组合式全景相机成像模型的标定与分析

在移动测量系统的传感器标定时,精确解算全景相机的外方位元素是一个重要环节。针对使用全景相片来解算全景相机外方位元素的问题,介绍了理想全景相机成像模型和严格全景相机成像模型的原理。为了对这两种模型进行评价,设计了室内、室外两种情况下的两次基于全景相片的空间后方交会实验,使用最小二乘法解算了两种模型全景球坐标系的外方位元素。对两种相机成像模型解算的外方位元素进行精度比较。结果表明,理想全景相机成像模型存在系统误差,但在物距较大时,其对测量精度影响较小;而严格全景相机成像模型对系统误差进行处理,其模型更优。本结论对使用全景相片进行摄影测量计算有一定参考意义。     

球形全景影像位姿估计的改进EPnP算法

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。     

柱面全景图像拼接方法的仿真分析

随着虚拟现实(VR)技术的兴起,全景图像得到了更为广泛的应用,目前多通过求解单应矩阵对图像进行变换,由多相机拼接获取全景图像,但该方法会破坏成像中的共线条件,使拼接后的全景图像难以精确进行摄影测量中的三维重建等工作。本文提出了一种柱面全景图像拼接方法并对其进行仿真分析,该方法基于摄影测量共线方程,设定拼接相机的数目、成像焦距、成像位置和成像姿态,模拟多拼相机的成图过程,构建从三维点云到二维图像的柱面成像方程,通过成像方程不仅可以实现各图像的全景拼接,而且可对影响全景图像拼接精度的各参数进行定量分析,试验结果表明:1本文提出的柱面成像方程和全景拼接方法可用于不同数目相机及倾斜成像下的全景拼接;2利用成像方程推导的误差方程可知,全景图像拼接的精度受焦距误差、中心误差和旋角误差的影响,其中,焦距误差可通过图像重采样的方法校正,中心误差与摄影物距密切相关,而旋角误差主要受拼接相机数目的影响。     

基于普通数码相机的旋转全景摄影测量方法

普通数码相机固定在高精度旋转平台上可集成为旋转全景相机,水平旋转多位置拍摄,可获取全景影像。给出了旋转全景相机的成像几何关系模型,实现了旋转全景相机的标定,利用稀疏分布的少量控制点（最少3个）,即可解算出平台旋转中心坐标与起始方位角,及每张像片的外方位元素,再利用多站旋转拍摄的影像进行前方交会就可获得物方点坐标。实验结果表明,本文提出的方法在实际摄影测量中可少受视野和控制点数量的限制,通过较少的控制点即可解算出物方点坐标,且测量精度较好。该方法是在困难场景进行近景摄影测量的一种新的有效手段。     

车载全景影像核线匹配和空间前方交会

全景相机车载移动系统可以获取带有精确位置和姿态信息的序列全景影像,针对该影像数据,提出一种构建全景核线影像的方法,描述了在球面全景模型下构建全景影像之间核线几何约束的过程,并推导出具体的公式,然后在两张全景核线影像之间使用SIFT算法匹配同名点,最后根据摄影中心、像点、物点3点共线的原理,推导出全景影像的共线公式,利用前方交会的原理计算出物点的空间3维坐标。实验结果表明,本文方法可以降低全景影像匹配的难度,提高匹配点数量和精度,适用于实现基于全景影像的量测等功能。     

球面全景影像相对定向与精度验证

对传统的5点法相对定向算法的共面误差计算方法进行改进,提出了一种适合球面全景成像特点的相对定向计算流程。与传统方法相同,该算法首先计算本质矩阵,然后对本质矩阵进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矢量的候选解,最后利用重建的物方三维点坐标排除错误解。本文的贡献在于推导了球面全景共面条件公式,并使用点到核线平面的球面距离作为球面全景共面条件的误差项。模拟数据试验显示:当图像特征点的随机噪声在[-0.5,0.5]像素范围内时,3个姿态角的中误差约为0.1°,由相对定向恢复的相对平移量与模拟值的夹角中误差约为1.5°。使用车载全景相机配合POS获取的数据进行试验的结果显示:横滚角和俯仰角的中误差可以达到0.2°以内,航向角的中误差可以达到0.4°以内,由相对定向恢复的相对平移量与POS平移量的夹角中误差可以达到2°以内。采用本文相对定向算法的结果生成球面全景核线影像,提取影像之间同名点坐标并计算其列方向误差,结果显示核线影像同名点列坐标差的中误差在1个像素以内。     

铅垂线辅助城区航空影像的绝对定向

依据灭点理论，推导了空间铅垂线与航空影像的空间姿态角之间的关系及其相应的误差方程式，并分析了铅垂线辅助的单像空间后方交会和单模型绝对定向中所需的控制点数。最后，通过实际数据的试验研究了铅垂线辅助的单像空间后方交会和单模型绝对定向的精度与可靠性。试验结果表明，在传统的单像空间后方交会和单模型绝对定向中引入铅垂线约束条件，不仅定向精度与传统的基于控制点的绝对定向精度相当，而且可以减少所需的控制点数以及定向精度对控制点分布的依赖性。     

线阵全景相机检校模型研究

线阵全景相机通过线阵旋转来获取水平角可达360°场景的影像,将其应用于近景摄影测量可减少摄站数,避免影像拼接问题。分析了线阵全景相机检校的几何成像模型,推导了平差函数模型,并分别用模拟和实际全景控制场数据验证了该平差函数模型,结果表明该模型参数选择合理,正确描述了线阵全景相机的内部结构关系,是线阵全景相机的一种实用检校模型。     

SPOT 5高分辨率立体像对几何处理

介绍了SPOT 5 HRS成像物理模型,并在此基础上用该模型进行摄影测量中空间前方交会和物方的投影处理.直接使用SPOT 5 HRS严密几何模型进行定向,数据表明定向误差呈现较强的系统误差,为了进一步改善定位精度,本文采用了基于像方的仿射变换模型.试验表明基于像方仿射变换模型可以有效地消除严密成像模型中的系统误差.     

航空线阵摆扫式相机严格成像模型的构建与验证

对航空线阵摆扫式相机严格成像模型进行了深入研究。在分析航空线阵摆扫式相机的结构及成像几何的基础上,建立了合理的坐标系统用于描述相机物像相对运动的光线旋转关系,构建了线阵摆扫式相机的严格成像模型;利用蒙特卡洛法对严格成像模型的各个误差进行仿真,分析了其对几何定位精度的影响;通过模拟影像数据空间后方交会试验,验证了严格成像模型的正确性。     

Sensor modeling,self-calibration and accuracy testing of panoramic cameras and laser scanners

Terrestrial Linear Array CCD-based panoramic cameras have been used for purely imaging purposes, but they also have a high potential for use in high accuracy measurement applications. The imaging geometry and the high information content of those images make them suitable candidates for quantitative image analysis. For that a particular sensor model has to be established and the inherent accuracy potential has to be investigated. We developed a sensor model for terrestrial Linear Array-based panoramic cameras by means of a modified bundle adjustment with additional parameters, which models substantial deviations of a real camera from the ideal one. We used 3D straight-line information in addition to tie points to conduct a full calibration and orientation without control point information. Due to the similarity of the operation of laser scanners to panoramic cameras the sensor model of the panoramic cameras was extended for the self-calibration of laser scanners. We present the joint sensor model for panoramic cameras and laser scanners and the results of self-calibration, which indicate a subpixel accuracy level for such highly dynamic systems. Finally we demonstrate the systems’ accuracy of two typical panoramic cameras in 3D point positioning, using both a minimal number of control points and a free network adjustment. With these new panoramic imaging devices we have additional powerful sensors for image recording and efficient 3D object modeling.     

多影像空三平差辅助下的车载全景相机严密标定方法

针对目前全景相机标定方法的研究现状,提出了一种多影像光束法空三平差辅助下的全景相机内参数严密标定方法。首先建立全景相机标定场,对组成全景相机的每台单相机的内参数进行标定;然后按照预先设计好的摄影参数,旋转摄影获取全景相机在标定场中多个不同摄影方向的影像,利用其中一个摄站的标定影像和物方控制点通过空间后方交会的方法解算单相机之间的初始相对方位元素,即粗标定;最后将所有摄站的标定影像构建区域网并进行光束法空三平差,获取精确的全景相机参数,即严密标定。试验表明,文中提出的全景相机标定方法可以提高标定结果的精度和可靠性,为全景影像的拼接、量测及真彩点云的生成等后续研究和应用奠定可靠的基础。     

车载全景序列影像的位姿估计优化方法

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。     

全景深度图像精度分析及优化方法研究

针对三维激光点云数据生成360°全景深度图像存在像素分辨率不均匀的问题,提出一种顾及目标量测精度及可见度的全景深度图像生成方法,在保证全景影像表达地物的完整性的前提下提高其数据的存取精度。通过坐标转换和投影变换生成与全景影像匹配的全景深度图像;基于摄影成像原理分析摄影中心高度、深度值和像素分辨率之间的关系,得到不同深度处目标分辨率随摄影中心升高趋于一致的结论;综合分析地面目标分辨率和杆状目标尤其是树冠对树干的遮挡问题,确定特定场景下生成全景深度图像的最佳摄影中心位置并重新生成深度图像。实验分析表明,该方法能够在保证杆目标可见度的前提下提高地面目标量测精度。     

面阵图像定位精度提升方法研究

为了提升面阵相机成像定位精度,以吉林省松原市北部区域的机载面阵图像为实验对象,对成像过程进行误差分析与标定. 机载面阵相机成像存在由三个姿态角引起的定位误差以及由相机镜头畸变等因素产生的畸变误差. 针对以上问题,首先采用严密几何模型,得到面阵图像初步成像结果;然后,采用后方交会和多项式附加参数模型等方法解决内、外方位元素引起的误差问题,得到较为精确的定位结果;最后进行实验验证,测试结果表明,经过内、外方位元素的误差定标,能够控制在5 m以内的范围,精度提升94.37％,处理效果显著. 通过研究标定面阵成像过程中内、外方位元素产生的误差,提高了面阵相机定位精度,对面阵相机成像的应用和推广具有一定价值和科学参考依据.      

车载移动测图系统外方位元素标定方法

全景相机因其360°大视场、旋转不变性等优点,逐渐被用于构建车载移动测图系统。标定是保证系统获取精确地理信息数据的重要前提。本文针对全景相机和定位定姿系统(POS)集成的车载移动测图系统,提出一种外方位元素标定的方法。首先,在实际场景中布设高精度已知控制点。其次,构建全景球面模型,将全景影像通过球面投影反变换投影到该球面上,从球面上选择控制点而不是直接从存在扭曲的全景影像上选择控制点并得到其球面坐标。在建立点的相关性之后,结合地理参考绝对定位方程和坐标变换,求得全景相机相对POS的平移与旋转参数。最后,采用本文提出的标定方法,分别选择北京航天城和天津滨海新区进行试验。试验表明,GPS信号良好时,点的绝对定位中误差可达平面10.3cm、高程16.5cm;GPS信号不好时,点的绝对定位中误差为平面35.4cm、高程54.8cm;在较短距离范围内(3km),距离量测相对误差最大为5cm左右,GPS信号对相对量测没有明显影响。