建筑场景三维重建中影像方位元素的获取方法

基于影像的三维重建需要确定影像的内、外方位元素，影像中的灭点为其提供了重要的线索，但灭点位置的不确定性，影响了方位元素计算的结果。通过分析灭点几何，建立了影像直线段与方位元素的直接联系，根据最小二乘平差的有关理论，给出了迭代计算影像的内、外方位元素的方法，并在三维重建的实践中进行了验证。     

异源高分辨率遥感影像的三维重建

针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。     

利用无人机影像和广义迭代重加权最小二乘法的三维重建

为了提高基于无人机影像重建三维场景的效率,提出了应用广义迭代重加权最小二乘法的全局式三维重建方法。首先,介绍了广义迭代重加权最小二乘法的基本思想和具体步骤;接着,将全局旋转矩阵的求解转化为李代数中旋转向量的求解问题,利用结合范数优化和迭代重加权最小二乘的方法求出全局旋转最优解;然后,根据极线几何约束条件,解算相机在全局坐标系下的相对平移方向向量,在广义迭代重加权最小二乘架构下,利用二次规划法求出相机全局位置最优解;最后,对影像位姿参数和重构三维点进行光束法平差优化。实验结果表明该方法在提高重建效率的同时,能够更真实地恢复场景的几何形态。     

一种基于无人机序列图像的地形地貌三维快速重建方法

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.     

基于大比例尺航空影像共面约束条件的相机自检校方法

提出了基于大比例尺航空影像共面约束的相机自检校方法,该方法使用所有立体像对同名点基于共面约束对相机的内方位元素及畸变系数进行解算。首先进行航空影像同名点匹配,构建立体像对;然后基于共面约束使用直接解法和迭代优化进行相对定向,解算相机位置与姿态;最后使用最小二乘优化方法解算相机内方位元素和畸变系数。对于高分辨率大尺寸航空影像,图像中心及边缘的畸变差异较大,为了进一步提高解算精度,对图像进行网格区域划分解算畸变。使用大比例尺航空影像进行解算能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,避免检校环境与使用环境不同解算得到的相机畸变参数不能真实反映所获取影像的畸变问题;使用所有同名点解算,避免由于选择不同特征点或控制点对检校精度的影响;通过区域网格划分,进一步提高了解算精度。对检校结果进行了分析,该方法精度较高,与基于室外检校场的精度相当,能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,提高了三维重建的精度。     

利用灭点进行相机检校与定姿的充要条件及其不确定性分析

本文探讨和论证了利用三个正交方向的灭点进行相机的内外方位元素定标与定参的不确定性问题,给出了灭点定参的充要条件,着重探讨了双正交方向灭点联合误差分布下解算第三灭点的问题,补充了相对误差椭圆估计灭点的不确定性方法,并提出了利用Monte-Carlo 方法模拟第三灭点空间分布和估算分布范围大小（面积）的算法。本文不仅丰富了利用灭点定参的基本理论与方法,而且揭示了灭点空间分布规律和不确定性,为研究灭点基础应用的普适性提供理论依据。     

基于VTK的点云数据三维重建

三维激光扫描技术又被称为实景复制技术,点云数据的三维重建是实现实景复制的关键,是当前的研究热点。本文主要研究了基于VTK的点云数据三维重建方法。首先介绍了VTK和三维重建方法;然后以VS2010为开发平台,引入VTK,实现了点云数据的α-shape重建、基于轮廓线的重建和PowerCrust重建。试验结果表明:α-shape重建结果的质量取决于参数α的取值;基于轮廓线的重建效率高,可以处理海量点云;PowerCrust重建结果质量高,但是效率低。     

基于多源数据的拼接型房屋三维重建方法研究

提出了结合房屋矢量数据、航空影像和点云数据的拼接型房屋(由平顶房、人字型和四坡型房屋组成)自动三维重建算法。算法重点研究了基于点云数据和影像特征提取的拼接型房屋屋脊线检测,并利用其对拼接型房屋组成的模型进行拆分;对于人字型和四坡型房屋组成模型,结合矢量数据和屋脊线,利用几何约束条件自动寻找房屋组成模型的屋檐线,从而获得拼接型房屋组成模型的完整分割;最后通过点云数据的屋顶平面解算其组成房屋模型的参数,最终实现整个拼接型房屋的三维重建。实验数据证明,该方法能较好地实现拼接型房屋的几何模型自动重建。     

城市街道立面自动重建关键技术研究

据世界银行测算,一个规模为百万人口的城市的数字建设,可促进经济水平翻两番,实现“四倍跃进”。而街道建筑物立面作为城市景观的重要组成部分,其三维可视化对于构建三维数字城市具有重大意义。目前城市三维建模大多采用3DMax进行手工建模,劳动强度大、效率低、自动化程度低。针对上述问题,提出了一套自动化程度较高的城市街道立面自动重建方法,主要研究内容包括： 1．灭点分析：灭点是获取影像方位元素和纠正大倾角影像的关键。本文从灭点几何和广义点摄影测量理论两个角度对灭点与方位元素的关系进行推导和阐述。灭点的检测需对其对应的像方直线束进行分组,本文提出了“RANSAC（随机抽样一致性）”+“附有参数的条件平差”的方法,通过RANSAC获得灭点初值,然后平差解算灭点,使用“选权迭代”将粗差直线剔除,在完善直线束分组的同时解算出灭点精确坐标。然后,借助误差椭圆理论对灭点分布的误差和灭点间的相对误差进行评定。并探讨分析了拍摄角度对于灭点精度的影响。 2．点线匹配：探讨了当前流行的SIFT特征点匹配算法和新提出的“对立统一”匹配思想。针对当前直线匹配中存在的诸多问题如：核线约束退化、单应性映射区域局限、左右影像特征直线不一致和视差较约束不合理等,并同时顾及三维空间环境中物体总体分布不连续,但局部连续的矛盾,本文提出了一种基于“概率松弛”+“最小二乘影像匹配”的直线段匹配算法。本算法既有独立观测又有整体局部约束,基于对立统一的匹配思想,符合客观规律。并在直线段最小二乘影像匹配时提出结合广义点联合平差的方法,可以在提高匹配直线段精度的同时完成对其空间直线的计算。 3．近景大倾角条带数字影像解析：主要包括大倾角影像相对定向、模型连接和光束法平差。针对立面影像通常仅能得到两个方向的灭点,缺乏深度方向(Z)灭点约束造成该方向存在自由度和解算不严密的问题,提出了基于空间直线约束联合广义点光束法平差的算法获取影像方位元素。并构建自由网、完成大倾角影像纠正和影像拼接。 4．立面凹凸边界识别：由于噪声和提取直线算法的不足会造成凹凸面的关键直线未能解译,如何识别缺失的关键凹凸面边界直线是一个难题。本文提出利用空间直线聚类得到共面直线,再拟合平面,平面相交交出关键边界直线的算法。并探讨比较了RANSAC + LSM（最小二乘法）、RANSAC + PCA（主成分分析）、LSM + CONDITION（利用空间拓扑关系构建的“带限制条件的间接平差”）等多种拟合算法以获得最优的边界自动识别结果。 5．三维重建：通过自动跟踪建筑物屋顶、自动识别立面凹凸边界和人工选取地面边界点确定出空间模型对应的纹理轮廓,并计算出空间模型与纹理的比例关系,利用此关系以平面为基元进行立面三维重建。综上,本研究基于建筑物的线、面特征并借助各种理论和方法提高街道立面三维重建的自动化程度,最后通过VC++实现了其关键技术。实验表明本方法可行、自动化程度较高,且不依赖于模型化参数(CSG)、矢量图和空间三维点云辅助。     

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%。     

基于三维激光扫描技术的钢结构扰度检测及应用

钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。     

基于分裂合并的多模型拟合方法在点云分割中的应用

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之二：海量点云分割处理技术。多模型拟合方法通过将点云拟合到不同模型中,依照点云空间分布特征和几何结构特征进行分割。针对点云数据量巨大、分布不均匀、结构复杂等特性,本文提出一种基于多模型拟合的点云分割方法。首先通过降采样,采用基于密度分布的聚类方法,实现对点云的预分割。在预分割基础上,利用基于分裂合并的多模型拟合方法对点云进行后续拟合分割。针对平面和弧面,本文采用不同的拟合方式,最终实现对室内密集点云分割。试验结果表明,该方法能够在无须提前设置模型数目的情况下实现点云的自动分割。且相较于现有的点云分割技术,此方法相较于现今的常规方法能取得更好的分割效果,在分割的正确率上要高于现有的常规分割方法,在处理相同数据量的点云分割时,能够达到远低于常规方法的时间消耗。通过本文提出的三维点云分割方法能够实现将大规模、复杂三维点云数据分割为较为精细、具有准确模型参数的三维几何图元,为后续实现大规模、复杂场景的精确三维构象提供有力支持。     

基于Plücker直线的LiDAR点云配准法

高精度的LiDAR点云配准是实现点云数据整体性和保证空间目标三维表面拓扑重建的关键,本文提出了基于Plücker直线的LiDAR点云配准模型,利用Plücker直线表示LiDAR待配准点云与基准点云间的同名直线,根据同名Plücker直线重合的几何拓扑关系,建立Plücker直线共线条件方程,再用最小二乘法确定待配准LiDAR点云与基准点云间的相对位姿参数。结果表明,Plücker直线共线条件配准模型几何约束性较强,配准精度较高。     

空间前方交会法测定像控点的精度分析

介绍了空间前方交会法测量像控点的方法及其平差理论;以焦作市电视塔为例,利用所测像控点的3维坐标进行了数据平差计算和精度分析,得出空间前方交会法方案的可行性结论.     

基于Web Services的三维空间数据表达与传输研究

随着地理信息系统应用的日益普及,它已渗入各个领域,人们对其技术需求也不断提高。以往单机版的2DGIS不能满足人们应用的要求,而3D的网络GIS成为大众关注的焦点。目前,3DGIS和WebGIS都得到了广泛的研究,形成了一定的理论研究成果。但是,这两种技术相结合的研究还很少。本文在以往形成的WebGIS理论基础之上,将之与3DGIS相结合,探讨了一种基于Web Services实现网络三维空间数据的表达与传输服务的方法,并通过实验来验证了这种方法的可行性。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

A dual quaternion-based,closed-form pairwise registration algorithm for point clouds

The representation of similarity transformation in three-dimensional (3D) space, especially of orientation, is a crucial issue in navigation, geodesy, photogrammetry, robot arm manipulation, etc. Considering the large amount of computer resources required by iterative algorithms designed for spatial similarity transformation, the high dependence on initial values of unknown parameters, and the instability of solving transformation parameters for large-angle registration, a closed-form solution for pairwise light detection and ranging (LiDAR) point cloud registration is proposed. In this solution, dual-number quaternions are used to represent the 3D rotation. The relationship between the rotation matrix-based representation of similarity transformation and the dual quaternion-based representation is described first. Considering that the same features from two neighboring stations coincide after pairwise registration, a dual quaternion-based error norm, which is associated with the sum of the position errors, is constructed. Based on theory of least squares and by extreme value analysis of the error norm, detailed derivations of the model and the main formulas are obtained. Once the similarities between the same features from the two neighboring LiDAR stations are constructed, the rotation matrix, the scale parameter, and the translation vector are simultaneously derived. Two experiments are conducted to verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. The proposed algorithm has the advantages of simplicity and ease of implementation, making it better than the traditional methods that use matrices to describe spatial rotation. Moreover, it solves the transformation parameters without the initial estimates of unknown parameters, making it better than iterative algorithms. Most importantly, in contrast to unit quaternion-based algorithms, the proposed algorithm solves seven unknown parameters simultaneously. Therefore, it effectively avoids the accumulation of introduced error in calculation and the negative impact from the inappropriate choice of initial values.     

基于RANSAC算法的隧道点云横断面提取

针对最小二乘法对所有点（包括"局外点"）拟合难以得到最佳线性参数的问题,本文基于RANSAC算法对观测值随机抽样进行参数估算,判断符合模型的"内部点"为一致集,并通过迭代得到足够的一致集,最后设计试验验证该算法的适用性;对隧道点云采用基于中轴线方法进行边界提取,以及三维激光扫描用于生产实践提供参考意义。     

基于SQL Server Spatial的空间数据的组织与查询

论述了SQL Server Spatial技术理论,探讨了空间数据导入、索引的创建以及空间数据的查询方法。并以3维激光扫描获取的点云数据为例,采用C#连接SQL Server数据库,对点云数据进行了组织及查询,并在MapOb-ject组件下进行可视化。试验证明,建立空间索引后点云数据的检索效率较高。     

RGB-D SLAM在室内高精度三维测图中的应用

高精度三维测图是室内三维制图的重要支撑,基于三维激光雷达扫描技术的三维测图成本高,需要提前布置标靶,在室内复杂环境中易导致数据不完整;基于图像序列的三维重建建模时间长,易受多种因素影响。针对以上问题,本文将RGB-D SLAM技术应用于室内高精度三维测图中。通过将深度相机与SLAM技术相结合,计算相机位姿并恢复三维空间信息,获取室内三维点云模型,并以目标物实际量测为基准评价密集点云精度。试验结果表明,该方法可快速获取精度较高的三维点云模型,成本低且效率高,能够较好地满足应用需求。