室内场景重建中影像外方位元素解算研究

介绍了一种利用单像室内房角点所在的三条房屋框架线上的点、基于灭点方程解求影像外方位元素与室内框架线参数的方法。内容包括灭点方程的推导,利用灭点方程解算影像外方位角元素,基于影像外方位角元素解算影像外方位线元素与室内框架线参数。实验证明该方法在单影像室内三维重建中是可行的。     

一种利用单张影像进行规则物体三维重建的方法

提出了一种以单张影像为基础,基于灭点几何原理、共线条件方程及共面约束条件,进行规则物体三维重建的方法。该方法通过影像中的3条两两垂直的直线,利用灭点几何原理得到了影像的方位角元素;利用解算的角元素及共线方程得到了摄影中心坐标;最后,利用解算的影像外方位元素及共面约束条件得到规则物体的三维几何模型。     

基于灭点的单片规则建筑物三维重建方法研究

为快速获取数字城市建设所需的三维信息,文中介绍了利用单张影像中规则几何建筑物在影像中的的灭点信息,在已知内方位元素的情况下,推导出在现有二维GIS数据的辅助下解求影像外方位元素公式,提出从单张影像上量测建筑物高程（或高度）数据的方法,并简要叙述了该方法的应用领域。     

一种倾斜影像外方位元素计算方法

提出一种利用相机POS数据和少量影像数据标定倾斜相机间位置关系并计算倾斜影像粗略外方位元素的方法。首先对选取的垂直和倾斜影像进行影像匹配,获得精确同名点坐标;然后垂直影像同名点对前方交会获得地面点坐标,接着倾斜影像后方交会获得其外方位元素;最后利用倾斜和垂直影像的外方位元素标定子相机间的相对关系,并根据相对关系求出所有倾斜影像的外方位元素。采用AMC580倾斜影像数据进行试验,结果表明:提出方法可求得所有倾斜影像的粗略外方位元素,并验证了外方位元素的直接对地定位精度,证明了该方法的可行性。     

基于激光扫描和高分辨率影像的文物三维重建

提出一种新的激光扫描点云与数字影像结合的文物三维重建方法。利用格网板进行数码相机的标定获取影像的内方位元素;利用激光扫描数据,建立三角网物体表面模型;利用人工选取控制点,进行单片空间后方交会,获取影像的外方位元素;将三维表面模型投影到影像对象,利用影像匹配在现有的三角网内部继续通过影像匹配增加同名点,从而进行三角网的细分加密;最后通过OpenGL纹理映射建立带有逼真纹理的物体三维表面模型。     

嫦娥一号立体影像的摄影测量内部精度估算

本文采用APOLLO影像模拟生成的嫦娥一号三线阵CCD影像及其卫星的轨道与姿态模拟参数,按等效框幅像片(EFP)法和自由外方位元素(FEO)法分别计算摄影测量坐标系内的外方位元素及模型点坐标,生成了数字高程模型(DEM)、等高线、正射影像及三维地形仿真影像,评估了从模拟月球三线阵CCD影像生成的摄影测量成果的预期精度。     

基于影像的地面激光点云数据分类

为了完成地面激光点云数据的分类工作,不同于传统方法利用点云的几何特性和辐射信息,本文利用非量测相机获取影像数据实现点云的分类。首先,通过相机检校获取相机的参数,从而得到影像内方位元素;然后,将影像与点云进行配准,计算出影像的外方位元素;最后,对上述参数进行优化,实现二维影像与三维点云信息的融合,进而完成点云分类。实验表明该方案可实现地面激光点云数据的分类。     

两步解法用于求解线阵CCD影像外方位元素

在线阵CCD影像外方位元素的求解过程中,外方位元素之间的相关性,导致法方程病态,最小二乘估计值误差较大。本文在分析以往解决方法的基础上,提出采用两步解法求解线阵CCD影像的外方位元素。该算法的实质是选择一个比单位矩阵更合适的正则化矩阵。试验结果表明该算法能有效地克服线阵CCD影像外方位元素间的相关性,定位精度较高,定向点精度在1个像素内,检查点精度在1.5个像素内。     

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。     

基于广义点摄影测量的建筑物三维建模

本文利用影像上提取的直线信息建立建筑物的初始模型,根据已知的影像内外方位元素将初始模型投影到影像上,结合最邻近直线广义点平差迭代计算建筑物的位置参数与形状参数,实现建筑物的半自动三维重建。这种方法能够减少运算量,提高建模效率与建模精度。然后基于建筑物模型内部约束,给出了详细的带约束条件的建筑物广义点摄影测量平差模型,最后试验验证了其有效性。     

地图数字化中基于点位坐标的统一平差模型

探讨了地图数字化过程中采用平差方法来建立坐标计算的统一模型。将测得的角度、边长等数据化为方向、距离观测值列立误差方程，通过调用统一的平差迭代计算程序来计算未知点坐标及精度。详细给出了基于平差的11种常用坐标计算方法，并通过实例进行了说明。     

总体最小二乘用于线阵卫星遥感影像光束法平差解算

顾及像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差,提出了基于总体最小二乘的线阵卫星遥感影像光束法平差模型。在假定像点观测误差和系数矩阵误差均为独立、等精度分布的基础上,利用拉格朗日条件极值法推导了包含外方位元素虚拟观测方程和控制点误差方程的总体最小二乘光束法平差算法的具体公式和计算方法。该方法利用方差分量估计确定各类虚拟观测值的方差,可求解包含多类虚拟观测量的平差问题,并可用先验信息或岭迹法确定系数矩阵观测值的权比例系数,从而克服了现有总体最小二乘虚拟观测方法不能处理多类虚拟观测值的不足,确保了光束法平差可正确有效求解。分别利用模拟算例与两组真实影像进行了试验验证。结果表明,相比于常规最小二乘虚拟观测法以及现有总体最小二乘虚拟观测方法,本文方法具有更高的求解精度与适应性。相较于传统线阵卫星遥感影像光束法平差方法,本文方法可以获得更高的平差计算精度。     

三原则整体最小二乘用于平面自由网平差计算

文中在平面网平差中应用整体最小二乘理念.在最小二乘模型中,为了消除观测方程系数误差和未知参数系统误差,加入系数改正数和参数改正数,并提出三原则整体最小二乘模型.研究平差两大步骤,用最小二乘多次改用"参考点组"而选出w个稳定点;用最小二乘多次改用"近似坐标"而消除系数误差和参数系统误差.三原则整体最小二乘适用于平面自由网...     

半参数测量平差模型与系统误差处理

考虑半参数测量模型L=Bx+S+Δ,x$Rd为未知回归参数,S为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然插值样条函数。其次利用偏残差法并综合最小二乘法,导出了这种平差方法的解算公式。最后,用一个算例说明了此方法的优越性。     

Use of generalised Procrustes analysis for the photogrammetric block adjustment by independent models

The paper reviews at first some aspects of the generalised Procrustes analysis (GP) and outlines the analogies with the block adjustment by independent models. On this basis, an innovative solution of the block adjustment problem by Procrustes algorithms and the related computer program implementation are presented and discussed.The main advantage of the new proposed method is that it avoids the conventional least squares solution. For this reason, linearisation algorithms and the knowledge of a priori approximate values for the unknown parameters are not required. Once the model coordinates of the tie points are available and at least three control points are known, the Procrustes algorithms can directly provide, without further information, the tie point ground coordinates and the exterior orientation parameters.Furthermore, some numerical block adjustment solutions obtained by the new method in different areas of North Italy are compared to the conventional solution. The very simple data input process, the less memory requirements, the low computing time and the same level of accuracy that characterise the new algorithm with respect to a conventional one are verified with these tests.A block adjustment of 11 models, with 44 tie points and 14 control points, takes just a few seconds on an Intel PIII 400 MHz computer, and the total data memory required is less than twice the allocated space for the input data. This is because most of the computations are carried out on data matrices of limited size, typically 3×3.     

Least squares adjustment and collocation

Summary For the estimation of parameters in linear models best linear unbiased estimates are derived in case the parameters are random variables. If their expected values are unknown, the well known formulas of least squares adjustment are obtained. If the expected values of the parameters are known, least squares collocation, prediction and filtering are derived. Hence in case of the determination of parameters, a least squares adjustment must precede a collocation because otherwise the collocation gives biased estimates. Since the collocation can be shown to be equivalent to a special case of the least squares adjustment, the variance of unit weight can be estimated for the collocation also. This estimate gives the scale factor for the covariance matrices being used in the collocation. In addition, the methods of testing hypotheses and establishing confidence intervals for the parameters of the least squares adjustment may be applied to the collocation.     

航空倾斜摄影系统多相机姿态安装误差检校

针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。     

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。     

融合正交几何信息的非线性等式约束整体最小二乘平差及迭代算法

正交距离最小二乘和加权整体最小二乘是解自变量含误差拟合问题的两种独立准则。加权整体最小二乘与正交距离最小二乘不同,它不考虑测量点与拟合点之间的连线垂直于拟合对象的几何信息,不能确保测量点到拟合对象的距离的平方和为极小值。针对该问题,本文将正交几何信息作为约束条件融入加权整体最小二乘,提出一种约束方程带有误差改正数的非线性等式约束整体最小二乘平差法。首先,把加权整体最小二乘平差的函数式看作是非线性方程,连同正交几何约束方程一并线性化,得到线性的平差函数方程;然后,采用拉格朗日乘数法推导其参数估计及精度评定公式,并给出迭代计算算法;最后,以平面直线拟合为例,对本文方法和计算算法进行验证。试验结果表明:①本文方法和算法具有可行性;②与加权最小二乘和加权整体最小二乘相比,本文方法计算的测量点到拟合直线的垂直距离平方和最小;③本文方法计算的测量点到拟合直线的距离与测量点到拟合点的距离相等。     

三维目标位姿跟踪与模型修正

本文是机器视觉参量下的三维数字摄影测量智能构像基础工作之一：成像系统位置姿态自动跟踪与精密修正,属于摄影测量与机器视觉、数字图像处理等学科交叉的摄像测量领域。针对基于目标3D模型的位姿跟踪问题开展研究,对相关研究的现状进行梳理,并提出系列位姿跟踪与模型修正方法。在完全已知目标3D精确模型的情况下,对于包含丰富直线特征的特殊目标,提出基于直线模型的目标位姿跟踪方法,实现了目标位姿参数的精确跟踪;为处理更为一般目标,利用目标的3D边缘模型,提出法向距离迭代加权最小二乘位姿估计方法及距离图迭代最小二乘位姿跟踪方法。当目标3D直线模型参数不准确时,结合光束法平差思想,提出一种针对序列图像的基于3D直线模型同时位姿跟踪与模型修正方法,联合优化求解目标位姿参数及3D直线模型参数,在模拟空间卫星目标位姿测量的仿真试验中,模型直线朝向、位置误差及目标位姿平均角度、平均位置误差分别为0.3°、3.5 mm及0.12°、20.1 mm。针对包含丰富直线特征的目标,在其3D直线模型完全未知的情况下,提出基于序列图像直线对应的目标结构重建与位姿跟踪方法,利用序列图像信息,在SFM框架下同时优化求解目标直线模型参数及位姿参数,仿真试验条件下,重建模型直线朝向、位置误差及位姿参数平均角度、平均位置误差分别约为0.4°、7.5 mm及0.16°、23.5 mm。