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%。     

消费型倾斜无人机在城镇三维重建方面的应用

本文探究单镜头多旋翼消费型无人机进行城区局部区域三维重建的方法。首先,介绍影像匹配、区域网联合平差以及多视密集匹配等倾斜无人机数据三维重建中的关键技术;然后,利用地面飞行控制系统与倾斜无人机结合采集多视影像数据,结合少量的人工干预,采用Context Capture软件快速构建建筑物三维模型;最后,对构建的三维模型进行精度分析,结果满足精度要求,提高了三维建模的效率,为城镇局部重点区域三维重建提供新的思路。     

基于非量测相机的复杂物体三维重建

针对复杂物体的三维重建,提出了利用非量测相机进行复杂物体的三维表面几何信息的获取和几何建模.为了便于获取影像,设计了一个旋转平台,可以利用旋转平台上的平面控制格网板方便地进行相机标定;对于获取的重建影像,采用多基线影像匹配自动获取影像间的同名特征,随后利用区域网光束法平差进行相关的解算,得到物体表面密集的点云;最后利用基于特征点在影像上的可见性信息构建物体的表面模型.实际数据的试验表明,该方法是可行的、有效的.     

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。     

一种基于位姿参数的无人机影像快速拼接方法

为提升无人机影像拼接效率,本文提出了一种基于位姿参数的无人机影像快速拼接策略。首先,分析无人机影像拼接流程,选取单应性变换矩阵,用于消除旋转、平移、缩放等变形;然后,推导基于姿态信息的影像校正模型,将倾斜影像转换为水平影像,进一步改善拼接效果;最后,选用“两两先拼、顺序合成”的方法完成影像拼接。实验结果表明,本文影像拼接策略能消除大部分拼接误差,获取较好的影像拼接图,免去了全局配准与整体平差的过程,使得影像拼接效率明显提升,具有重要的应用价值。     

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。     

无人机倾斜摄影铁路轨道线高精度自动重建

针对既有铁路测绘上线难、作业效率低及测量精度不足的问题,本文提出了一种基于无人机多视图几何原理的铁路轨道线高精度重建方法。首先从无人机影像上提取线特征;然后采用像方测度获得候选匹配线,基于物方距离测度进行Powell优化,获得精确的钢轨线匹配结果;最后,将影像钢轨线匹配结果作为观测值,以钢轨线反投影距离作为测度,最小二乘优化物方钢轨直线段坐标。试验结果表明,本文方法实现了影像轨道线自动匹配与高精度平差解算,像方反投影残差优于0.5像素,轨距和高程的内符合精度分别为0.006和0.005 m。解算成果的平面高程绝对定位精度可达到2 cm左右,平差模型收敛性良好,可以满足工程应用的需要。     

基于MPI的高效半全局约束密集匹配方法

灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一,也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像,因此在灾害应急响应中被广泛关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。文中提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法,既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难,也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息,适应面向灾害应急响应的效率要求。     

顾及影像拓扑的SfM算法改进及其在灾场三维重建中的应用

快速、准确的大场景影像三维重建技术可为灾害应急响应和灾情评估提供重要的决策依据。本文针对运动恢复结构(SfM)算法效率低的问题,提出了一种顾及影像拓扑关联关系的拓扑-运动恢复结构(TSfM)算法。TSfM算法利用低空无人机(UAV)自身的飞控记录构建影像拓扑关联关系,缩小了特征匹配时的影像搜索范围,与传统SfM算法相比,影像匹配的时间复杂度由O(n2)降低为O(n)。实验结果表明,TSfM算法实现了基于无人机影像序列的灾场快速三维重建,重建模型的相对精度与SfM算法的重建精度一致。将该方法用于四川芦山地震UAV影像三维重建,可检测出地震滑坡体及其形态信息。     

一种改进的无人机影像拼接粗差剔除算法

利用无人机技术可以获取高分辨率影像。为了获取高精度的变换矩阵,提高影像匹配效率,本文对RANSAC算法进行了改进,加入影像的灰度信息进行约束,进一步剔除匹配粗差,最后采用均方根误差进行质量评判。为了验证算法的可靠性,选取一组山区影像和一组具有旋转偏角的建筑物影像进行验证。验证结果表明,匹配点粗差剔除率分别提高了15.15%和23.22%,本文算法的均方根误差较小,精度有显著的提高。     

一种顾及高程的无人机景观匹配定位方法

针对目前无人机飞行器主要依靠GNSS定位且易受干扰失效的问题,该文提出了一种基于景观匹配的无人机辅助三维定位方法,该方法首先将基准影像与DEM进行配准生成底图数据,然后采用SIFT算法将无人机实时飞行图像与底图数据进行匹配,得到同名点对并获取无人机飞行图像的平面与高程坐标,再利用空间后方交会对飞行图像进行解析,解算无人机的三维坐标,实现顾及高程的三维定位导航。实验结果证明该方法可以降低无人机对GNSS的依赖,实现无人机GNSS信号受干扰或失效时的定位导航。     

基于RFM的高分辨率卫星影像三维重建方法

随着高分辨率卫星遥感成像技术的快速发展,基于卫星影像的三维重建技术研究已成为当前国内外研究的热点,但由于种种因素的制约,实现自动化、高精度的三维重建仍然存在很大困难.鉴于此,提出一种基于同源高分辨率卫星影像的三维信息提取方法,其步骤包括利用影像匹配技术获取同名点,通过影像同名点解算像对间几何转换模型,最终基于有理函数模型获取地物点的三维坐标.结果表明,利用文中方法可以实现影像的三维重建,精度上能够满足一定的生产需求.     

影像三维重建的网格自适应快速优化

针对倾斜影像大场景三维重建过程中数据量大导致的三角网格优化效率低的问题,提出了一种平衡网格优化精度与优化效率的网格自适应快速优化方法。根据影像灰度信息计算沿着三角面法向量方向顶点梯度的初始值,根据每一个三角形的不同计算结果将三角形标记为活跃三角形与怠惰三角形,通过对网格中活跃三角形优化及放弃怠惰三角形优化的策略,在获得网格顶点最佳位置的同时自适应地实现优化效率的快速提升。标准三维重建影像数据集及真实无人机倾斜影像三维重建网格优化的实验结果表明了此方法的有效性。网格模型优化时间及精度对比的结果表明,该方法在优化三角网格的同时,较大幅度地提高了网格优化的计算效率,从而快速获得三维重建模型。     

一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法

提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法.首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围.然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果.试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度.     

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。     

基于无人机倾斜影像的数字校园三维重建

为研究基于无人机倾斜影像的数字三维重建的优缺点,对传统的三维模型重建方法与基于无人机倾斜影像重建三维模型的方法进行了对比分析。实验结果表明:传统的建模方式耗时比较长,但是模型精细;而基于倾斜影像重建三维模型方式可以快速获取大场景模型,但是模型细节较差,仍需后续进行手工修复。因此,实际建模需要根据需要,将二者结合起来,取长补短,发挥各自优势。     

无人机核线影像的稀疏匹配与稠密匹配

无人机影像转化为水平核线影像后,能够有效地减少同名点的搜索空间。在此基础上,本文使用SIFT算子进行了稀疏匹配,并用BP算法进行了稠密匹配。结果表明：①SIFT算子获取的同名点比较少,但是计算方法简单,同名点空间坐标精确,适用于大范围获取简要的空间三维信息;②BP算法计算复杂度高,可以获取地物大量的同名点,适用于小范围的地物三维重建。总体而言,两者各有优缺点,在实际的应用中可互补。     

基于空地影像多层级匹配的火星巡视器定位与地面验证

深空探测巡视任务中巡视器的高精度定位对于巡视器的自身安全与持续运行至关重要。巡视器定位主要包括相对定位和绝对定位两种方式,其中绝对定位方法主要是利用轨道器/着陆器的数据为基准确定巡视器在全局坐标系下的位置。美国Mars 2020任务携带的机智号无人机在火星环境下完成了飞行验证,它能够获得高分辨率的火星表面影像,从而为火星巡视器绝对定位提供了新思路。据此,本文提出了一种卫星-无人机-巡视器影像协同的多分辨率影像匹配绝对定位框架。首先,利用运动恢复结构(structure from motion, SFM)方法对无人机影像进行三维重建,获取局部高分辨率三维地图;然后,开展巡视器影像与无人机影像的多视角匹配,并基于匹配结果利用后方交会实现巡视器在无人机局部地图中的高精度定位;最后,通过局部无人机影像与卫星影像的配准,实现卫星影像全局坐标系下的巡视器绝对定位。为验证本文方法的可行性,开展了巡视器定位仿真试验,试验结果验证了本文方法的可行性,能够为后续我国开展类似工程任务提供参考。     

无人机航摄影像的RANSAC自动定向方法研究

针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。     

采用无人机影像生成高原山区高精度DEM的一种方法

无人机低空遥感作为一种新兴的航空摄影手段,近年来应用越来越广泛。在高原山区测绘大比例尺DEM往往难度较大,本文通过研究,提出利用无人机低空摄影获取数码影像,外业采用GPS测量少量控制点,内业采用多视影像匹配技术自动构建空中三角测量网,然后通过光束法平差实现快速解算,最后生成大比例尺DEM成果,实践证明是可行的。