本文關(guān)鍵詞：基于影像的激光雷達(dá)點(diǎn)云邊緣精細(xì)化技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三維重建技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺及攝影測量與遙感等多個(gè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，并且廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、文化遺產(chǎn)保護(hù)等相關(guān)領(lǐng)域；特別是隨著數(shù)字城市與智慧城市的提出和發(fā)展，，利用影像對實(shí)體對象進(jìn)行三維重建以得到精確的三維模型，將是今后研究的重點(diǎn)與發(fā)展趨勢。三維激光掃描技術(shù)作為一項(xiàng)新興技術(shù)，以其快速、精確、非直接接觸式獲取被掃描目標(biāo)三維信息而被廣泛應(yīng)用，利用掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能很好地完成三維重建，但是由于受掃描設(shè)備與掃描條件的限制，在某些情況下得不到理想的重建結(jié)果。 本文以影像為研究對象，根據(jù)攝影測量相關(guān)理論，針對實(shí)體邊緣進(jìn)行重建，以彌補(bǔ)三維激光掃描技術(shù)在掃描對象邊緣反映不精確，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的邊緣精細(xì)化，輔助利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)完成三維重建。本文主要圍繞影像邊緣提取、影像匹配、相對定向-前方交會以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等技術(shù)開展研究。 在影像邊緣提取階段，本文對比分析了目前常用的幾種邊緣提取算子的提取效果，選取Canny算子作為提取算子，并且通過提取前對圖像進(jìn)行特定的濾波處理，提取中設(shè)定合適的閾值，得到了比較理想的邊緣提取結(jié)果。 在影像匹配階段，主要包括對前一步提取的影像邊緣點(diǎn)進(jìn)行匹配，及對影像進(jìn)行密集匹配以達(dá)到重構(gòu)理想的三維模型，與點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行很好融合的目的。其中，密集匹配是先用Harris算子按格網(wǎng)提取特征點(diǎn)，再行匹配。采取的是由粗到細(xì)的匹配策略，即利用立體像對的相對定向元素沿核線逐點(diǎn)搜索待匹配點(diǎn)的同名點(diǎn)，再使用最小二乘匹配完成精匹配，保證匹配結(jié)果的可靠性。 在相對定向-前方交會階段，本文采用連續(xù)像對相對定向理論與方法，使用直接解加嚴(yán)密解的定向策略，得到準(zhǔn)確的相對定向元素，并采用點(diǎn)投影系數(shù)方法進(jìn)行前方交會得到可靠的立體模型。 在影像三維點(diǎn)云與激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)階段，主要采取手動(dòng)與自動(dòng)兩種配準(zhǔn)策略。一種方法是手動(dòng)選取影像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的同名點(diǎn)，通過計(jì)算模型轉(zhuǎn)換參數(shù)完成配準(zhǔn)；另一種方法是利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成反射強(qiáng)度圖像，通過與拍攝影像匹配，計(jì)算影像模型點(diǎn)并索引到三維激光掃描點(diǎn)云中對應(yīng)的同名點(diǎn)，計(jì)算轉(zhuǎn)換參數(shù)完成自動(dòng)配準(zhǔn)。 本文通過對各個(gè)階段精度進(jìn)行嚴(yán)密控制，利用圖像成功完成了邊緣的三維重建，并很好地與激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行了配準(zhǔn)融合，達(dá)到了對三維激光掃描點(diǎn)云邊緣精細(xì)化這一研究目的，對于利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)體對象的精細(xì)三維模型重建具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：三維重建 邊緣 匹配 配準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P23;P225
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線11-13
• 1.4 論文的組織與安排13-15
• 第2章 圖像預(yù)處理15-22
• 2.1 幾個(gè)基本概念15-18
• 2.1.1 空間域與頻率域15-16
• 2.1.2 圖像卷積運(yùn)算16-17
• 2.1.3 圖像梯度17-18
• 2.2 平滑濾波18-21
• 2.2.1 Gauss 濾波18-19
• 2.2.2 Wallis 濾波19-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于影像的邊緣三維重建22-44
• 3.1 影像匹配概述22-27
• 3.1.1 相關(guān)系數(shù)法22-23
• 3.1.2 最小二乘匹配23-25
• 3.1.3 SIFT 特征匹配25-27
• 3.2 邊緣檢測與提取27-33
• 3.2.1 一階微分算子28-29
• 3.2.2 二階微分算子29-30
• 3.2.3 Canny 算子30-33
• 3.3 邊緣信息匹配33-37
• 3.3.1 相對定向33-34
• 3.3.2 核線幾何34-36
• 3.3.3 邊緣點(diǎn)匹配36-37
• 3.4 圖像密集匹配37-39
• 3.5 三維重建39-42
• 3.5.1 立體像對的空間前方交會39-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第4章 影像生成點(diǎn)云與激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)44-54
• 4.1 數(shù)學(xué)模型44-47
• 4.2 采用策略47-53
• 4.2.1 手動(dòng)配準(zhǔn)48-50
• 4.2.2 自動(dòng)配準(zhǔn)50-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 程序設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)54-67
• 5.1 總體設(shè)計(jì)54
• 5.2 具體實(shí)現(xiàn)54-63
• 5.3 精度分析63-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 論文總結(jié)67-68
• 6.2 論文展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 附錄73-74
• 致謝74

【參考文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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  本文關(guān)鍵詞：基于影像的激光雷達(dá)點(diǎn)云邊緣精細(xì)化技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：412961