發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 13:11

  本文關(guān)鍵詞：POS數(shù)據(jù)輔助的多角度影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)方法

  更多相關(guān)文章： 傾斜影像 無人機(jī)低空影像 轉(zhuǎn)點(diǎn) 特征提取 自動(dòng)空三

【摘要】：在快速發(fā)展的今天,地表形態(tài)變化頻繁以及各種自然災(zāi)害頻發(fā),如何做到快速的地理空間數(shù)據(jù)更新以及應(yīng)急響應(yīng)變得尤為重要。順應(yīng)發(fā)展的需要,傳統(tǒng)的攝影測(cè)量發(fā)展到今天出現(xiàn)了三個(gè)較為重大的新進(jìn)展即：無人機(jī)低空遙感平臺(tái)、傾斜航空攝影測(cè)量以及POS輔助的航空攝影測(cè)量。本文統(tǒng)籌無人機(jī)低空影像以及航空傾斜影像為多角度影像,在分析多角度影像的優(yōu)點(diǎn)及其給自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)所帶來的挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上,再結(jié)合POS數(shù)據(jù)所提供的初始外方位元素以及初始信息,以此實(shí)現(xiàn)多角度影像快速且全自動(dòng)的空三轉(zhuǎn)點(diǎn)。為此,論文主要開展了以下幾個(gè)方面的研究： 1.影像間的初始關(guān)系計(jì)算是實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化特征匹配的基礎(chǔ),為此針對(duì)規(guī)則航帶影像,本文進(jìn)行了航帶自動(dòng)恢復(fù)方法的研究,而針對(duì)傾斜影像,則利用POS數(shù)據(jù)以及地形信息來計(jì)算影像間的關(guān)系,以獲取影像的重疊度信息,便于后續(xù)的連接點(diǎn)自動(dòng)匹配,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)多角度影像的全自動(dòng)特征提取與匹配。 2.針對(duì)多角度影像存在的大傾角、尺度差異以及幾何變形,本文探討了如何結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺中的相關(guān)理論與算法來實(shí)現(xiàn)多角度影像的自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)。并且對(duì)SIFT、SURF、MSER、ORB四種典型的特征提取算子在航空傾斜影像空三轉(zhuǎn)點(diǎn)中的定向性能進(jìn)行了定量分析比較,為后續(xù)的轉(zhuǎn)點(diǎn)提供依據(jù)。為了定量分析傾斜航空影像空三轉(zhuǎn)點(diǎn)的定向性能,提出三種具有針對(duì)性的指標(biāo)。 3.在以上比較研究工作的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于POS數(shù)據(jù)糾正的SIFT特征匹配方法,減少了航空傾斜影像間的大傾角、大尺度差異以及較大的幾何變形的影響,從而取得更好的轉(zhuǎn)點(diǎn)結(jié)果。 4.本文提出的多角度影像轉(zhuǎn)點(diǎn)方法采用Visual C++予以實(shí)現(xiàn),并開發(fā)了原型系統(tǒng),采用實(shí)際的無人機(jī)影像和航空傾斜影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文中的方法具有可信性。論文中圖34個(gè),表7個(gè),參考文獻(xiàn)78篇。
【關(guān)鍵詞】：傾斜影像 無人機(jī)低空影像 轉(zhuǎn)點(diǎn) 特征提取 自動(dòng)空三
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P231
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-20
• 1.1 研究背景和意義9-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 無人飛行器低空攝影測(cè)量發(fā)展及研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 傾斜航空攝影測(cè)量發(fā)展及研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 POS輔助的航空攝影測(cè)量發(fā)展及研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容18-19
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)框架19-20
• 2 基于POS數(shù)據(jù)的多角度影像關(guān)系恢復(fù)20-27
• 2.1 引言20-21
• 2.2 基于POS數(shù)據(jù)的規(guī)則航帶自動(dòng)恢復(fù)21-22
• 2.3 基于POS數(shù)據(jù)的航空傾斜影像位置估算22-24
• 2.4 基于POS數(shù)據(jù)的航空傾斜影像位置估算實(shí)驗(yàn)24-26
• 2.5 小結(jié)26-27
• 3 多角度影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)27-55
• 3.1 引言27-28
• 3.2 多角度影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)28-43
• 3.2.1 多角度影像全自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)過程綜述28-30
• 3.2.2 POS輔助的多角度影像全自動(dòng)特征提取與匹配30-35
• 3.2.2.1 尺度與旋轉(zhuǎn)不變特征提取算子-SIFT30-33
• 3.2.2.2 規(guī)則航帶影像全自動(dòng)特征提取與匹配33-35
• 3.2.2.3 航空傾斜影像全自動(dòng)特征提取與匹配35
• 3.2.3 誤匹配和粗差的剔除35-37
• 3.2.4 五點(diǎn)法相對(duì)定向37-39
• 3.2.5 基于后方交會(huì)的多角度影像自由網(wǎng)全自動(dòng)構(gòu)建39-43
• 3.3 面向傾斜影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)的特征匹配方法比較43-46
• 3.3.1 尺度與旋轉(zhuǎn)不變特征提取算子44-45
• 3.3.2 航空傾斜影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)45-46
• 3.4 基于平面預(yù)糾正的傾斜影像高精度轉(zhuǎn)點(diǎn)方法46-49
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與討論49-54
• 3.5.1 規(guī)則航帶影像自動(dòng)空三轉(zhuǎn)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)49-50
• 3.5.2 面向傾斜影像轉(zhuǎn)點(diǎn)的特征匹配方法比較50-52
• 3.5.3 基于平面預(yù)糾正的傾斜影像轉(zhuǎn)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)52-54
• 3.6 小結(jié)54-55
• 4 原型系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)55-62
• 4.1 原型系統(tǒng)開發(fā)55-57
• 4.2 無人機(jī)影像轉(zhuǎn)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)與分析57-59
• 4.2.1 測(cè)區(qū)概況57
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)57
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析57-59
• 4.3 航空傾斜影像轉(zhuǎn)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)與分析59-62
• 4.3.1 測(cè)區(qū)概況以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述59
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析59-62
• 5 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 主要工作總結(jié)62-63
• 5.2 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-70
• 攻讀學(xué)位期間主要參與項(xiàng)目及研究成果70-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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4 張祖勛,張劍清,張力;數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J];武漢測(cè)繪科技大學(xué)學(xué)報(bào);2000年01期

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本文編號(hào)：830910