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倾斜影像密集匹配点云建筑物提取技术研究

发布时间:2021-08-27 21:26
  作为一种新兴数据,密集匹配点云因具有真实、丰富的地物信息而被广泛关注,并且随着多视倾斜摄影测量技术的发展得到了越来越多的应用。但是由于密集匹配点云具有粗糙、地物边界模糊、数据冗余大等特点,传统激光扫描点云处理技术对其适应性较差,研究适用于密集匹配点云数据的处理算法具有重要应用价值。本文围绕密集匹配点云的数据结构特点、高程精度评价、滤波、建筑物提取等问题开展研究,完成的主要工作与创新点如下:1.阐述了论文的研究背景以及研究意义,总结了点云处理算法的研究现状以及倾斜摄影测量技术的发展历程,详细分析了密集匹配点云与传统激光扫描点云的特点。2.设计了一种无地面控制点条件下,以激光扫描点云为参考数据的密集匹配点云高程精度评价算法。首先通过基于点的区域生长分割激光扫描点云,提取具有稳定位置、几何结构的屋顶面,然后构建平面方程,计算密集匹配点云的高程拟合值,最后统计最小平面单元的高程残差平均值和均方根误差。实验表明,高程残差平均值和均方根误差对点云高程偏差和垂直方向噪声情况具有指示意义。3.针对复杂城市场景,提出了一种改进的深度图像区域生长分割和基于邻域语义信息合并地面点的滤波算法。首先根据密集匹配... 

【文章来源】:战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

倾斜影像密集匹配点云建筑物提取技术研究


国外倾斜相机

相机,镜头


(a) SWDC-5 相机外观及镜头 (b) AMC580 相机外观及镜头(c) TOPDC-5 相机 (d) 双鱼座相机外观图2.2 国产倾斜相机五镜头倾斜相机的工作原理是在每个相机曝光位置,从正视、前、后、左、右五个不同的角度同时拍摄地面目标,如图 2.3(a)。两镜头相机采用悬停时对置摇摆拍摄的方式,如图 2.3(b),第一次曝光获取左、后两张侧视影像,第二次相机旋转并曝光获取一到两张垂直影像,第三次相机旋转并曝光获取前、后两张影像,同样可以获取五个方向的影像。两镜头的设计大大减轻了相机的重量,节省各项开支的同时,还可以有效增加无人机续航时间。(a) 五镜头相机工作示意图 (b) 两镜头相机工作示意图图2.3 倾斜相机工作示意图图 2.4 是 2017 年 Leica 公司推出的首款混合型城市航空摄影系统 CityMapper,将 8 千万像素中画幅 RCD30 倾斜相机和 700kHz Hyperion 激光雷达集成到单个传感器

影像,航空摄影,混合型,三维建模软件


图2.4 Leica 公司的 CityMapper 混合型城市航空摄影系统斜摄影硬件设备的推陈出新,面向倾斜影像的数据处理软件也相三维建模软件,就不得不提到 Bently 公司的 ContextCapture 和 Asel Factory,两者都是基于图形运算单元 GPU 的快速三维场景ture 是一套集合了欧洲高级摄影影像、计算机虚拟现实以及计算三维建模软件,对影像数据源近乎于没有任何限制,自动化程度真实地物的形状和纹理特征。Pixel Factory 的子模块 Street Factor感器模型,自动地处理来自于任何平台和任何相机的大量影er 和俄罗斯的 Agisoft PhotoScan 凭借亲民的价格优势具有较高的无人机倾斜影像的三维重建。三维建模软件逼真的重建结果,很的质量。针对倾斜影像密集匹配效果较好的软件还有 SURE、MicM种多分辨率多视匹配算法,PMVS是一种基于物方面元的多视立匹配(Semi-Global Matching,SGM)策略的 SURE 和 PhotoScan 在出众[55]。目前软件方面仍然是国外一家独大,国内尚无高效完善案。

【参考文献】:
期刊论文
[1]深度图像分割的城市区域倾斜影像密集匹配点云滤波算法[J]. 季虹良,戴晨光,张鑫禄,莫德林,仇多兵.  测绘科学技术学报. 2017(05)
[2]基于多尺度虚拟格网的LiDAR点云数据滤波改进方法[J]. 黄作维,刘峰,胡光伟.  光学学报. 2017(08)
[3]融合点、对象、关键点等3种基元的点云滤波方法[J]. 林祥国,张继贤,宁晓刚,段敏燕,臧艺.  测绘学报. 2016(11)
[4]基于植被指数限制分水岭算法的机载激光点云建筑物提取[J]. 赵宗泽,张永军.  光学学报. 2016(10)
[5]融合航空影像和LIDAR点云的建筑物探测及轮廓提取[J]. 程效军,程小龙,胡敏捷,郭王,张立朔.  中国激光. 2016(05)
[6]融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波[J]. 刘志青,李鹏程,郭海涛,张保明,丁磊,赵传,张旭光.  红外与激光工程. 2016(04)
[7]集成倾斜航空摄影测量和地面移动测量技术的城市环境监测[J]. 李德仁,刘立坤,邵振峰.  武汉大学学报(信息科学版). 2015(04)
[8]融合形态学灰度重建与三角网分层加密的LiDAR点云滤波[J]. 吴军,李伟,彭智勇,刘荣,唐敏.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(11)
[9]地面LiDAR数据中建筑轮廓和角点提取[J]. 童礼华,程亮,李满春,陈焱明,王亚飞,张雯.  中国图象图形学报. 2013(07)
[10]多核处理器的机载激光雷达点云并行三角网渐进加密滤波方法[J]. 亢晓琛,刘纪平,林祥国.  测绘学报. 2013(03)

硕士论文
[1]无人机影像匹配点云滤波处理与三维重建[D]. 秦川.西南交通大学 2015
[2]机载LiDAR点云数据滤波及辅助影像匹配技术研究[D]. 李鹏程.解放军信息工程大学 2012
[3]机载LIDAR数据滤波及建筑物提取技术研究[D]. 张皓.解放军信息工程大学 2009



本文编号:3367117

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