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【干货】倾斜摄影测量的研究进展
作者:admin 日期:2018-07-17 04:36 人气:
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  呈现的一项影响严重的新手艺倾斜拍照丈量是近年测绘范畴,本钱、高保真的长处因为三维建模拥有低,绘、都会规划和应急相应等浩繁范畴因而倾斜拍照丈量被普遍使用于测。配和概况模子建立5个环节手艺的钻研进展进行梳理通过对数据预处置、影像婚配、影像定向、稠密匹,术的钻研与使用有所助益以期对倾斜拍照丈量技。

  传感器硬件的精度和集成度不竭提高[1-2]。 跟着倾斜拍照平台和,域出现出很多新理论和新方式拍照丈量和三维计较机视觉领,手艺逐步走向适用使倾斜拍照丈量。空拍照比拟与通例航,够得到地物的立面影像倾斜拍照的劣势在于能,单、更直观。 目前使影像解译变得更简,划与办理、聪慧游览和突发事务应急相应等浩繁范畴[3-5]倾斜拍照丈量手艺已被普遍用于测绘与都会三维建模、都会规。

  oss)是一种典范的倾斜拍照体系相机安设体例Maltese 十字(Maltese-cr,如图2 所示其安设示企图。能够看出由图2 ,相机和4 个45°倾斜安设的相机形成Maltese 十字由一个垂直安设的。有必然堆叠度的5 张照片拍照系同一次曝光得到具,像的获取效率大大添加了影。

  的普遍利用跟着无人机,文献[6]对几种常见的倾斜拍照体系的手艺目标进行了比力阐发国表里连续呈现了一些适合无人机搭载的小型倾斜拍照体系。 ,不作赘述本文在此。

  数据后在获取,toScan 和Pix4Dmapper。 倾斜拍照丈量的具体手艺流程如图3 所示。 倾斜拍照丈量的环节手艺包罗数据预处置、影像婚配、影像定向、稠密婚配和概况模子建立5 个部门倾斜拍照丈量通过对倾斜影像、POS 数据和地面节制点数据进行一系列的拍照丈量处置以获取测区的数字概况模子。 常见的倾斜拍照丈量软件体系包罗ContextCapture、Pho,的钻研内容和进展进行引见下文别离对这5 个部门。

  获取阶段在数据,获取测区的倾斜影像操纵倾斜拍照体系,体系获取拍照体系的位置和姿势操纵飞翔平台搭载的POS , 拍照丈量必要在三维直角坐标系下进行计较在选定的坐标系下丈量地面节制点的坐标。,对航空影像进行加强处置能够使影像中地物的纹理细节更为凸起因而必要将POS 数据变换到选定的丈量坐标系下。 通过,改善三维模子的视觉结果加强处置后的影像也能够。

  供给同名点坐标观测值影像婚配为影像定向,拍照丈量最终功效的精度其精度很洪流平上决定了,丈量效率的主要要素。 因而而影像婚配的速率是影响拍照,倾斜拍照丈量的主要钻研内容切确且高效的影像婚配形成了。

  收罗下视影像通例航测仅,小的标准、视角和转角变迁优良的飞翔节制可以大概包管较,测。 从这些条件前提出发因而同名点的点位能够预,的婚配结果。 而倾斜影像的标准、视角和转角变迁较大晚期的影像婚配方式在通例航测处置中可以大概取得比力抱负,法难以实现影像的稳健婚配操纵保守航测影像婚配方。

  取大量标准和扭转稳定的特性点SIFT 算子能够从影像中提,光照变迁拥有优良的顺应而特性点对仿射变换和性

  7][,点的位置、标准及特性点地点邻域的特性形容。 SIFT 特性形容以128 维向量表达因而被普遍用于拍照丈量和三维计较机视觉[8-10]。 SIFT 算子可以大概提取特性,向量的婚配可采用比来邻搜刮算法实现用于对特性点进行婚配。 特性形容,sh 算法实现也可利用Ha。

  婚配成果凡是具有误婚配基于比来邻搜刮的影像,入平差计较将惹起空三精度的降落将误婚配同名点的坐标观测值引,实在的同名点应严酷餍足核线束缚以至导致影像定向不收敛。 一对,础矩阵(fundamental matrix操纵少量同名点观测值能够解算表达核线束缚的基)

  。 因而[11], 框架下[12]在RANSAC,大部门误婚配的特性点操纵核线束缚可剔除,了影像的稳健婚配问题从而在很洪流平上处理。

  具备仿射变换稳定性SIFT 算子并不,IFT 算子的影像婚配精度呈现降落倾斜影像较大的视角变迁使得基于S,(principal component analysis因此呈现了很多改良方式。 PCA-SIFT 利用主成份阐发,导数向量进行降维处置PCA)法对邻域梯度,作为邻域特性描并将降维成果述

  法所得邻域特性形容拥有更强的区分度[13]。 尝试成果显示利用该方,和Yu[15]提出的ASIFT 算子拥有仿射变换稳定性对仿射变换也拥有更好的顺应性[14]。 Morel ,钻研操纵POS 数据将倾斜影像重投影天生下视影像可以大概提高倾斜影像的特性点婚配数量和精度。 也有,16]。SIFT影响了很多特性点提取算子再操纵SIFT算子对重投影影像进行婚配[,ORB 和BRIEF 等包罗GLOH、SURF、。

  phics processing unit跟着多处置器并行出格是图形处置单位(gra,术的不竭前进GPU)技,化能够大大缩短婚配时对影像婚配进行并行间

  区全数影像的拍照位置和姿势影像定向的目标是解算整个测,法区域网平差还能够解算内方位元素和相片畸变参数以弥补体系偏差同时求解影像同名点的地面丈量坐标。 带附加参数的自检校光束。

  的环节在于同名点的婚配精度。 钻研显示将主动婚配的同名像点作为观测值参与平差,将显著提高空三的精大量精确的多余观揣测

  影像稳健婚配的根本上[19-20]。 在,和姿势[21]。 虽然操纵核线束缚前提能够剔除大部门误婚配的特性点操纵基于代数方程解的相对定向方式能够求解大视角变迁下影像的相对位置,相对定向和自在网建立的历程中但不克不迭彻底断根误婚配。 在,束缚前提能够进一步过滤不靠得住的同名点基于重投影偏差、重庆时时彩投注平台!光束交会角和冗余度等,的同名点观测值从而获得较切确。

  的外方位元素。 切确的POS 数据可作为观测值参与影像定倾斜拍照体系凡是必要装备高精度的POS 体系以获取影像向

  据的精度较以往已有了很大改良[22]。 虽然POS 数,绝大部门钻研事情仍将地面节制点坐标作为带权观测值参与平差但不依赖地面节制点的大比例尺航空拍照丈量仍然十分少见。 ,区域网布局的缜密节制从而实现对拍照丈量。

  S 体系获取的影像外方位元素值。 对大量参数进行全体优化必要依赖大规模光束法区域网平参与平差的观测数据凡是包罗同名点的影像坐标、地面节制点坐标及其像点坐标以及操纵PO差

  3][2,uardt 算法。 光束法区域网平差的法方程系数矩阵拥有稀少性而解算光束法区域网平差目前遍及采用Levenberg-Marq,法方程的求解分为相机参数的改负数求解和物方坐标的改负数求解操纵舒尔补(Schur complement)矩阵可将整个,算庞大度。 别的从而大大低落了计,法区域网平差的求解效率[24-26]通过并行化处置也能够提高峻规模光束。

  名像点的历程。 在倾斜拍照引入拍照丈量前稠密婚配是在影像定向的根本上求解稠密同,算测区的数字高程模子稠密婚配次要用于计,像素婚配通过逐,round sample distance可以大概得到与航测影像拥有不异地面采样距离(g,跟着倾斜拍照引入拍照丈量GSD)的数字高程模子。,婚配能够得到视差图(disparity map)稠密婚配被使用于倾斜影像。通过对相邻影像进行稠密,计较像点的深度操纵视差图能够,物的三维点云进而得到地。

  局部婚配方式基于事后设定的婚配窗口搜刮待婚配影像的局部区域依照婚配计谋能够将稠密婚配方式分为局部方式和全局方式。 ,方式计较视差操纵影像有关, squared differences这类婚配算法包罗差别平方和(sum of,zed cross correlationSSD)、归一化交叉有关(normali,absolute differencesNCC)和差别绝对值和(sum of ,法暗含了影像局部区域滑腻的假设SAD)等方式。 局部婚配方,证与影像中线条的边沿对齐然而因为婚配窗口不克不迭保,。 有学者通过添加边沿像素的权重来处理该问因而对对象概况不持续的鸿沟区域重建成果欠安题

  -28][27,配顺利率以及遍历整个视差空间的庞大计较量但婚配窗口的取舍难以分身局部的精度、匹,算效率和精确性[29]影响结局部婚配方式的计。

   problem)。 从统计进修的角度能够将这类方式看作贝叶斯统计揣度全局婚配方式将立体婚配转化为像素标识表记标帜问题(pixel labeling,断视差图。 假设一个像素的标识表记标帜仅与其近邻像素相关即在给定影像观测和相关场景布局先验假设的前提下推,markov random field则像素标识表记标帜问题就可操纵马尔可夫随机场(,)建模MRF,量最小化解并通过能算

  。 然而[30],小化是NP 难题。针对该问题基于MRF 的能量函数全局最,31-32]。 Hirschmüller[33]提出的半全局婚配(semi-global matching学者提出了基于图割(graph cut)和相信度传布(belief propagation)的近似化算法[,全局MRF揣度的近似化SGM)算法是一种对,致全局婚配方式难以大规模扩展。 针对该问题但较高的计较庞大度和较大的标识表记标帜搜刮空间导,2 种改善计谋学者们提出了,的视差作为以后像素的视差一种是将最大婚配度所对应,计谋以低落视差搜刮范畴另一种是采用金字塔婚配。

  based matching method)另一类近似化算法基于块的婚配方式(patch,同名点及其邻域作为种子块以影像定向后切确婚配的,信度传布方式对种子块进行扩展采用基于块的近似怀抱方式和置,的三维概况结最终得到对象构

  5]。别的[34-3,的视角和标准变迁倾斜影像出现较大,对象概况细部的重建结果[36]采用多标准重建方式有助于改善。

  以获得测区地物的稠密点云倾斜影像颠末稠密婚配后可,模子(digital surface model基于点云数据能够成立测区内地物的真三维数字概况,建立和纹理映照。 颠末学者们的多年钻研DSM)。 概况模子建立凡是包罗三角网,建模算法曾经比力成熟。 此中基于三维三角网的数字概况模子,onstruction)被普遍使用于三维概况模子的构泊松概况重建(Poisson surface rec建

  建完成后三角网构,与三角网布局的对应关系。 颠末影像定向后概况模子必要通过纹理映照成立彩色纹理图像,对几何相干曾经确定影像与三维模子的相,对应的影像上即可实现模子的纹理映将形成三角网的每个三角形投影至射

  年来近,取得了庞大钻研进展。 虽然如斯倾斜拍照丈量的有关理论与方式,仍处于成长阶段倾斜拍照丈量,题有待深切钻研仍然具有良多问。

  先首,婚配方面在影像,植被等纹理单一的影像对付具有大面积水域或,部邻域十分近似因为特性点的局,形容区分度较小导致邻域特性,婚配粗差。 别的惹起难以检测的, 图4 为一座电塔的多视角倾斜影像婚配成果地物布局的对称性和遮挡也可能惹起误婚配。,标识表记标帜。 由图4 能够看出婚配所得同名点用绿色十字,线遮挡因为视,值可能呈现较大误部门同名点观测差

  据或相机间的相对定向参数作为辅助消息[39]。 通过引入高精度POS 数,附加束缚前提为影像婚配,健的婚配算法并采用更为稳,中的粗差[41-42]无望进一步剔除影像婚配。

  次其,观测值拥有分歧的丈量精度参与倾斜影像定向的多种,的精度也可能分歧而统一类型观测值,测精度可能具有较大差别。 因而如下视和倾斜影像中同名点的观,择观测数据若何正当选,型、分歧精度的观测值正当定权在光束法区域网平差中为分歧类,精度值得进一步钻研从而提高影像定向的。

  三第,域贫乏无效的同名点观测因为缺乏纹理的影像区,法难以得到初始值形成稠密婚配方,失败。 另一方面从而导致稠密婚配,取修构建面的纹理影像虽然倾斜拍照可以大概获,容易惹起影像变形但较大的观测角度,的精度降落导致模子,街景影像、车载/地面激光扫描数据等多源数据形成三维模子的立面视觉结果欠安。 通过引入,等观测数据对倾斜拍照丈量成果进行弥补和完美操纵在地面左近获取的修构建面影像和三维点云,和传神的三维重建能够实现更为切确。

  四第,键关键进行并行化以提高处置效率。 而在硬件前提受限的环境下大范畴倾斜拍照丈量必要对影像婚配、影像定向和稠密婚配等关,(streaming)处置手艺应答大规模数据处置任可借助外存(out-of-core)处置手艺或流式务

  后最,现有三维建模和办理体系凡是以修建单体的情势存储和办理修建三维模子及其属性数据操纵倾斜拍照丈量手艺重建出的数字概况模子凡是存储为同一的三维三角网布局。 但, 从有关部分获取测区大比例尺修建底图或从机载激光扫描点云中主动提取修建轮廓线因而将倾斜拍照丈量所得概况模子进行修建单体化是出产部分火急必要处理的问题。,以实现倾斜拍照丈量的修建单体化并将这些数据或消息作为辅助可。

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