相机中心的三维坐标;x和x′分别为物方点X投影到球面上的三维点坐标,x、C和C′可确定核面π、x′,C和C′可确定核面π′,核面与相机球面相交得到大圆形核线,在三维空间中相交得到直线L[12]。如图3(b)所示,点X、x、C、C′、x′、 L仍在同一个平面上,用R和t分别表示相对位姿的旋转矩阵和平移矢量,对极几何约束可以表示为式(5)。

【参考文献】：
期刊论文
[1]全景媒体的系统架构研究综述[J]. 罗莹,宋利,解蓉,罗传飞.  电信科学. 2018(02)
[2]车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法[J]. 陈驰,杨必胜,田茂,李健平,邹响红,吴唯同,宋易恒.  测绘学报. 2018(02)
[3]球面全景影像相对定向与精度验证[J]. 谢东海,钟若飞,吴俣,符晗,黄小川,孙振兴.  测绘学报. 2017(11)
[4]增量式SFM与POS辅助光束法平差精度比较[J]. 薛武,张永生,赵玲,于英,王涛,李磊.  测绘学报. 2017(02)

硕士论文
[1]球形全景影像位姿估计[D]. 吴幼丝.武汉大学 2017
[2]全景图像获取和显示技术研究[D]. 何鼎乾.解放军信息工程大学 2013



本文编号：3323128