基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算

基础矩阵估算是计算机视觉中恢复两张影像相对运动不可缺少的步骤,通常使用Ransac算法从包含大量外点的数据集中估计基础矩阵。经典Ransac判断样本是否为内点的阈值是经验值,不能满足所有样本,且在两个矩阵含有相同内点数时无法确定最优基础矩阵。本文介绍了自适应Ransac算法及流程,将其应用与基础矩阵的解算中。通过利用无人机影像与手机拍摄照片进行实验。实验结果表明,自适应Ransac算法可得到比经典Ransac更精确的基础矩阵。     

利用无人机倾斜摄影测量进行三维地籍测量

针对传统地籍测量方法受天气影响大、效率低下等问题,探讨利用无人机倾斜摄影测量技术进行地籍测量的方法.该方法首先通过无人机获取倾斜影像,然后运用建模软件构建实景三维模型,最后利用三维测图软件在三维模型上进行数据采集.在提高模型精度方面,描述了三种不同的影像空三加密方法.以安徽省阜阳市某村为例,验证了该方法在地籍测量中的可行性,及再空三法能够提高模型的精度与稳定性.