基于近景攝影測(cè)量的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取研究
發(fā)布時(shí)間:2021-11-21 17:25
單木結(jié)構(gòu)參數(shù)反映了森林生長(zhǎng)趨勢(shì)以及健康狀況,對(duì)森林的經(jīng)營(yíng)管理有著重要意義。傳統(tǒng)的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)測(cè)量方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,因此本研究引入近景攝影測(cè)量技術(shù),目的是更加方便快捷的提取單木結(jié)構(gòu)參數(shù)以及恢復(fù)單木結(jié)構(gòu)形態(tài),從而為森林資源調(diào)查及樹(shù)木三維模型構(gòu)建提供技術(shù)支持。本研究首先對(duì)相機(jī)進(jìn)行校檢,然后采用空間前方交會(huì)算法提取單木結(jié)構(gòu)參數(shù),利用SFM算法將單木照片變成點(diǎn)云數(shù)據(jù),并對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取,同時(shí)對(duì)比分析了基于三維地面激光掃描與近景攝影測(cè)量?jī)煞N方式的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取結(jié)果,最后基于Visual Studio 2017平臺(tái),設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了基于近景攝影測(cè)量單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取軟件,論文研究結(jié)果如下:(1)本研究采用儀器為尼康D3400,空間后方交會(huì)法解求相機(jī)校檢元素x0、y0、f、K1、K2、P1、P2的值為 11.94mm、7.74mm、18.30mm、3.54E-04、-5.83E-07、1.33E-07、0;采用張正友相機(jī)標(biāo)定法對(duì)相機(jī)進(jìn)行校檢,校檢元素的值為11.93mm、7.75mm、18.28mm、3.43E-04、-5.93E-07、2.1 1E-07、4.91E-07。(2)通過(guò)空間前方交...
【文章來(lái)源】:東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1相機(jī)像點(diǎn)與主距誤差示意圖??
?2相機(jī)標(biāo)定???產(chǎn)生的誤差(x0,抑)稱(chēng)為像主點(diǎn)誤差[45]。因此,目標(biāo)點(diǎn)投影在相片中的坐標(biāo)與理論坐??標(biāo)存在誤差(Ax,?Ay),可以列出包含實(shí)際像點(diǎn)誤差的共線(xiàn)方程,式(2-2)。??0標(biāo)物I?V?^??鏡頭中心I???「?y?j??—….-一???一fy°?實(shí)際像主點(diǎn)??\?1理論像主點(diǎn)??????圖2-1相機(jī)像點(diǎn)與主距誤差示意圖??x?xdAx-?f^-Xs)?+?b,{Y-Ys)?+?c,(Z-Zs)?_?I??'a^X-Xs)?+?b3(Y-Ys)?+?c^Z-Zs)?Z?(92)??,ai(X?-?Xs)?+?bi(Y?-?Ys)?+?ci(Z?-?Zs)?rY??y?—?vo?+?Ay?=?—?f?=?一?/?■=?????a3(X-Xs)?+?b3(Y-Ys)?+?C3(Z-Zs)?Z??此外,相機(jī)系統(tǒng)中還存在由鏡頭引起的像點(diǎn)偏差,主要分為鏡頭形狀引起的徑向畸??變以及鏡頭光心不嚴(yán)格共線(xiàn)引起的偏心畸變[49]。本研究采用依據(jù)相機(jī)結(jié)構(gòu)中各因素的影??響而設(shè)計(jì)的10參數(shù)模型來(lái)改正相機(jī)鏡頭引起的偏差。??(1)徑向畸變??徑向畸變分為兩種,枕形畸變和桶形畸變,如圖2-2所示。通常廣角鏡頭??(f<50mm)產(chǎn)生的畸變多為枕形畸變,標(biāo)準(zhǔn)鏡頭(戶(hù)50_)有枕形畸變,也有桶形畸??變,中長(zhǎng)焦鏡頭(f>50mm)產(chǎn)生的畸變一般為桶形畸變[5()]。??卜—?一?_?一?—?■—}????\?/??、?>???;?;??、?????;?/?\??:?!?|?!????I????/???;?、'???
(2-3)??將其分解到平面坐標(biāo)x方向和y方向(式2-4):??——?一2?一4?一6??Axr?=?K〇X?K\X?-\-KlX?+????x??(2-4)??——?一2?——4?—6??Ayr?=?Koy?+?Kiy?+Kiy?+K^y?H—??其中,x?=?x-x〇?;少=少—少〇?;?r2=x?+少;K卜K2、K〇、為徑向畸變系數(shù)。對(duì)于普??通數(shù)碼相機(jī),-般取前兩項(xiàng)。??(2)偏心畸變??偏心畸變產(chǎn)生原因主要相機(jī)光學(xué)中心與幾何中心不一致造成的,如圖2-3所示。??A?I]?A?f]\\?f]??I?、\?〇???丨?I???-#?p?????一?\?\??U?I]?U?U??(a)理想狀態(tài)?(b)實(shí)際狀態(tài)??圖2-3偏心畸變??偏心畸變表達(dá)式為(2-5):??P(r)?=?yJPi2?+P22?-r2?(2-5)??將其分解到平面坐標(biāo)系x方向和y方向,見(jiàn)式(2-6):??Axd?=?P\(r2?+2x?)i-2P2X'y?,、??_2?_?_?(2-6)??式中,Pi、P2為偏心系數(shù)。聯(lián)立公式(2-3)、(2-4)、(2-5)、(2-6),相機(jī)誤差表達(dá)式可??表不為式(2-7):??Ax?=?k\xr2?+?kixr4?+?P\(r2?+?2x?)?+?2Pixy??Ay?=?k\yr ̄?+?kiyr^?+?Pi{r2?+2y?)-\-?2P\xy?(2-7)??2?一2?一2??r?=x?-\-y??-8?-??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于立體視覺(jué)的目標(biāo)深度圖提取算法研究[J]. 于廣瑞,趙丹陽(yáng). 測(cè)繪與空間地理信息. 2020(04)
[2]雙目立體視覺(jué)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)及其進(jìn)展[J]. 吳瓊,劉寶龍,王科,王江,盧浩. 中國(guó)新通信. 2020(02)
[3]基于不同拼接算法的無(wú)人機(jī)林區(qū)影像拼接效果研究[J]. 徐永勝,楊玉澤,林文樹(shù). 森林工程. 2020(01)
[4]數(shù)字近景攝影測(cè)量在文物考古領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 侯剛棟,部晨光. 測(cè)繪技術(shù)裝備. 2019(04)
[5]森林資源保護(hù)與生態(tài)環(huán)境建設(shè)對(duì)策探析[J]. 景利萍,景俐清. 農(nóng)業(yè)與技術(shù). 2019(20)
[6]林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)工作存在的問(wèn)題及對(duì)策[J]. 李翊瑄. 鄉(xiāng)村科技. 2019(26)
[7]基于三維激光掃描的單木胸徑和樹(shù)高提取[J]. 徐華東,陳文靜,劉華. 森林與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(05)
[8]無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在三維數(shù)字城市建模中的應(yīng)用[J]. 付博,陳姍,張俊. 湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[9]無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在林業(yè)資源調(diào)查與病蟲(chóng)害防治中的應(yīng)用[J]. 李維. 中國(guó)農(nóng)業(yè)文摘-農(nóng)業(yè)工程. 2019(05)
[10]基于圓形陣列標(biāo)定板的張氏相機(jī)標(biāo)定法[J]. 汪首坤,趙金枝,姜明,王浩田,張一丁. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
博士論文
[1]測(cè)樹(shù)因子遙感獲取方法研究[D]. 趙芳.北京林業(yè)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于改進(jìn)ORB的圖像拼接算法[D]. 董帥.湖南師范大學(xué) 2019
[2]基于圖像自動(dòng)識(shí)別的大氣能見(jiàn)度測(cè)量方法研究[D]. 荊霄.西安理工大學(xué) 2019
[3]基于改進(jìn)的SIFT特征的圖像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大學(xué) 2019
[4]無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模及模型可視化研究[D]. 陳明杰.西安科技大學(xué) 2019
[5]近景攝影輔助傾斜攝影的影像匹配及三維建模研究[D]. 項(xiàng)小偉.太原理工大學(xué) 2019
[6]基于攝影測(cè)量的輸電線(xiàn)路三維建模優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 饒成成.華北電力大學(xué) 2019
[7]融合UAV遙感影像與SFM點(diǎn)云的樹(shù)木識(shí)別及參數(shù)提取[D]. 楊禮.河南理工大學(xué) 2018
[8]基于無(wú)人機(jī)影像的真正射影像制作研究[D]. 張學(xué)文.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2016
[9]攝影測(cè)量計(jì)算機(jī)視覺(jué)在礦山相似材料模擬實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用研究[D]. 駱希娟.西安科技大學(xué) 2015
[10]普通數(shù)碼相機(jī)獲取測(cè)樹(shù)信息研究[D]. 曹孟磊.北京林業(yè)大學(xué) 2013
本文編號(hào):3509925
【文章來(lái)源】:東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1相機(jī)像點(diǎn)與主距誤差示意圖??
?2相機(jī)標(biāo)定???產(chǎn)生的誤差(x0,抑)稱(chēng)為像主點(diǎn)誤差[45]。因此,目標(biāo)點(diǎn)投影在相片中的坐標(biāo)與理論坐??標(biāo)存在誤差(Ax,?Ay),可以列出包含實(shí)際像點(diǎn)誤差的共線(xiàn)方程,式(2-2)。??0標(biāo)物I?V?^??鏡頭中心I???「?y?j??—….-一???一fy°?實(shí)際像主點(diǎn)??\?1理論像主點(diǎn)??????圖2-1相機(jī)像點(diǎn)與主距誤差示意圖??x?xdAx-?f^-Xs)?+?b,{Y-Ys)?+?c,(Z-Zs)?_?I??'a^X-Xs)?+?b3(Y-Ys)?+?c^Z-Zs)?Z?(92)??,ai(X?-?Xs)?+?bi(Y?-?Ys)?+?ci(Z?-?Zs)?rY??y?—?vo?+?Ay?=?—?f?=?一?/?■=?????a3(X-Xs)?+?b3(Y-Ys)?+?C3(Z-Zs)?Z??此外,相機(jī)系統(tǒng)中還存在由鏡頭引起的像點(diǎn)偏差,主要分為鏡頭形狀引起的徑向畸??變以及鏡頭光心不嚴(yán)格共線(xiàn)引起的偏心畸變[49]。本研究采用依據(jù)相機(jī)結(jié)構(gòu)中各因素的影??響而設(shè)計(jì)的10參數(shù)模型來(lái)改正相機(jī)鏡頭引起的偏差。??(1)徑向畸變??徑向畸變分為兩種,枕形畸變和桶形畸變,如圖2-2所示。通常廣角鏡頭??(f<50mm)產(chǎn)生的畸變多為枕形畸變,標(biāo)準(zhǔn)鏡頭(戶(hù)50_)有枕形畸變,也有桶形畸??變,中長(zhǎng)焦鏡頭(f>50mm)產(chǎn)生的畸變一般為桶形畸變[5()]。??卜—?一?_?一?—?■—}????\?/??、?>???;?;??、?????;?/?\??:?!?|?!????I????/???;?、'???
(2-3)??將其分解到平面坐標(biāo)x方向和y方向(式2-4):??——?一2?一4?一6??Axr?=?K〇X?K\X?-\-KlX?+????x??(2-4)??——?一2?——4?—6??Ayr?=?Koy?+?Kiy?+Kiy?+K^y?H—??其中,x?=?x-x〇?;少=少—少〇?;?r2=x?+少;K卜K2、K〇、為徑向畸變系數(shù)。對(duì)于普??通數(shù)碼相機(jī),-般取前兩項(xiàng)。??(2)偏心畸變??偏心畸變產(chǎn)生原因主要相機(jī)光學(xué)中心與幾何中心不一致造成的,如圖2-3所示。??A?I]?A?f]\\?f]??I?、\?〇???丨?I???-#?p?????一?\?\??U?I]?U?U??(a)理想狀態(tài)?(b)實(shí)際狀態(tài)??圖2-3偏心畸變??偏心畸變表達(dá)式為(2-5):??P(r)?=?yJPi2?+P22?-r2?(2-5)??將其分解到平面坐標(biāo)系x方向和y方向,見(jiàn)式(2-6):??Axd?=?P\(r2?+2x?)i-2P2X'y?,、??_2?_?_?(2-6)??式中,Pi、P2為偏心系數(shù)。聯(lián)立公式(2-3)、(2-4)、(2-5)、(2-6),相機(jī)誤差表達(dá)式可??表不為式(2-7):??Ax?=?k\xr2?+?kixr4?+?P\(r2?+?2x?)?+?2Pixy??Ay?=?k\yr ̄?+?kiyr^?+?Pi{r2?+2y?)-\-?2P\xy?(2-7)??2?一2?一2??r?=x?-\-y??-8?-??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于立體視覺(jué)的目標(biāo)深度圖提取算法研究[J]. 于廣瑞,趙丹陽(yáng). 測(cè)繪與空間地理信息. 2020(04)
[2]雙目立體視覺(jué)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)及其進(jìn)展[J]. 吳瓊,劉寶龍,王科,王江,盧浩. 中國(guó)新通信. 2020(02)
[3]基于不同拼接算法的無(wú)人機(jī)林區(qū)影像拼接效果研究[J]. 徐永勝,楊玉澤,林文樹(shù). 森林工程. 2020(01)
[4]數(shù)字近景攝影測(cè)量在文物考古領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 侯剛棟,部晨光. 測(cè)繪技術(shù)裝備. 2019(04)
[5]森林資源保護(hù)與生態(tài)環(huán)境建設(shè)對(duì)策探析[J]. 景利萍,景俐清. 農(nóng)業(yè)與技術(shù). 2019(20)
[6]林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)工作存在的問(wèn)題及對(duì)策[J]. 李翊瑄. 鄉(xiāng)村科技. 2019(26)
[7]基于三維激光掃描的單木胸徑和樹(shù)高提取[J]. 徐華東,陳文靜,劉華. 森林與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(05)
[8]無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在三維數(shù)字城市建模中的應(yīng)用[J]. 付博,陳姍,張俊. 湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[9]無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在林業(yè)資源調(diào)查與病蟲(chóng)害防治中的應(yīng)用[J]. 李維. 中國(guó)農(nóng)業(yè)文摘-農(nóng)業(yè)工程. 2019(05)
[10]基于圓形陣列標(biāo)定板的張氏相機(jī)標(biāo)定法[J]. 汪首坤,趙金枝,姜明,王浩田,張一丁. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
博士論文
[1]測(cè)樹(shù)因子遙感獲取方法研究[D]. 趙芳.北京林業(yè)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于改進(jìn)ORB的圖像拼接算法[D]. 董帥.湖南師范大學(xué) 2019
[2]基于圖像自動(dòng)識(shí)別的大氣能見(jiàn)度測(cè)量方法研究[D]. 荊霄.西安理工大學(xué) 2019
[3]基于改進(jìn)的SIFT特征的圖像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大學(xué) 2019
[4]無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量三維建模及模型可視化研究[D]. 陳明杰.西安科技大學(xué) 2019
[5]近景攝影輔助傾斜攝影的影像匹配及三維建模研究[D]. 項(xiàng)小偉.太原理工大學(xué) 2019
[6]基于攝影測(cè)量的輸電線(xiàn)路三維建模優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 饒成成.華北電力大學(xué) 2019
[7]融合UAV遙感影像與SFM點(diǎn)云的樹(shù)木識(shí)別及參數(shù)提取[D]. 楊禮.河南理工大學(xué) 2018
[8]基于無(wú)人機(jī)影像的真正射影像制作研究[D]. 張學(xué)文.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2016
[9]攝影測(cè)量計(jì)算機(jī)視覺(jué)在礦山相似材料模擬實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用研究[D]. 駱希娟.西安科技大學(xué) 2015
[10]普通數(shù)碼相機(jī)獲取測(cè)樹(shù)信息研究[D]. 曹孟磊.北京林業(yè)大學(xué) 2013
本文編號(hào):3509925
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