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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
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