隨著無(wú)人機(jī)與數(shù)碼相機(jī)技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)航空影像處理成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。無(wú)人機(jī)航空影像的姿態(tài)角較大、航線不規(guī)則,在不進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定的情況下無(wú)法得到精確的相機(jī)信息,導(dǎo)致傳統(tǒng)航空攝影測(cè)量方法無(wú)法滿足此類影像的處理要求。遞增式重建方法是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中由運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（Structure from Motion,SfM）最常用的一種,其通過特征檢測(cè)與匹配、選取初始像對(duì)并估計(jì)位姿、計(jì)算點(diǎn)云、選取添加影像并估計(jì)位姿、平差等步驟恢復(fù)相機(jī)位姿,該算法對(duì)精確的相機(jī)參數(shù)依賴程度低、自動(dòng)化程度高且精度高,將其用以恢復(fù)姿態(tài)角較大的無(wú)人機(jī)影像位姿會(huì)在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)攝影測(cè)量方法的缺陷。但經(jīng)典的遞增式重建方法仍然存在一些問題,從而影響重建的效率與精度。本文以經(jīng)典遞增式重建方法為基礎(chǔ),從影像對(duì)應(yīng)信息確定、初始像對(duì)選取等方面進(jìn)行改進(jìn),并基于改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)航空影像的位姿恢復(fù)。論文主要的研究?jī)?nèi)容與成果如下:（1）研究了經(jīng)典RANSAC算法和自適應(yīng)RANSAC算法,分析對(duì)比了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn),通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了自適應(yīng)RANSAC算法優(yōu)于經(jīng)典自適應(yīng)RANSAC算法,可以用于幾何約束剔除誤匹配及初始像對(duì)的位姿恢復(fù)。（2）將... 

【文章來源】：東華理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景、目的與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無(wú)人機(jī)及其影像處理現(xiàn)狀
        1.2.2 遞增式重建研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
2 遞增式重建方法基礎(chǔ)理論
    2.1 攝像機(jī)模型與坐標(biāo)系
        2.1.1 相機(jī)模型
        2.1.2 坐標(biāo)系統(tǒng)
    2.2 對(duì)極幾何
    2.3 RANSAC算法
        2.3.1 經(jīng)典RANSAC算法
        2.3.2 自適應(yīng)RANSAC算法
        2.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    2.4 本章小結(jié)
3 影像檢索與基礎(chǔ)影像重建
    3.1 影像檢索
        3.1.1 SIFT算子
        3.1.2 K-means算法構(gòu)建詞匯樹
        3.1.3 TF-IDF方法計(jì)算相似性
    3.2 基礎(chǔ)的影像重建
        3.2.1 基于自適應(yīng)RANSAC的相對(duì)定向
        3.2.2 基于4點(diǎn)加權(quán)算法估計(jì)相機(jī)位姿
    3.3 影像檢索實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)遞增式重建的無(wú)人機(jī)航空影像稀疏重建
    4.1 遞增式影像重建算法改進(jìn)
        4.1.1 確定影像對(duì)應(yīng)信息
        4.1.2 解算參數(shù)
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.2.1 多模型約束實(shí)驗(yàn)
        4.2.2 遞增式影像稀疏重建實(shí)驗(yàn)
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PixelGrid系統(tǒng)的ADS80影像空三加密技術(shù)流程探討[J]. 吳立果.  礦山測(cè)量. 2016(06)
[2]Pix4Dmapper在無(wú)人機(jī)航攝應(yīng)急救災(zāi)項(xiàng)目中的應(yīng)用研究[J]. 汪雅婕.  測(cè)繪與空間地理信息. 2016(09)
[3]無(wú)人機(jī)系統(tǒng)發(fā)展與關(guān)鍵技術(shù)綜述[J]. 陶于金,李沛峰.  航空制造技術(shù). 2014(20)
[4]奇異值分解降噪的改進(jìn)方法[J]. 張磊,彭偉才,原春暉,劉彥.  中國(guó)艦船研究. 2012(05)
[5]基于五點(diǎn)算法估計(jì)基礎(chǔ)矩陣的研究[J]. 周春艷,范學(xué)棟,鄒崢嶸.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2011(11)
[6]攝像機(jī)位姿的加權(quán)線性算法[J]. 楊森,吳福朝.  軟件學(xué)報(bào). 2011(10)
[7]矩陣奇異值分解及其在高維數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J]. 尹芳黎,楊雁瑩,王傳棟,王士鵬.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2011(15)
[8]本質(zhì)矩陣五點(diǎn)算法偽解的兩種剔除策略[J]. 王文斌,劉桂華,劉先勇,邱志強(qiáng).  光電工程. 2010(08)
[9]基于全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)VirtuoZo的DOM制作探討[J]. 張丹,郝亞東.  城市勘測(cè). 2009(03)
[10]帶切向畸變的模型可視化攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 華�？�,夏樂春,高福學(xué),薛城.  工程圖學(xué)學(xué)報(bào). 2009(03)

博士論文
[1]基于視覺的微小型四旋翼飛行機(jī)器人位姿估計(jì)與導(dǎo)航研究[D]. 鄭偉.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

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[1]基于非量測(cè)相機(jī)無(wú)結(jié)構(gòu)影像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法研究[D]. 查冰.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院 2017
[2]微型無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理研究[D]. 李明慈.北京建筑大學(xué) 2015
[3]基于改進(jìn)SFM方法的航空攝影測(cè)量應(yīng)用研究[D]. 李美燕.廣西大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3037715