差分摄站坐标约束下的无人机相机自检校

发布时间：2022-07-07 08:46

　　针对微小型测绘无人机搭载的非量测相机姿态变化大、内参数不稳定等问题,提出在精确的摄站坐标约束下,基于SfM算法的相机自检校方法。该方法基于10参数相机成像畸变模型,以最小化重投影误差为目标函数,利用加权LM方法求解相机参数估计值,解算过程采用增量法SfM流程保证解算收敛的速度和稳定性。试验结果表明,在差分GNSS摄站坐标约束下,相机检校参数的可靠性和检校场检校结果相当,可用于无人机非量测相机的高精度检校。 

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【文章目录】：
1 原理方法
    1.1 非量测相机的非线性成像模型
    1.2 重投影最小优化目标函数
    1.3 差分摄站坐标约束下的加权LM最小二乘估计
2 算法流程
3 试验与分析
    3.1 嵩山无人机检校场简介
    3.2 试验数据
    3.3 检校评价方案
    3.4 检校结果及评估
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]未知主点条件的相机焦距自标定方法[J]. 唐荣富,邓宝松,赵竹新.  计算机应用研究. 2020(04)
[2]利用无人机影像和广义迭代重加权最小二乘法的三维重建[J]. 李劲澎,姜挺,龚志辉,江刚武,张一,张颖.  测绘科学技术学报. 2017(03)
[3]基于多视图像的摄像机自标定方法[J]. 唐秋虎,张志毅.  计算机工程与科学. 2017(04)
[4]基于无人机影像序列的三维重建方法综述[J]. 刘磊,孙敏,任翔,刘鑫夫,刘亮,郑晖,黎晓东.  北京大学学报(自然科学版). 2017(06)
[5]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)
[6]受约束的稀疏光束法平差在相机标定中的应用[J]. 夏泽民,李中伟,钟凯.  光电工程. 2015(05)
[7]POS辅助光束法区域网平差[J]. 袁修孝.  测绘学报. 2008(03)



本文编号：3656110