本文關(guān)鍵詞：影像匹配與密集點(diǎn)云生成研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近景攝影測(cè)量是現(xiàn)代城區(qū)建筑物三維信息獲取的手段之一，具有高效、方便、成本低廉的特點(diǎn)。近景攝影測(cè)量在獲取城區(qū)建筑物三維信息的流程一般分為三個(gè)步驟：相機(jī)標(biāo)定、影像匹配、三維信息計(jì)算。 相機(jī)標(biāo)定是計(jì)算機(jī)三維重建不可或缺的步驟。影響相機(jī)標(biāo)定的因素可以分為外在因素和內(nèi)在因素，本文采用兩種比較成熟的定標(biāo)方法：基于OPENCV的相機(jī)標(biāo)定工具和MATLAB的camera calibration toolbox，在控制外界環(huán)境因素的情況下，通過實(shí)驗(yàn)，探究外在環(huán)境因素對(duì)相機(jī)標(biāo)定的影像。得出影響相機(jī)標(biāo)定的外在環(huán)境因素，在本次論文中，為相機(jī)標(biāo)定提供良好的外界條件。 影像匹配階段，采用基于區(qū)域增長的密集匹配算法，進(jìn)行密集匹配。首先對(duì)建筑物影像進(jìn)行稀疏匹配，獲取密集匹配的初始種子點(diǎn)。但是，城區(qū)建筑物影像基線較寬且具有較多的重復(fù)特征，這些重復(fù)特征影響影像匹配精度，針對(duì)于此,提出一種基于SIFT的抗重復(fù)特征匹配算法。該算法在首先進(jìn)行特征分類，將具有多方向的特征點(diǎn)首先匹配；保證匹配的魯棒性，得到匹配圖像的粗略視差。然后再對(duì)其余當(dāng)方向關(guān)鍵點(diǎn)運(yùn)用相關(guān)系數(shù)再進(jìn)行匹配。采用基于仿射變換模型的RANSAC算法進(jìn)行誤匹配剔除，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法較傳統(tǒng)的SIFT算法在匹配速度上有明顯的提高，并且能夠有效抑制重復(fù)特征的干擾，獲得較高的匹配精度。對(duì)城區(qū)建筑影像匹配有現(xiàn)實(shí)的意義。 在獲取初始種子點(diǎn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行點(diǎn)的擴(kuò)散，傳統(tǒng)的擴(kuò)散方法不具有可控性。針對(duì)于此，提出基于建筑物結(jié)構(gòu)的區(qū)域增長準(zhǔn)稠密匹配。具體而言就是對(duì)建筑物進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取建筑物的邊緣信息，，將邊緣信息進(jìn)行匹配，獲取建筑物的大體邊緣輪廓。該算法在一定程度上抑制了點(diǎn)的擴(kuò)散不可控性；再運(yùn)用相對(duì)定向和前方交會(huì)，生成三維點(diǎn)云。
【關(guān)鍵詞】：相機(jī)標(biāo)定 抗重復(fù)特征匹配 密集匹配 建筑物邊緣 區(qū)域增長 可控性
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P234.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-11
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 圖像匹配研究現(xiàn)狀8
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與框架結(jié)構(gòu)8-11
• 1.3.1 本文的主要內(nèi)容8-10
• 1.3.2 本文的框架結(jié)構(gòu)10-11
• 第2章 相機(jī)標(biāo)定技術(shù)11-19
• 2.1 相機(jī)成像模型及相機(jī)標(biāo)定參數(shù)解算11-13
• 2.1.1 相機(jī)成像模型11-12
• 2.1.2 相機(jī)標(biāo)定參數(shù)解算12-13
• 2.2 基于 MATLAB 與 OPENCV 標(biāo)定過程詳解13-15
• 2.2.1 相機(jī)成像模型 MATLAB 標(biāo)定13-14
• 2.2.2 OPENCV 相機(jī)標(biāo)定14-15
• 2.2.3 影響相機(jī)標(biāo)定效果因素15
• 2.3 相機(jī)標(biāo)定改進(jìn)15-18
• 2.3.1 環(huán)境控制15-18
• 2.3.2 改進(jìn)像機(jī)標(biāo)定18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第3章 寬基線建筑物抗重復(fù)特征影像匹配19-35
• 3.1 仿射不變算子簡(jiǎn)介19-22
• 3.1.1 SIFT 算法19-20
• 3.1.2 MSERs 算法20-21
• 3.1.3 ASIFT 算法21-22
• 3.2 仿射不變算子的適用性研究22-26
• 3.2.1 仿射不變算子的適用性研究的意義22-23
• 3.2.2 仿射不變算子對(duì)仿射變換程度不同的影像效果研究23-24
• 3.2.3 仿射不變算子對(duì)寬基線建筑物影像匹配研究24-26
• 3.3 改進(jìn)的 SIFT 寬基線抗重復(fù)特征匹配26-33
• 3.3.1 SIFT 算法對(duì)建筑物影像匹配缺陷分析26-27
• 3.3.3 改進(jìn)的 SIFT 寬基線抗重復(fù)特征匹配理論剖析27-29
• 3.3.4 改進(jìn)的 SIFT 寬基線抗重復(fù)特征匹配算法流程29-32
• 3.3.5 寬基線抗重復(fù)特征匹配實(shí)現(xiàn)32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基于建筑物結(jié)構(gòu)的密集點(diǎn)云生成35-49
• 4.1 密集匹配內(nèi)容35-39
• 4.1.1 密集匹配基礎(chǔ)理論35-37
• 4.1.2 密集匹配擴(kuò)散策略37
• 4.1.3 密集匹配流程37-39
• 4.2 基于建筑物結(jié)構(gòu)的密集匹配39-44
• 4.2.1 Canny 邊緣檢測(cè)40-41
• 4.2.2 基于建筑物結(jié)構(gòu)的格網(wǎng)區(qū)域增長算法41-44
• 4.3 三維點(diǎn)云生成44-48
• 4.3.1 單獨(dú)像對(duì)像對(duì)定向44-46
• 4.3.2 模型點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 結(jié)論與展望49-51
• 結(jié)論49
• 展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-53
• 附錄53-54
• 致謝54

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：影像匹配與密集點(diǎn)云生成研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：264880