一种稳健的无人机影像三维重建方法

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%。