基于无人机影像的非增量式多视图几何 三维重建研究     

梁山军  王仁驹  杨诚 《北京测绘》2018,32(9)

增量式多视图几何三维重建对最初始的视图重建要求高,在后续重建过程中,需要不断的进行捆集调整,因此,最后重建的精度和效率都不高。非增量式三维重建对初始视图重建的精度要求不高,首先求出所有的摄像机参数,通过全局方式一次性计算目标三维点,在重建的精度和效率上要明显优于增量式三维重建。非增量式三维重建的主要难点在于如何精确的求出视图的全局旋转矩阵,为了提高全局旋转矩阵的计算精度,使用最优随机抽样一致方法(A Contrario-Random Sample Consensus,AC-RANSAC)来去除三维重建中错误的二视图关系,与传统的RANSAC设定固定阈值相比,AC-RANSAC能够自适应的设定阈值,避免了不同阈值对重建结果的误差影响。本文编程实现了非增量式多视图几何三维重建,并分别使用增量式和非增量式重建方式对一组无人机影像进行实验。实验结果表明,非增量式三维重建效率高、精度高,适用性更强。  相似文献   

特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建     

张一  姜挺  江刚武  余岸竹  于英 《测绘学报》2019,48(6):708-717

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   

基于变交摄影的隧道3D重建方法     

王资健  马宏飞  熊一丹  杨楸鹏  郑佳艳 《测绘科学》2018,(6):72-77

针对传统的正直摄影整体精度低和交向摄影效率差的缺点,该文提出了一种新的摄影方式——变交摄影。采用变交摄影方式对隧道表面信息进行图像采集,利用三维场景结构恢复(SFM)技术理论进行隧道的3D重建。结果表明变交摄影具有高效率、高精度的优点。将变交摄影3D重建结果与Leica激光扫描仪测量结果进行了对比分析,数据表明变交摄影三维重建模型具有较高精度。  相似文献   

GPS改进的移动球形全景影像三维重建方法     

《测绘科学》2020,(5)

针对传统方法难以直接用大规模测量范围的移动球形全景影像较好地实现三维重建的问题,该文提出基于GPS改进的三维重建方法。采用增量式运动恢复结构算法,基于GPS改进了影像匹配,场景初始化和光束法调整等主要步骤,较好地加快了影像匹配速度,实现大规模影像数据集的EG图的有效构建;减少了两两匹配的误差对初始位姿估计的影响,实现更快更好的模型重建;采用基于GPS位置信息加权的光束法调整优化影像位姿和场景模型,实现三维重建尺度的准确恢复。实验结果表明,本文方法不仅有效地解决了传统增量式运动恢复结构算法在大规模重建过程中丢失影像的问题,还显著地提高了位姿估计效率,并且合理地优化了场景重建效果。  相似文献   

融合SFM先验信息的城市三维线段重建算法     

张瑞  颜青松  曲英杰  邓非  蔡亚锋 《测绘科学》2021,46(8):55-62,119

针对城市场景中大量存在的边线结构特征,该文提出了一种融合SFM先验信息的城市三维线段重建算法.该文算法首先在影像金字塔中构建精简的二维线段集;然后将相机位姿及稀疏点等数据作为先验信息,引入极线约束、方向约束和深度约束构建匹配线对;最后根据匹配线对重建出三维线段集.实验结果表明,该文提出的三维线段重建算法,在保持场景完整性的同时,能够有效地减少线段误匹配和重建结果冗余,缩短重建时间,提高三维线段重建结果精度.  相似文献   

一种结合纹理择优算法的影像三维重建方法     

谢梓威  范冲  张云生 《测绘科学》2017,42(1)

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。  相似文献   

一种稳健的无人机影像三维重建方法     

于广瑞  刘兴春  时春霖  王智超 《测绘通报》2022,(6):76-81

针对传统摄影测量理论对航线规划、飞行姿态、影像重叠等航摄条件要求高,无人机高效保障优势不明显的问题,本文借助计算机视觉理论,提出了一种稳健的运动恢复结构（SFM）技术。首先,利用李代数旋转平均方法,将空间旋转关系的矩阵表达形式转换为向量的线性表达形式;然后,在最小二乘平差之前,引入L₁范数进行迭代初值优化,求解全局一致性旋转参数;最后,将位移和旋转参数的坐标系进行统一,实现匹配点三维坐标计算。试验结果表明,本文基于全局式SFM的无人机影像三维重建技术较传统摄影测量方法解算精度更高,三维点云重建效果更佳。在差分GPS摄站坐标辅助的光束法平差下,点位测量精度优于0.3 m;在不同航线布设条件下,影像解算的成功率均可达100%。  相似文献   

单应性约束的SAR图像序列MAP超分辨率重建     

卜丽静  苏旭  张正鹏 《测绘科学》2019,44(8):97-105,125

针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。  相似文献   

一种基于无人机序列图像的地形地貌三维快速重建方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈亮  熊自明  邓涛  张鑫 《北京测绘》2013,(6):29-32

提出了一种基于无人机序列图像的地形地貌三维重建方法,该方法采用Harris特征点和SIFT特征向量来提取图像特征,实现图像配准;采用准透视投影模型和因子化方法对未标定的图像序列进行自动标定;通过高效次优解三角化方法获取三维点云坐标;通过准稠密化扩散算法对三维点云进行稠密化;采用捆绑调整算法提高了空间三维点云的精度;采用Possion表面重建方法对三维点云进行了网格化处理.本文为无人机序列图像的应用提供了一个新的思路,拓展了无人机的应用空间.  相似文献   

基于CMVS/PMVS多视角密集匹配方法的研究与实现     

何豫航  岳俊 《测绘信息与工程》2013,38(3)

使用CMVS\PMVS密集匹配方法,不需要任何诸如可视壳、深度图、包围盒等先验知识.输入SFM点集,先通过CMVS对影像进行聚簇,以减少数据量,再由基于贴片模型的PMVS方案通过匹配、膨胀、过滤三个步骤,在局部光度一致性和全局可见性约束下完成密集匹配.整个过程中算法能自动剔除外点与障碍物,最终输出结果为覆盖整个重建目标表面的小型矩形贴片集.CMVS\PMVS密集匹配方法适用于对无序影像和室外场景的三维重建.实验结果表明:使用CMVS\PMVS密集方法得到的三维点云非常密集,具有很高的实用价值.  相似文献