一种基于无人机影像的高效三维重建方法

为提升无人机影像三维重建的效率和稳健性,本文首先将定位测姿系统所获取的POS数据应用于大规模无人机影像三维重建当中,通过构建影像关系图,大大减少了影像匹配量,降低了误匹配率;其次,应用运动恢复结构技术中的李代数旋转平均方法解决了旋转参数的线性化求解问题,并在迭代解算过程提出了将L1范数与最小二乘相结合的计算方法,提高了模型解算成功率。实验结果表明：本文方法在多种条件下均能获取纹理清晰的地表重建模型,且处理效率得到了明显提升,可满足地理信息成果应急保障要求。     

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

为了提高基于无人机影像重建三维场景的效率,提出了应用广义迭代重加权最小二乘法的全局式三维重建方法。首先,介绍了广义迭代重加权最小二乘法的基本思想和具体步骤;接着,将全局旋转矩阵的求解转化为李代数中旋转向量的求解问题,利用结合范数优化和迭代重加权最小二乘的方法求出全局旋转最优解;然后,根据极线几何约束条件,解算相机在全局坐标系下的相对平移方向向量,在广义迭代重加权最小二乘架构下,利用二次规划法求出相机全局位置最优解;最后,对影像位姿参数和重构三维点进行光束法平差优化。实验结果表明该方法在提高重建效率的同时,能够更真实地恢复场景的几何形态。     

一种结合纹理择优算法的影像三维重建方法

针对多视影像重叠度高、影像来源丰富等特点,提出了一种基于多视角影像的纹理择优映射算法,该方法对模型三角形进行逐个相机场景可见性分析,对模型在场景中不可见三角形和部分可见三角形进行选择性剔除,只对完全可见三角形及符合阈值计算的部分可见三角形提供候选纹理三角形,能有效解决模型不可见三角形和部分可见三角形被误贴纹理的问题,再通过对候选纹理三角形的视角分析,为几何模型表面三角形选择一个理论最优纹理,计算映射关系自动映射到模型表面。同时,本文将该纹理择优映射算法应用到基于近景影像的三维重建中,使用从运动中恢复结构SFM的方法进行相机标定及影像相对定向,通过CMVS/PMVS密集匹配方法从影像中获取点云模型,采用Possion算法重构模型三角网,最终利用提出的纹理择优算法确定最佳纹理并实现自动映射。通过与Smart3d、PhotoScan、lensphoto软件的对比证明了本文三维重建及纹理择优算法在近景影像三维重建中的有效性。     

改进的AKAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法.首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果.实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5％,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法.     

一种利用IGGII方案的稳健混合总体最小二乘方法

目的 混合总体最小二乘(mixed LS-TLS)合理地顾及了系数矩阵和观测向量误差,却没有考虑数据中可能存在的粗差。利用IGGII方案,提出一种稳健的混合总体最小二乘方法,并通过平面拟合进行验证。结合模拟数据和真实数据,通过与最小二乘(LS)、总体最小二乘(TLS)和混合总体最小二乘的对比分析,证实这种稳健混合总体最小二乘的平面拟合结果最为可靠。     

建筑场景三维重建中影像方位元素的获取方法

基于影像的三维重建需要确定影像的内、外方位元素,影像中的灭点为其提供了重要的线索,但灭点位置的不确定性,影响了方位元素计算的结果。通过分析灭点几何,建立了影像直线段与方位元素的直接联系,根据最小二乘平差的有关理论,给出了迭代计算影像的内、外方位元素的方法,并在三维重建的实践中进行了验证。     

无人机影像支持的矿区开采动态监测方法

长期的不合理开发与利用使得我国矿区环境问题尤为突出,对矿区进行动态监测可以有效减少矿业活动所带来的负面影响。传统的矿区环境监测多采用实地考察、逐级报告的工作方式,不但需要大量的人力、物力和时间,而且在发现问题时难以作出及时的反应,因此需要寻找一种能够满足当前矿区监测工作要求的方法。本文利用无人机获取矿区高空间分辨率影像来进行矿区开采的动态监测;获取的影像通过Agisoft PhotoScan Pro软件的SFM三维重建技术进行处理,实现了影像的快速拼接,以及高质量的数字高程模型（DEM）与数字正射影像图（DOM）的快速生成;最后利用ArcGIS软件的GIS方法得到不同时期的DEM高程变化情况及填挖方量,实现了矿区开采的动态监测。本次研究成果客观,可为矿区相关部门管理与规划矿区的开采现状提供有效的资料依据。     

无人机影像快速拼接改进

无人机摄影测量过程中具有相对航高较低,航行姿态不稳定,所获影像分辨率高,数量大等的特点,在影像拼接过程中涉及多张影像,其拼接误差会随拼接影像的数量增加而增大,其误差影响不容忽视。本文在对无人机影像拼接误差进行详细分析的基础上,在SIFT算法的基础上,通过确定合适的高斯核尺寸,采用分块匹配的策略,用L-M非线性最小二乘平差法在匹配过程中进行误匹配的剔除,实验结果表明,该方法对无人机影像的快速拼接效率和精度均有改进。     

基于无人机倾斜影像的数字校园三维重建

为研究基于无人机倾斜影像的数字三维重建的优缺点,对传统的三维模型重建方法与基于无人机倾斜影像重建三维模型的方法进行了对比分析。实验结果表明:传统的建模方式耗时比较长,但是模型精细;而基于倾斜影像重建三维模型方式可以快速获取大场景模型,但是模型细节较差,仍需后续进行手工修复。因此,实际建模需要根据需要,将二者结合起来,取长补短,发挥各自优势。     

一种利用单张影像进行规则物体三维重建的方法

提出了一种以单张影像为基础,基于灭点几何原理、共线条件方程及共面约束条件,进行规则物体三维重建的方法。该方法通过影像中的3条两两垂直的直线,利用灭点几何原理得到了影像的方位角元素;利用解算的角元素及共线方程得到了摄影中心坐标;最后,利用解算的影像外方位元素及共面约束条件得到规则物体的三维几何模型。     

TerraSAR-X影像直接地理定位方法研究

开展高精度直接定位算法研究对促进SAR影像的广泛应用具有重要意义。针对新型高分辨率雷达卫星TerraSAR-X影像,在无任何地面控制支持下采用距离多普勒构像模型及地球物理模型,通过线性化及最小二乘平差原理迭代求解目标点的位置矢量,并利用影像元数据文件中提供的影像四个角点和中心点的地理坐标作为控制点,消除定位结果中存在的系统误差。在利用陕西宝鸡地区的TerraSAR-X影像试验中,将其定位结果与当地1∶1万地形图上选取的控制点进行比较,获得的平均平面定位精度约±63m左右,表明该算法合理可行,具有一定的实用性。     

稳健加权总体最小二乘方法

加权总体最小二乘没有考虑观测数据中可能存在的粗差,本文基于IGG权函数,采用选权迭代法求解加权总体最小二乘。结合模拟数据和真实数据,系统地比较了加权总体最小二乘方法、基于Huber权函数的稳健加权总体最小二乘方法和基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法的系数估计和误差估计,通过对比分析表明,两种稳健加权总体最小二乘方法的参数估计结果比加权总体最小二乘方法更加可靠,且以基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法为最优。     

基于无人机遥感影像拓扑分析的三维重建

在无需任何地面控制点或其它先验知识前提下,探索一种基于无人机遥感影像的三维重建方法.利用无人机飞控数据建立的影像拓扑结构,依次通过特征点提取、影像匹配、从运动恢复结构等步骤估计出相机位置和姿态参数,并恢复出场景特征点云信息,最后对重建精度进行分析.试验结果表明,文中提出的方法可快速、可靠地实现较高精度的三维模型重建.     

一种顾及电子元件延迟的超宽带室内定位方法

针对超宽带定位系统中存在多种误差影响定位精度的问题,本文全面分析了超宽带室内定位的误差源,给出了超宽带室内定位基本函数模型,提出了将电子元件延迟这一系统差与三维坐标同时作为参数进行估计,并通过高斯-牛顿迭代算法得到定位结果的方法。试验结果表明,该方法能有效消除位置系统偏差,两组静态试验均以全站仪测量结果作为真值,点位误差分别为4.1、2.3 cm,相较于已有方法分别提高了64%和87%,而动态试验结果更接近于参考轨迹,最大误差小于10 cm。     

一种SPOT影像参数动态筛选的最小二乘匹配方法

本文从参数估计的角度出发,把最小二乘影像匹配(LSM)问题看作具有附加系统参数的平差问题。文中在理论研究和实验分析的基础上,指出附加参数选择是影响LSM匹配质量的主要因素之一。因此,文中提出了基于假设检验的参数动态筛选LSM算法。通过SPOT影像匹配实验比较,证实了参数动态筛选对改善LSM质量有效。     

物方面元匹配在倾斜摄影三维重建中的应用

采用传统的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,倾斜影像灰度和几何畸变较大,地物遮挡较多,导致匹配到的同名像点分布不均匀,匹配可靠性较低影响三维重建效果.提出采用物方面元匹配方法对倾斜影像做精化匹配.匹配方法的过程是:首先根据初匹配生成的物点信息,采用物方差分法计算物方面元的法向量方向角;然后根据极限约束估计同名像点坐标,进而前方交会求解物方面元高程初值;最后将物方面元法向量方向角和高程初值带入条件方程,做最小二乘匹配迭代计算,实现倾斜影像同名点匹配.在经过实验验证后发现:本文方法用于倾斜影像匹配时,可提高同名点匹配的可靠性和分布的均匀性.     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

提出了一种基于主成分分析-尺度不变特征变换（principal component analysis,scale invariant feature transform,PCA-SIFT）的特殊纹理航摄影像匹配方法。首先,对影像降采样并进行PCA-SIFT特征匹配;然后利用得到的同名像点计算平面单应矩阵,并确定影像对间的同名区域;随后,在同名区域间再次进行PCA-SIFT特征匹配并剔除误匹配点;最后,采用改进的最小二乘影像匹配方法对PCA-SIFT匹配结果进行精化,从而自动识别出同名像点。实验结果表明,本文方法可以达到子像素级的影像匹配精度,即使是在纹理贫乏和重复区域也能够匹配出足够数量的特征点,完全可以满足空中三角测量的影像自动量测要求。     

高分辨率影像定位的一种新方法

提出了利用小比例尺地形图和多分辨率影像实现高分辨率遥感影像定位的方法。阐述了利用线状地物代替点状地物实现低分辨率影像相对于小比例尺地形图纠正定位的方法,并通过金字塔结构的多分辨率影像逐级匹配,使高分辨率影像上的细致目标得以绝对定位。     

一种改进的加权整体最小二乘GNSS船姿估计方法

为提高GNSS船姿测量精度,该文构建了基于先验模糊度信息的乘性欧拉角GNSS载波观测方程,提出了一种基于部分变量误差模型(Partial-EIV)的加权整体最小二乘(WTLS)动态船姿估计方法。首先利用GNSS动对动加以基线长约束快速精确固定模糊度,然后将整周模糊度固定解作为已知值代入乘性姿态角载波观测误差方程,并将观测方程进行向量化;针对状态方程以及观测方程系数矩阵包含随机元素和固定元素的结构特征,引入Partial-EIV模型,采用一种改进目标函数的WTLS方法估计乘性欧拉角,该方法可以同时顾及状态方程以及观测方程误差,充分利用观测值以及姿态约束信息,减小误差累积。通过实测GNSS三天线匀速测姿算例对本文方法进行验证,结果表明,该文方法优于动态参考站差分(MBD)基线姿态直接解法,对于复杂海洋环境船姿测量具有一定的参考价值。