多视角倾斜影像DSM自动提取的关键技术研究

发布时间:2017-04-29 09:06

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【摘要】:多视角倾斜相机由于可获取大重叠度、多角度影像用于三维重建而受到重视,然而,倾斜影像包含严重的几何畸变和辐射畸变,遮挡现象也更加严重,增加了自动提取DSM(Digital Surface Model)的难度。本文围绕倾斜影像DSM自动提取技术展开研究,在分析倾斜影像特点的基础上,对多视角倾斜影像连接点提取、光束法平差、影像密集匹配等技术进行了研究,提出了自动匹配生成DSM的方案,取得了一定进展。论文主要完成的工作和创新点有:1.在分析AMC580相机技术参数的基础上,实现了影像去噪、影像增强、相机畸变改正和核线影像生成等影像预处理过程,为后续影像匹配提供了高质量影像。2.针对倾斜影像畸变严重的情况,结合SIFT特征和Shi-Tomasi特征的特点,根据点的共面关系,提出一种基于射影关系的大倾角立体影像匹配策略,实验表明,该算法对大倾角立体影像有良好的适应性。3.结合多视角倾斜相机获取影像的特点,提出一种下视关联的多度重叠连接点提取方案,并使用该方案成功提取了大量高精度连接点。4.阐述了光束法平差的基本原理,在分析非线性模型解算方法的基础上,引入LM(Levenberg-Marquardt)算法答解光束法平差方程,利用本文获得的连接点进行光束法平差,有效提高了外方位元素的精度。实验表明,LM算法可以获得优于传统算法的定位精度。5.引入基于BT(Birchfield-Tomasi)算法的半全局匹配提取密集同名像点,分析了多视角倾斜影像DSM自动提取的流程,提出了基于下视DSM的自适应权重融合策略,有效的提取了多视角倾斜影像的DSM。
【关键词】:多视角倾斜影像 连接点提取 光束法平差 密集匹配 DSM(数字表面模型)
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-17
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 多视角倾斜摄影数据处理方法的研究现状及发展10-15
  • 1.2.1 多视角倾斜航空摄影发展现状10-11
  • 1.2.2 大角度倾斜影像匹配研究现状11-13
  • 1.2.3 多视角倾斜影像区域网平差研究现状13
  • 1.2.4 DSM自动提取技术研究现状13-15
  • 1.3 论文研究内容与结构安排15-17
  • 第二章 多视角倾斜影像获取与预处理17-28
  • 2.1 引言17
  • 2.2 多视角倾斜航摄相机AMC58017-18
  • 2.3 多视角倾斜影像预处理18-27
  • 2.3.1 影像去噪18-20
  • 2.3.2 影像增强20-22
  • 2.3.3 相机畸变改正22-24
  • 2.3.4 核线影像生成24-27
  • 2.4 本章小结27-28
  • 第三章 多视角倾斜影像连接点提取28-46
  • 3.1 引言28
  • 3.2 大倾角立体影像匹配策略28-39
  • 3.2.1 常见特征点提取方法28-30
  • 3.2.2 基于射影关系的大倾角立体影像匹配策略30-39
  • 3.3 多视角倾斜影像连接点提取39-42
  • 3.4 实验与分析42-45
  • 3.4.1 实验数据与实验环境42
  • 3.4.2 大倾角立体影像匹配实验42-44
  • 3.4.3 多视角倾斜影像连接点提取实验44-45
  • 3.5 本章小结45-46
  • 第四章 多视角倾斜影像光束法平差46-56
  • 4.1 引言46
  • 4.2 光束法平差模型的建立46-48
  • 4.3 光束法平差模型的解算48-50
  • 4.4 基于LM算法的多视角倾斜影像光束法平差50-52
  • 4.5 实验与分析52-55
  • 4.5.1 基于岭估计的光束法平差实验53
  • 4.5.2 基于L曲线法岭估计的光束法平差实验53-54
  • 4.5.3 基于LM算法的光束法平差实验54-55
  • 4.6 本章小结55-56
  • 第五章 多视角倾斜影像DSM自动提取56-69
  • 5.1 引言56
  • 5.2 基于BT算法的半全局匹配56-60
  • 5.2.1 匹配代价计算57-58
  • 5.2.2 视差计算58-60
  • 5.2.3 一致性检查60
  • 5.3 DSM生成60-62
  • 5.3.1 DSM生成流程60
  • 5.3.2 同名点的坐标转换60-61
  • 5.3.3 空间前方交会61
  • 5.3.4 粗差剔除61-62
  • 5.3.5 基于下视DSM的自适应权重融合策略62
  • 5.4 实验与分析62-68
  • 5.4.1 密集匹配算法实验62-63
  • 5.4.2 基于BT算法的半全局匹配实验63-64
  • 5.4.3 DSM自动提取实验64-68
  • 5.5 本章小结68-69
  • 第六章 总结与展望69-71
  • 6.1 总结69-70
  • 6.2 展望70-71
  • 致谢71-73
  • 参考文献73-77
  • 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号:334567

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