基于透视和正投影图像的3D运动与结构恢复

论文首次研究了由一幅正投影图像和一幅透视投影图像的特征点对应来进行刚体3D运动重建与结构恢复的问题,给出了有效的线性算法。以往的由运动恢复结构的工作主要集中于一组透视图像或一组正投影(通常为仿射)图像,文中采用了透视模型和正投影模型的组合。数据模拟实验结果显示该方法是比较有效和稳定的。

基于无人机和结构重建的高难度测量项目研究

为了解决极端地形的测绘和重建问题,提出一种基于运动与结构重建(Sf M)的无人机(UAV)测绘方法。该项目执行了3个方面的测绘:水平方向相机拍摄、45°倾斜的相机拍摄和前面两者的组合。为了生成点云和正射影像,通过合并的图像集合得到最终的摄影测量结果。另外,开发一个绘制等高线和垂直截面的软件程序,以表示测绘地形的几何特征。结果表明,所提方法的地貌形态表征方面更准确高效。测试飞行高度在100 m左右,x、y和z方向的标准误差(RMSE)分别为0.055、0.071和0.062 m,且测量项目实施的难度明显高于同类方法。

基于无人机遥感影像的三维战场构建技术研究

针对三维战场环境快速构建需求,提出了一种基于无人机遥感影像全自动构建三维战场环境的技术方法。利用无人机快速获取预定区域的遥感影像,基于运动与结构的方法完成场景的稀疏重建和影像标定,使用多视立体匹配算法重建场景的稠密点云,对点云进行曲面拟合和纹理映射生成三维战场数字模型。实验结果表明,提出的方法能够快速构建作战区域的三维场景,有效提高三维建模的效率,在地形分析、情报侦察、作战评估等方面有着重要意义。

车载视频图像序列卡尔曼滤波及其移动量测应用

提出了一种基于特征对应和扩展卡尔曼滤波的运动与结构重建方法,对运动与结构重建在车载视频移动量测中的应用问题进行了分析研究,结合立体视频量测技术,在移动量测系统中对该方法进行了检验。结果表明,文中方法正确可行,精度较高,抗噪性能好,具有很好的移动量测应用价值。

2005–2009年Drôme河(法国)无人机遥感的正射影像和数字高程模型数据集

近年来,出现一种低成本、高效率获取高分辨率三维数据的新型摄影测量方法,被称为运动与结构重建(SfM,Structure from Motion)。SfM作为数字测量领域最新且最为重要的进步,直到2011年才被应用于地球科学领域中。使用该方法生成各种高质量的正射影像图(DOM,Digital Orthophoto Map)、三维点云和数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)可用来检测地形变化,并以此推断冰川、河流、沿海、地震、滑坡、火山等环境的动态过程。本文基于法国德龙河(Drôme River)2005–2009年无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)影像的数据,利用新型的SfM摄影测量方法,快捷地获取高精度的DOM和DEM,并通过检查点将数据与差分全球定位系统测量数据,再进行残差统计,误差为0.13–0.23 m。利用历史存档无人机影像结合最新SfM摄影测量方法获得的数据集,为描述河流地形地貌特征提供了高精度数据,有助于对河流地貌进行监测和变化分析。

无人机影像序列中露天矿三维建模

辽宁矿种繁多，矿山固体废物产出量巨大。为了加强生态环境建设，在矿山固体废物对生态环境影响遥感调查基础上，对调查数据进行统计、分析、归纳、对比，掌握其分布现状，对生态环境的影响，发展趋势进行分析。本文论述了矿山固体废物调查对象与内容、技术路线与工作方法，辽宁矿山固体废物产出量及矿山固体废弃物对环境影响分析。本文提出了一种基于运动与结构重建（SFM）和光束平差法（BA）的无人机影像序列中露天矿全自动三维建模方法。本文方法利用低成本便携式非量测相机方便快捷地获取露天矿照片序列，基于图像序列的运动与结构重建方法进行采场三维特征点自动提取，基于光束平差法将生成的露天矿各区域点云数据自动融合成为完整的三维模型，而不需要任何地面控制点信息。试验中，对某露天铁矿（西北和东南区域）进行了全自动三维建模，生成了包含纹理信息的三维点云数据，构建了露天采场数字表面模型（DSM）。实验结果表明，本文提出的算法非常适用于露天矿山三维建模研究，可以有效地降低数据采集的劳动强度、缩短三维建模周期、提高露天矿测绘效率，在露天矿的三维模型自动构建、三维地形分析、三维模型快捷更新等方面有重要的意义，还用于边坡维护和扩帮工程的岩土石方量的计算与统计，实现露天矿生产的三维立体可视化管理。