基于改进SFM方法的航空摄影测量应用研究

发布时间：2017-05-19 09:19

  本文关键词：基于改进SFM方法的航空摄影测量应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：SFM (Structure From Motion)是通过运动的相机获取的多视图像集来估计相机位姿(Motion)和重建场景结构(Structure)的过程。由于计算机视觉与摄影测量技术相近,许多研究将SFM流程引入到航空摄影测量中进行空中三角解算,从而提高航空摄影测量的自动化程度。然而摄影测量领域对精度要求非常高,传统SFM方法的三维重建结果精度依赖于两幅图像特征点的精确匹配。另一方面,传统SFM方法使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法来鲁棒地估计基础矩阵及相机位姿,而该算法的阈值使用的是固定经验值,不能保证对所有的数据集都能估计出高精确度的模型参数,阈值选取不恰当会影响重建结果。因此,传统的SFM三维重建结果的精度难以达到摄影测量规范的要求。 针对以上问题,本文提出一种改进的SFM方法,旨在提高三维重建的精度。本文主要的工作归纳如下： 1)提出将基于特征的匹配(FBM,Feature Based Matching)方法和带有NCC(Normalized Cross Correlation)和LSM(Least Squares Image Matching)的基于区域的匹配(ABM,Area Based Matching)方法相结合。该方法采用分层匹配的方式,在图像金字塔顶层进行基于特征点的匹配(FBM),然后采用带有改进的NCC和LSM的基于区域匹配(ABM)方法逐层对匹配点位置进行调整,最终得到高精确度的匹配位置。将修正后的匹配点用于基础矩阵F估计,从提高摄像机参数的估计精度。 2)在基础矩阵估计和相机位姿估计阶段,本文提出设置自适应动态阈值的改进RANSAC方法,更加精确地估计出模型参数,从而提高重建的精度。 文章最后利用实际的无人机航拍图像序列,结合本文提出的方法完成摄像机的参数估计和场景三维信息回算。
【关键词】：SFM 计算机视觉 航空摄影测量 精度
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.4;P231
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 引言10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 选题意义12
• 1.4 本文主要内容和主要组织形式12-14
• 第二章 立体视觉三维重建的基本理论14-27
• 2.1 坐标系与摄像机成像模型14-19
• 2.1.1 坐标系14-17
• 2.1.2 小孔成像模型17-19
• 2.2 图像立体匹配19-21
• 2.2.1 基于区域的匹配19-20
• 2.2.2 基于特征的匹配20-21
• 2.3 相机标定21-25
• 2.3.1 传统的相机标定法22
• 2.3.2 相机自标定法22-23
• 2.3.3 基于本质矩阵和基础矩阵的摄像机标定方法23-25
• 2.4 三维重建25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 基于ABM与FBM结合的精确快速相机自标定方法27-39
• 3.1 引言27-29
• 3.2 SIFT特征提取29-30
• 3.3 改进NCC算法30-31
• 3.4 LSM31-33
• 3.5 实验结果33-38
• 3.5.1 精确匹配验证33-35
• 3.5.2 重建精度验证35-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第四章 改进RANSAC算法的精确SFM方法39-54
• 4.1 引言39-41
• 4.2 改进RANSAC算法41-43
• 4.3 实验结果43-46
• 4.3.1 改进RANSAC估计基础矩阵43-44
• 4.3.2 改进RANSAC估计相机位姿44-46
• 4.4 一种新的SFM流程46-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 总结54
• 5.2 展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 攻读所示学位期间发表学术论文情况61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 孙卜郊;周东华;;基于NCC的存在旋转的图像匹配方法[J];传感器与微系统;2008年05期

2 黄真宝;陈阳;;图像匹配中NCC算法的一种快速实现方法[J];信息化研究;2011年02期

3 徐奕,周军,周源华;立体视觉匹配技术[J];计算机工程与应用;2003年15期

4 郑永斌;黄新生;丰松江;;SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年02期

5 杨长江,汪威,胡占义;一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法[J];计算机学报;1998年05期

6 周时伦;;最小二乘影像匹配算法的实现与研究[J];信息通信;2013年04期

  本文关键词：基于改进SFM方法的航空摄影测量应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：378311