本文選題：無人機(jī) + 三維重建��； 參考：《光學(xué)精密工程》2017年06期

【摘要】：針對最小二乘的旋轉(zhuǎn)平均方法對粗差敏感,求解影像旋轉(zhuǎn)參數(shù)不夠精確的問題,提出了一種穩(wěn)健的旋轉(zhuǎn)平均方法。先利用李群和李代數(shù)之間的映射關(guān)系,將旋轉(zhuǎn)矩陣的乘積運(yùn)算簡化為李代數(shù)中的減法運(yùn)算,推導(dǎo)出旋轉(zhuǎn)平均迭代解算的線性化方程;然后利用L1范數(shù)優(yōu)化和迭代加權(quán)最小二乘相結(jié)合的方法求解全局一致旋轉(zhuǎn)最優(yōu)解;最后采用迭代策略剔除粗差,得到精確的旋轉(zhuǎn)矩陣。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)最小二乘方法相比,提出方法的旋轉(zhuǎn)參數(shù)求解精度更高,穩(wěn)健性更好,用于三維重建可以得到更密集均勻的點云,重建完整性更好。旋轉(zhuǎn)平均的精度優(yōu)于0.15度,計算時間不超過0.31s,光束法平差后,重投影誤差在1.3個像素以內(nèi)�；緷M足快速穩(wěn)健三維重建的要求。
[Abstract]:In order to solve the problem that the rotation average method of least squares is sensitive to the rough difference and solves the problem that the rotation parameters of the image are not accurate enough, a robust rotating averaging method is proposed. First, the product operation of the rotation matrix is simplified to a subtraction operation in the lie algebra by using the mapping relation between Li Qun and Lie algebra. By using the method of L1 norm optimization and iterative weighted least squares, the global uniform rotation optimal solution is solved. Finally, the iterative strategy is used to eliminate the rough difference and get the exact rotation matrix. The experimental results show that the proposed method is more accurate and more robust than the traditional least square method. The three dimensional reconstruction can get more dense and uniform point cloud, and the reconstruction integrity is better. The accuracy of the rotation average is better than 0.15 degrees, the calculation time is not more than 0.31s, and the reprojection error is less than 1.3 pixels after the beam method adjustment. It basically meets the requirements of fast robust three-dimensional reconstruction.
【作者單位】： 信息工程大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.41471387,No.41301526)
【分類號】：O152.5;TP391.41

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本文編號：1967906