傾斜攝影技術(shù)通過高效的數(shù)據(jù)采集設(shè)備,并依托傾斜攝影自動(dòng)化建模軟件,可以快速對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并輸出模型成果。這種建模手段不但可以直觀反映地表建筑實(shí)景的外觀、位置、高度等屬性,降低城市三維建模的經(jīng)濟(jì)和時(shí)間成本,而且可以保證生成的真三維模型的真實(shí)感。影像特征匹配是傾斜攝影建模的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。Pix4D和Smart3D在空三解算過程中均采用SIFT算法進(jìn)行特征匹配。但是由于SIFT算法運(yùn)算時(shí)間久,并且為了進(jìn)一步提高空三精度,本文提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測的優(yōu)化特征匹配算法。在MATLAB仿真平臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn),證明了本文提出的優(yōu)化算法影像匹配速度更快,影像匹配效果更好。由于傾斜攝影建模技術(shù)較為前沿,相關(guān)工程精度分析研究較少。本文依托日俄監(jiān)獄舊址博物館區(qū)域?yàn)楣こ瘫尘?設(shè)計(jì)兩組傾斜攝影模型精度分析試驗(yàn):比較Pix4D和Smart3D兩款后處理軟件建模的精度,探究兩款軟件的工程應(yīng)用場景;比較不同角度影像組對(duì)模型的精度的影響,驗(yàn)證傾斜角度影像組能夠優(yōu)化高程精度,對(duì)于模型側(cè)面紋理信息捕捉更加精準(zhǔn)。最后結(jié)合工程應(yīng)用,以多組無人機(jī)航攝影像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,驗(yàn)證優(yōu)化算法的穩(wěn)定性,且證明該算法相比SIFT算法匹配效... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傾斜攝影技術(shù)發(fā)展及研究現(xiàn)狀
        1.2.2 影像特征匹配發(fā)展及研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)與研究內(nèi)容
2 傾斜攝影技術(shù)及影像匹配算法研究
    2.1 無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)研究
        2.1.1 傾斜攝影測量技術(shù)原理
        2.1.2 傾斜攝影后處理軟件研究
    2.2 影像匹配算法研究
        2.2.1 SIFT算法
        2.2.2 BRISK特征點(diǎn)檢測算法
        2.2.3 Harris角點(diǎn)檢測算法
        2.2.4 特征點(diǎn)匹配約束算法
    2.3 本章小結(jié)
3 基于Harris角點(diǎn)檢測的特征匹配改進(jìn)算法
    3.1 算法改進(jìn)策略
    3.2 優(yōu)化算法基本原理
        3.2.1 特征點(diǎn)檢測
        3.2.2 特征描述
        3.2.3 特征匹配
        3.2.4 RANSAC算法提純
    3.3 算法仿真研究
        3.3.1 特征點(diǎn)檢測算法試驗(yàn)
        3.3.2 特征點(diǎn)匹配算法試驗(yàn)
        3.3.3 影像匹配算法試驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
4 無人機(jī)傾斜攝影測量三維建模應(yīng)用
    4.1 傾斜攝影建模前期準(zhǔn)備
        4.1.1 實(shí)地踏勘
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)器材及航攝參數(shù)說明
        4.1.3 像控點(diǎn)布設(shè)
        4.1.4 無人機(jī)航攝
    4.2 傾斜攝影建模軟件建模應(yīng)用
        4.2.1 Pix4D建模應(yīng)用
        4.2.2 Smart3D Capture系統(tǒng)三維建模應(yīng)用
    4.3 傾斜攝影建模軟件精度分析試驗(yàn)
        4.3.1 不同軟件建模精度分析
        4.3.2 不同角度影像組建模精度分析
    4.4 優(yōu)化算法工程應(yīng)用研究
        4.4.1 算法工程應(yīng)用穩(wěn)定性試驗(yàn)
        4.4.2 算法工程應(yīng)用影像匹配試驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[10]圖像匹配算法研究[D]. 張強(qiáng).西安電子科技大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3311755