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针对传统影像定向方法难以适用于球形全景影像定向的问题,该文提出了一种基于运动恢复结构(SfM)算法思想的球形全景影像快速定向方法。通过避开视野盲区消除了由视野盲区特征点匹配引起的误差,并附加对极几何约束进行鲁棒估计以提高匹配精度;采用改进的EPnP算法对新添加的影像进行位姿计算,提高了新增影像的位姿计算精度和计算效率;提出了全景前方交会算法和全景光束法平差模型,并通过多种优化策略,提高了三维场景构建的精度。基于长白县街景序列影像的实验结果表明,该文所提算法能够实现多摄站球形全景影像的快速定向,并具有较好的精度水平。 相似文献
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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. 相似文献
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针对大规模无序影像稀疏三维重建问题,本文提出一种稳健、高效且易于并行的分区优化的混合式SfM方法。首先,利用SIFT算法进行影像匹配,无须GPS/INS等其他辅助信息,仅利用影像间的匹配结果计算得到的影像关联度完成影像分区。然后,提出一种改进的增量式SfM方法实现每个分区内快速重建,以及提出多项标准自动剔除不可靠分区并将这些分区内影像重新划分至其他分区,实现分区的动态调整。最后,提出一种稳健高精度的分区融合算法,实现相机参数、影像姿态和场景三维信息的准确融合。多组不同规模、不同影像类型以及不同场景的典型数据试验结果表明本文方法对不同数据集具有很好的稳健性,在保持高精度的同时能大大提高重建效率,尤其适用于大规模影像数据集。 相似文献
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针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题，本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法，可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构。具体来说，设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程，能够提供精确的相对位姿关系；采用一种基于概率分布的逆深度滤波器，地图点通过多帧信息累积、更新得到，而不再由两帧三角化直接获取；提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架，以及基于平差约束的地图点筛选策略，可以准确、高效解算相机位姿与场景结构。试验结果表明，与现有方法相比，本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度，而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图。 相似文献
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针对无人机拍摄的大数据量大倾角影像三维重建,为获取影像的相对位姿,解决影像相对定向迭代不收敛、鲁棒性低等问题,提出了一种基于全局一致性优化的无人机相对定向方法。通过对增量式相对定向算法全局一次性平差优化改进,得到影像的高精度位姿信息。实验表明,该方法进行相对定向的效率与精度得到明显提高,并具有较好的鲁棒性。 相似文献
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增量式运动恢复结构(ISFM)实现了无序影像的三维重建,在精细化建模、现实场景三维记录以及互联网影像三维重建等领域发挥了重要的作用。但增量式运动恢复结构方法仍存在稳健性差和精度低等方面的问题,常导致三维重建结果难以令人满意甚至三维重建失败,严重限制了增量式运动恢复结构技术的发展应用。本文提出了一种增强稳健性、提升精度的运动恢复结构方法。本文方法有如下3点贡献:①针对立体影像特征匹配结果误差点多的问题,提出了一种顾及特征响应值的参数自适应RANSAC方法,在有效剔除误匹配的同时,最大限度地保留了正确的匹配点;②设计了一种顾忌稳健性 相似文献
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球形全景成像可以克服透视成像视场角的局限,实现场景全覆盖的三维重建和量测。本文在普通影像位姿估计的EPnP(efficient perspective-n-point)算法上进行了改进和扩展,提出了一种稳健快速的球形全景影像位姿估计算法。首先,构建球形全景影像的投影模型,将EPnP算法的平面透视成像模型扩展到球面成像模型;然后,采用基于全景球心、像点、控制点共线条件方程的改进EPnP算法求解控制点的球形全景像空间坐标;最后,利用Horn绝对定位算法直接解算全景影像位姿。与球形全景影像位姿估计的后方交会算法的对比试验结果表明,本文提出的方法无须迭代求解,更为稳健快速,即使控制点数目较少也能达到高精度,基于非严格共中心拼接的全景相机,重投影误差可控制在3.00像素左右。 相似文献
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快速、准确的大场景影像三维重建技术可为灾害应急响应和灾情评估提供重要的决策依据。本文针对运动恢复结构(SfM)算法效率低的问题,提出了一种顾及影像拓扑关联关系的拓扑-运动恢复结构(TSfM)算法。TSfM算法利用低空无人机(UAV)自身的飞控记录构建影像拓扑关联关系,缩小了特征匹配时的影像搜索范围,与传统SfM算法相比,影像匹配的时间复杂度由O(n2)降低为O(n)。实验结果表明,TSfM算法实现了基于无人机影像序列的灾场快速三维重建,重建模型的相对精度与SfM算法的重建精度一致。将该方法用于四川芦山地震UAV影像三维重建,可检测出地震滑坡体及其形态信息。 相似文献
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具备尺度恢复的单目视觉里程计方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对单目视觉存在尺度不确定性,无法准确估计移动机器人位姿的问题,提出一种具备尺度恢复的单目视觉里程计方法。通过建立局部地图解决基于参考帧/当前帧的位姿估计方式过分依赖参考帧的问题;为了提高位姿估计精度,在使用滑动窗口控制计算量的基础上建立位姿与地图3D点的图优化模型进行光束法平差;最后基于平面假设成立和相机高度已知的条件下,通过图像RoI区域的稠密匹配,建立非线性优化模型解得尺度因子,从而实现绝对尺度恢复。实验结果表明,该方法能稳定地进行位姿估计并且有效地解决了单目视觉存在的尺度不确定性问题,可用于真实三维场景中移动机器人的位姿估计。 相似文献
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本文提出一种基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿方法,可以得到更加精确的位姿估计与三维重建结果。该方法首先利用改进生成树遍历得到包含完整场景的最小关键帧子集;然后通过四叉树均衡化算法进行三维地图点选取,并采用基于双窗口约束的平差策略限制计算量;最后按照自检校光束法平差原理构建误差方程进行求解。实验结果表明,该方法能够在保持计算效率的前提下,准确、稳健地补偿系统误差,提升位姿估计精度与重建模型的内符合一致性。 相似文献
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针对车载全景序列影像的位姿估计问题,该文提出了一种基于角元素和线元素的位姿估计优化方法。根据全景多视几何关系,建立了角元素和线元素多视约束的优化模型,并推导完成模型的位姿求解方法。然后作为初始外方位元素,加入稀疏GPS/INS的相机控制数据约束,采用全景球模型的稀疏光束法平差对位姿估计结果进一步优化。实验选择IP-S2车载移动测量系统获取的全景序列影像,对比分析单视图、全景视图的连续位姿估计、本文方法和GPS/INS控制数据。实验结果表明,该文方法可提高位姿估计的精度,并减少连续位姿估计产生的累计误差。 相似文献
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针对从影像恢复摄像机相对位姿的问题,提出了一种基于李群表示的本质矩阵快速分解的位姿估计算法。通过加权最小二乘方法优化了本质矩阵;利用本质矩阵和平移向量的关系求出了平移向量;由本质矩阵和位姿参数的等式关系建立目标函数,基于姿态的李群表示推导了旋转矩阵迭代估计过程;优化了唯一解确定的约束条件,避免了特征点的三维重建。仿真实验和真实图像实验表明提出的算法精度和鲁棒性均优于传统算法,算法效率得到明显提高。提出的算法避免了矩阵奇异值分解运算和大量的矩阵计算,而且只需对两组解进行唯一解确定,能够实现相对位姿的快速高精度估计。 相似文献
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为了提高视觉SLAM相机位姿估计的计算效率,提出一种直接位姿估计方法。该方法无需逐帧进行特征提取和影像匹配,直接根据像点辐射信息构建非线性优化问题求解相机位姿。推导了基于灰度变换系数的直接法位姿估计平差模型及相应的反向构成迭代解法,利用常速运动模型构建合理初值假设,设计相应的关键帧判断与创建准则,并基于ORB-SLAM系统框架进行实现,使其在保留间接法优点的同时,运算速度得以显著提升。实验结果表明:该方法估计每帧位姿仅需5.7 ms,可以在保证同等精度的情况下,达到ORB-SLAM系统2倍以上的整体计算效率,基本满足视频影像实时稳健三维重建的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(9)
对室内场景进行实时高质量的三维重建是机器人、增强现实等领域关注的重点。目前基于RGB-D传感器的三维重建方法存在局部模型重建效果差、点云模型包含孔洞等问题。而影响三维模型重建效果的主要因素有两个,一是由点云配准解算出的位姿参数精度,二是闭环检测准确程度。对此,在保证算法实时性的基础上,通过改进迭代最近点算法(iterative closest point algorithm,ICP)中匹配点的选取策略,提升模型重建效果。并利用径向基函数构建隐式曲面的方式对点云模型中的孔洞进行事后修补。选用ICL-NUIM等公开数据集进行实验验证,结果表明,改进后的算法在模型重建效果以及相机轨迹估计方面均有显著提升。 相似文献
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Kinect作为轻量级手持传感器,在室内场景恢复与模型重建中具有灵活、高效的特点。不同于大多数只基于彩色影像或只基于深度影像的重建算法,提出一种将彩色影像与深度影像相结合的点云配准算法并用于室内模型重建恢复,其过程包括相邻帧数据的配准与整体优化。在Kinect已被精确标定的基础上,将彩色影像匹配得到的同名点构成极线约束与深度图像迭代最近点配准的点到面约束相结合,以提高相邻帧数据配准算法的精度与鲁棒性。利用相邻4帧数据连续点共面约束,对相邻帧数据配准结果进行全局优化,以提高模型重建的精度。在理论分析基础上,通过实验验证了该算法在Kinect Fusion无法实现追踪、建模的场景中鲁棒性依然较好,点云配准及建模精度符合Kinect观测精度。 相似文献
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黄虎英 《测绘与空间地理信息》2023,(7):197-200
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。 相似文献