多视图三维重建与点云轮廓特征提取技术研究与实现

发布时间:2022-02-15 03:37
  三维重建能够将现实景物在计算机中全方位再现,从而帮助人们全面认识环境物体信息。无人机由于其视角高、视场大等特点广泛应用于城市规划、土地勘测等领域。本文针对灾害发生后使用无人机对受灾现场建筑进行情况评测的应用场景,主要对其中使用到的多视图三维重建和点云轮廓特征提取两个关键技术进行研究,具体研究内容如下:首先,本文研究了通过图像重建三维模型所需的相关理论,并对重建时必要的相机内参数进行标定,为后续多视图重建奠定基础。随后,本文对采集到的待重建建筑的多幅多角度视图进行特征提取与匹配,寻找合适的初始图像对,恢复外参数和三维坐标完成初始模型重建,在此基础上每次选取一张新增图像,通过二维三维联系恢复相机矩阵,计算三维坐标并全局优化,获得稀疏三维模型,并通过稠密重建进一步完善模型轮廓和细节。针对实际应用时对断点重建和模型完善的需求,本文提出了基于模型的视图重建流程,能够随时基于已重建模型添加新视图以完善整体效果。之后,本文对计算得到的三维点云进行预处理,分割投影得到点云平面,提取平面轮廓,拟合出轮廓的直线特征。本文在直线特征拟合前引入轮廓线的可连接性判断,将提取出的平面轮廓分为空间位置上可连接的轮廓... 

【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省211工程院校985工程院校

【文章页数】:90 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

多视图三维重建与点云轮廓特征提取技术研究与实现


许志华等人的太平镇地震灾区重建结果

效果图,效果


Bundler系统的重建效果

效果图,系统重建,效果


图 1-3 Visual SfM 系统重建效果在基于无序图像的重建问题上,Snavely 等人[10-11]在 2006 年发布了成功运用SfM 方法进行重建的 Bundler 系统,该系统的重建效果见图 1-2,其采用增量式方法重建无序图像集合,包含相机标定、特征跟踪、位姿计算和全局优化四部分,其中每部分都使用了当时的经典算法,如 SIFT 特征检测[12]和暴力匹配、五点法[13]、

【参考文献】:
期刊论文
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[10]一种建筑物点云轮廓线的自动提取方法[J]. 秦家鑫,万幼川,何培培,陈茂霖,卢维欣,王思颖.  遥感信息. 2015(04)

硕士论文
[1]多无人机协同任务规划技术[D]. 韩攀.南京航空航天大学 2013



本文编号:3625836

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