轻小型无人机在房屋建筑结构类型调查中的应用

房屋建筑结构数据是了解房屋抗震设防能力的基础,获取房屋建筑结构信息具有重要的现实意义。本文在简单介绍无人机遥感系统、房屋建筑信息无人机遥感调查技术流程的基础上,以全国多地多架次飞行任务为应用实例,对无人机照片进行筛选、姿态匹配、照片拼接、纹理映射等处理,获取了房屋建筑密集区的正射镶嵌图和三维场景模型,然后对房屋建筑结构类型进行目视判读,并与地面调查的真实结果比对分析,计算得到目视判读的准确率为91.17%,Kappa系数为0.80。结果表明,轻小型无人机轻便灵活,获取的三维场景模型能有效、直观、准确地进行房屋建筑结构类型判定,可弥补传统实地调查的不足,为评估大范围建筑物的抗震能力提供重要的参考依据。     

特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建

针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图.     

基于中值法改进Marching Cubes曲面重建算法

等值面的提取是三维空间点云数据曲面重建过程中起决定性的关键因素之一。本文针对Marching Cubes点云曲面重建算法在三维重建过程中处理速度慢、插值效果不佳等问题,进行了基于点云数据的中值法改进。该算法的基本理论基础是三位点云具有连通性。根据该原理,选择一定数量的体素作为种子节点,再依据这些种子体素来拓展出地物的整个曲面。算法避免了对无用体素的遍历;利用中值计算法去取代线性插值法对等值点坐标和空间法向量进行求解,进一步缩减迭代次数。实验结果表明:与传统算法相比,基于中值法改进的Marching Cubes算法能在重建效果没有明显差异的情况下有效地提高效率。     

利用层间连接和平滑策略重建屋顶三维模型

面向数字城市和智慧城市建设急需城市建筑三维模型支撑的需要,本文基于机载LiDAR数据,以“顾及平整性的屋顶面片分割—屋顶层间连接—三维模型重建”为脉络,提出了一种采用层间连接和平滑策略的建筑屋顶三维模型重建方法。在屋顶面片提取过程中,充分顾及了屋顶面片的平整性;并在屋顶面片平整基础上,提出层间连接点的概念,以实现高效、快速的模型重建工作。试验部分,本文从屋顶面片重建完整率与正确率、重建几何精度及建筑物高程对于重建的影响3个方面作了较为详尽的评价与分析,并在国际摄影测量与遥感学会标准数据集支撑下,与国际同行进行试验对比。试验结果表明,建筑屋顶重建的完整率和正确率分别达到90%和95%;在偏移距离评价方面,平均偏移距离和标准差最优分别达0.05 m和0.18 m。因此,本文方法可有效完成建筑屋顶三维模型重建,重建模型准确度高、完整性好。     

体视学:一门关于多维几何结构及图像的边缘和交叉科学

本综述论文首先引入文献中体视学狭义和广义的定义及领域范围,然后举例介绍了(狭义)体视学的用途.狭义地讲,体视学是根据其截面或投影图像获取三维结构定量信息的一门科学;广义地,则可认为体视学覆盖了与多维结构或图像的理解、重建及定量分析有关的原理、方法、软硬件研究、制造及应用等所有内容.不同定义中有一点是共同的,即体视学是一门关于多维几何结构及图像的边缘和交叉科学分支.体视学方法在地球科学中有以下可能的应用:1)辅助监测火山岩浆囊的活动:2)辅助寻找地质上非常稳定的地区以用于特定目的(如埋藏核废料); 3)辅助探测地下矿产资源和能源,由地下地震波速度和衰减参数的三维分布、电磁波衰减参数的三维分布图以圈定成矿带:4)结合三维地电法深测地下古墓葬和地下水的空间分布以及大型桥梁基础软弱带等.由电磁波和电阻率等CT技术得到桥梁地基、地铁隧道(tunnel)附近的精细的三维剖面图像体视学则可望用于根据这些剖面图像进-步定量描述其对应的三维构造,在保证这些建筑物质量时起到重要的作用:5)由地幔温度的三维分布探测地幔热柱和地热区的热容量分布,以决定地热田开发的规模,并能经济合理地决定地熟钻井的位置和深度.由此可见,体视学应用于地球科学是很用前途的.本文最后向读者推荐了-组与体视学有关的书、刊或论文.希望本文对不同学科领域中感兴趣于相关边缘或交叉学科研究与应用的科技工作者有所帮助.     

消费型无人机倾斜序列影像三维重建研究

以西宁市某城镇区域为例,首先利用大疆DJI M600Pro无人机搭载的DG3 Pros倾斜摄影系统采集影像数据;再利用PhotoScan影像匹配模块处理无人机倾斜影像获取的多视影像数据同名点坐标;然后利用GodWork的AT模块进行引入曝光延迟的光束法区域网平差,并通过分块平差与整体一致性平差实现大区域多视倾斜影像数据的整体平差;最后利用Smart3D完成多视影像密集匹配和纹理自动映射,生成高精度的三维模型.通过控制数据对空三加密、三维立体模型进行了精度验证,结果表明,其精度能满足大比例尺测图要求.     

SIFT和ORB特征检测算法在地形三维重建中的研究与应用

基于影像的三维重建技术是获取地形数据的新方法,其重建效果很大程度上取决于影像的特征检测方式.为探究不同特征检测方法对地形三维重建的影响,本文选取SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测算法,采用增量式运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)、多视角密集匹配(Clustering Views for/Patch-based Multi-view Stereo,CMVS/PMVS)、自然邻域插值等方法生成区域地形点云和数字表面模型(Digital Surface Model,DSM),比较分析二者在地形重建中的适用性,结果表明:SIFT生成点云分布均匀,DSM的MRE为2.56％,RMSE为6.36 m,适用于全局的地形三维重建;ORB重建速度快,生成DSM的MRE为2.35％,RMSE为5.17 m,适用于快速的地形三维重建.     

一种快速高效的无缝纹理匀光方法

针对倾斜影像三维重建后纹理间存在明显的色差、接缝且处理低效的问题,本文提出了一种快速高效的无缝纹理匀光方法。该方法首先对输入的去畸变影像进行影像增强预处理,通过对模型所有的顶点和边建立约束方程,求解得到每个顶点的颜色改正值;其次根据3个顶点插值得到三角面内部像素的颜色改正值;然后通过纹理扩充得到全局无色差的纹理块;最后对纹理块进行降分辨率泊松编辑。试验结果表明,采用本文方法进行纹理匀光处理,具有纹理块间无色差、接缝线处纹理过渡自然、计算速度更快等优势,能增强三维模型的可读性与改善三维模型的显示效果。     

无序航空遥感影像的三维地形重建

无序航空影像的三维重建是摄影测量和计算机视觉领域研究的热点问题。提出一种可以不依赖任何辅助信息,由无序航空遥感影像全自动重建三维地形模型的算法流程。实验通过3组具有代表性的影像数据集验证了该方法的有效性和适用性。对重建后的三维地形模型的绝对精度检验表明,该方法重建的三维模型不仅具有较高的平面精度,而且当影像的基高比较好时,也可以获得较高的高程精度。