本文關(guān)鍵詞：多視角傾斜影像DSM自動(dòng)提取的關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多視角傾斜相機(jī)由于可獲取大重疊度、多角度影像用于三維重建而受到重視,然而,傾斜影像包含嚴(yán)重的幾何畸變和輻射畸變,遮擋現(xiàn)象也更加嚴(yán)重,增加了自動(dòng)提取DSM(Digital Surface Model)的難度。本文圍繞傾斜影像DSM自動(dòng)提取技術(shù)展開研究,在分析傾斜影像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)多視角傾斜影像連接點(diǎn)提取、光束法平差、影像密集匹配等技術(shù)進(jìn)行了研究,提出了自動(dòng)匹配生成DSM的方案,取得了一定進(jìn)展。論文主要完成的工作和創(chuàng)新點(diǎn)有:1.在分析AMC580相機(jī)技術(shù)參數(shù)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了影像去噪、影像增強(qiáng)、相機(jī)畸變改正和核線影像生成等影像預(yù)處理過(guò)程,為后續(xù)影像匹配提供了高質(zhì)量影像。2.針對(duì)傾斜影像畸變嚴(yán)重的情況,結(jié)合SIFT特征和Shi-Tomasi特征的特點(diǎn),根據(jù)點(diǎn)的共面關(guān)系,提出一種基于射影關(guān)系的大傾角立體影像匹配策略,實(shí)驗(yàn)表明,該算法對(duì)大傾角立體影像有良好的適應(yīng)性。3.結(jié)合多視角傾斜相機(jī)獲取影像的特點(diǎn),提出一種下視關(guān)聯(lián)的多度重疊連接點(diǎn)提取方案,并使用該方案成功提取了大量高精度連接點(diǎn)。4.闡述了光束法平差的基本原理,在分析非線性模型解算方法的基礎(chǔ)上,引入LM(Levenberg-Marquardt)算法答解光束法平差方程,利用本文獲得的連接點(diǎn)進(jìn)行光束法平差,有效提高了外方位元素的精度。實(shí)驗(yàn)表明,LM算法可以獲得優(yōu)于傳統(tǒng)算法的定位精度。5.引入基于BT(Birchfield-Tomasi)算法的半全局匹配提取密集同名像點(diǎn),分析了多視角傾斜影像DSM自動(dòng)提取的流程,提出了基于下視DSM的自適應(yīng)權(quán)重融合策略,有效的提取了多視角傾斜影像的DSM。
【關(guān)鍵詞】：多視角傾斜影像 連接點(diǎn)提取 光束法平差 密集匹配 DSM(數(shù)字表面模型)
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 多視角傾斜攝影數(shù)據(jù)處理方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展10-15
• 1.2.1 多視角傾斜航空攝影發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 大角度傾斜影像匹配研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 多視角傾斜影像區(qū)域網(wǎng)平差研究現(xiàn)狀13
• 1.2.4 DSM自動(dòng)提取技術(shù)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 多視角傾斜影像獲取與預(yù)處理17-28
• 2.1 引言17
• 2.2 多視角傾斜航攝相機(jī)AMC58017-18
• 2.3 多視角傾斜影像預(yù)處理18-27
• 2.3.1 影像去噪18-20
• 2.3.2 影像增強(qiáng)20-22
• 2.3.3 相機(jī)畸變改正22-24
• 2.3.4 核線影像生成24-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 多視角傾斜影像連接點(diǎn)提取28-46
• 3.1 引言28
• 3.2 大傾角立體影像匹配策略28-39
• 3.2.1 常見(jiàn)特征點(diǎn)提取方法28-30
• 3.2.2 基于射影關(guān)系的大傾角立體影像匹配策略30-39
• 3.3 多視角傾斜影像連接點(diǎn)提取39-42
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析42-45
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境42
• 3.4.2 大傾角立體影像匹配實(shí)驗(yàn)42-44
• 3.4.3 多視角傾斜影像連接點(diǎn)提取實(shí)驗(yàn)44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 多視角傾斜影像光束法平差46-56
• 4.1 引言46
• 4.2 光束法平差模型的建立46-48
• 4.3 光束法平差模型的解算48-50
• 4.4 基于LM算法的多視角傾斜影像光束法平差50-52
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與分析52-55
• 4.5.1 基于嶺估計(jì)的光束法平差實(shí)驗(yàn)53
• 4.5.2 基于L曲線法嶺估計(jì)的光束法平差實(shí)驗(yàn)53-54
• 4.5.3 基于LM算法的光束法平差實(shí)驗(yàn)54-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 第五章 多視角傾斜影像DSM自動(dòng)提取56-69
• 5.1 引言56
• 5.2 基于BT算法的半全局匹配56-60
• 5.2.1 匹配代價(jià)計(jì)算57-58
• 5.2.2 視差計(jì)算58-60
• 5.2.3 一致性檢查60
• 5.3 DSM生成60-62
• 5.3.1 DSM生成流程60
• 5.3.2 同名點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換60-61
• 5.3.3 空間前方交會(huì)61
• 5.3.4 粗差剔除61-62
• 5.3.5 基于下視DSM的自適應(yīng)權(quán)重融合策略62
• 5.4 實(shí)驗(yàn)與分析62-68
• 5.4.1 密集匹配算法實(shí)驗(yàn)62-63
• 5.4.2 基于BT算法的半全局匹配實(shí)驗(yàn)63-64
• 5.4.3 DSM自動(dòng)提取實(shí)驗(yàn)64-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 總結(jié)69-70
• 6.2 展望70-71
• 致謝71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 作者簡(jiǎn)歷 攻讀碩士學(xué)位期間完成的主要工作77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：多視角傾斜影像DSM自動(dòng)提取的關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：334567