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        軸角描述的車載序列街景影像空中三角測(cè)量與三維重建方法研究

        2015-03-18 15:26:30徐振亮
        測(cè)繪學(xué)報(bào) 2015年10期
        關(guān)鍵詞:軸角三角測(cè)量街景

        徐振亮

        北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院,北京 100871

        軸角描述的車載序列街景影像空中三角測(cè)量與三維重建方法研究

        徐振亮

        北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院,北京 100871

        當(dāng)前,我國(guó)正在推進(jìn)“數(shù)字城市”“智慧城市”等重大地理空間信息工程項(xiàng)目,車載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)(VMMT)發(fā)揮了不可或缺的作用,其具有外業(yè)數(shù)據(jù)采集速度快、自動(dòng)化程度高、運(yùn)行成本低廉等特點(diǎn),是當(dāng)前攝影測(cè)量與遙感深入發(fā)展的新領(lǐng)域。其強(qiáng)大的地面多視角可量測(cè)實(shí)景影像采集能力,為GIS數(shù)據(jù)采集與更新開辟了一條快速高效的新途徑。

        從目前VMMT技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)來看,測(cè)繪行業(yè)研究重點(diǎn)將從多傳感器系統(tǒng)集成轉(zhuǎn)向海量遙感數(shù)據(jù)處理階段。由于車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)(VMMS)獲得的影像幅面小、數(shù)量大以及測(cè)量環(huán)境復(fù)雜,得到的街景影像還只停留在可視化及低精度量測(cè)層次,很難實(shí)現(xiàn)高精度量測(cè),已成為制約其發(fā)展應(yīng)用的瓶頸問題,亟待開展相關(guān)研究。

        本文從車載序列街景影像高精度、快速處理角度出發(fā),系統(tǒng)研究了車載序列影像空中三角測(cè)量與三維重建方法,探討提出了針對(duì)序列街景影像特點(diǎn)的影像匹配、光束法區(qū)域網(wǎng)平差及密集匹配等方法,主要研究?jī)?nèi)容包括:

        (1)探討了多種約束條件下的車載街景影像可靠稀疏匹配方法。為獲得3°以上可靠的同名點(diǎn),以SIFT特征為例,以最鄰近距離比為匹配測(cè)度,綜合運(yùn)用雙向約束、核線約束、視差及灰度約束及物方點(diǎn)反投影誤差約束等策略,獲得可靠同名點(diǎn),再通過同名點(diǎn)轉(zhuǎn)點(diǎn),滿足空中三角測(cè)量對(duì)同名像點(diǎn)的需求。

        (2)提出了軸角描述影像姿態(tài)的光束法平差方法。車載序列街景影像數(shù)量龐大,動(dòng)輒成千上萬張,外方位元素?cái)?shù)量眾多,如果在平差解算中沿用傳統(tǒng)的歐拉角姿態(tài)描述姿態(tài)方法,在迭代過程中反復(fù)進(jìn)行三角函數(shù)運(yùn)算,勢(shì)必影響解算效率。為此,建立了軸角描述姿態(tài)的區(qū)域網(wǎng)嚴(yán)格平差模型,通過引入軸角姿態(tài)描述模型,使原有平差模型中的系數(shù)矩陣元素及參數(shù)迭代過程全部在線性系統(tǒng)下運(yùn)算,免去了三角函數(shù)運(yùn)算,求解效率顯著提高。

        (3)提出了建立帶有控制片的區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差模型解析POS誤差特性的方法。通過獲取的初始影像設(shè)置為控制片(外方位元素真值),分析殘差變化規(guī)律解析得到POS誤差基本特性,論證了結(jié)論的正確性。

        (4)提出了按立面影像分辨率定權(quán)的方法。由于車載相機(jī)獨(dú)特的安置關(guān)系,獲取的影像與建筑立面一般來說呈大角度傾斜關(guān)系,這樣造成建筑立面的影像分辨率差異較大,由此,提出按影像分辨率定權(quán)的方法改善攝影方式對(duì)定位結(jié)果的影響,最后驗(yàn)證是正確的。

        (5)在空三解算中引入了預(yù)處理共軛梯度稀疏解法,提出了以法方程系數(shù)矩陣對(duì)應(yīng)的對(duì)角平方根矩陣作為預(yù)處理矩陣的構(gòu)造方法。由于矩陣特征值尺度差異大,大型空三法方程系數(shù)矩陣近乎病態(tài),造成解算收斂困難,引入該方法構(gòu)造的預(yù)處理矩陣可以一定程度上改善特征值尺度差異,對(duì)解算效率無顯著影響情況下,有效提高方程解算穩(wěn)定性和質(zhì)量。

        (6)研究了基于SIFT特征的面域(建筑立面及地面)準(zhǔn)密集匹配方法?;赟IFT特征,首先通過雙向約束條件、核線約束條件及多次單應(yīng)性約束條件擬合出面域特征后,然后經(jīng)過視差梯度約束進(jìn)一步剔除視差斷裂引起的誤匹配,最后利用穩(wěn)定的同名點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角形,在三角形約束下,實(shí)現(xiàn)面域內(nèi)準(zhǔn)密集匹配。試驗(yàn)證明,該方法可使加密點(diǎn)數(shù)顯著提高,效果較好。

        Research on Aerial Triangulation Angle/Axis Representation and 3D Reconstruction for Vehicle-borne Street-level Image Sequence

        XU Zhenliang
        School of Earth and Space Science,Peking University,Beijing 100871,China

        his doctoral degree from Wuhan University on June 2014,majors in Digital Photogrammetry and Computer Vision

        XU Zhenliang.Research on Aerial Triangulation Angle/Axis representation and 3D Reconstruction for vehicle-borne street-level Image Sequence[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2015,44(10):1178.(徐振亮.軸角描述的車載序列街景影像空中三角測(cè)量與三維重建方法研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2015,44(10):1178.)

        10.11947/j.AGCS.2015.20150113

        P234.1

        D

        1001-1595(2015)10-1178-01

        國(guó)家自然科學(xué)基金(41271456;11174017)

        2015-03-03

        徐振亮(1982—),男,博士后,2014年6月畢業(yè)于武漢大學(xué),獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師:閆利教授),研究方向?yàn)閿?shù)字?jǐn)z影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺。

        E-mail:xuzhenliang@pku.edu.cn

        Author:XU Zhenliang(1982—),male,postdoctoral,

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