使用卷帘快门相机进行移动测量时,由于逐行曝光的特点,影像上会产生果冻效应。而传统的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法假设影像是全局快门获取,直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果。针对以上问题,构建了卷帘快门Sf...使用卷帘快门相机进行移动测量时,由于逐行曝光的特点,影像上会产生果冻效应。而传统的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法假设影像是全局快门获取,直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果。针对以上问题,构建了卷帘快门SfM框架,主要包括对初始化重建、卷帘快门影像绝对位姿估计、卷帘快门三角化和光束法平差等关键步骤的算法改进,分析并验证了卷帘快门SfM的退化问题,提出利用多镜头组合相机采集的影像进行卷帘快门SfM可以避免退化,并且利用多镜头约束的光束法平差对SfM结果进行进一步优化。实验表明,所提出的面向多镜头组合相机的卷帘快门SfM算法能够有效应对果冻效应,提高重建精度。展开更多
[目的]为比较地形变化监测算法在黄土高原砒砂岩区的适用性。[方法]以皇甫川流域特拉沟一支沟为研究对象,采用无人机摄影测量技术获取2022年7月至2023年3月影像,结合SfM技术生成三维点云数据,比较分析[digital elevation model of diffe...[目的]为比较地形变化监测算法在黄土高原砒砂岩区的适用性。[方法]以皇甫川流域特拉沟一支沟为研究对象,采用无人机摄影测量技术获取2022年7月至2023年3月影像,结合SfM技术生成三维点云数据,比较分析[digital elevation model of difference(DoD)、cloud to cloud(C2C)、cloud to mesh(C2M)、multiscale model to model cloud comparison(M3C2)]等4种算法的侵蚀产沙监测精度,并分析点云密度变化对各方法精度的影响。[结果](1)4种常用算法在空间上都能监测到大幅度地表变化。其中,以M3C2算法的结果最优,线性拟合结果最好(R^(2)=0.953,p<0.01),且综合误差最小(MAE=0.0161 m,MRE=3.37%,RMSE=0.0194 m),C2M算法其次,DoD算法再次,而C2C算法结果最差。(2)通过比较,DoD算法仅适用于平坦区域的快速检测,坡度陡峭的区域监测侵蚀沉积量存在高估的现象。(3)M3C2和C2C算法对点云密度变化敏感,而C2M和DoD受点云密度变化影响较小。[结论]研究结果可为黄土高原砒砂岩地区基于UAV-SfM的侵蚀产沙监测方法的选择提供参考。展开更多
为了实现点胶加工工件的三维模型重建,在分析了SFM(structure from motion)算法原理和五轴点胶机特点的基础上,提出了一种在五轴机床上使用单目相机实现工件三维模型重建的方法。首先,通过标定获得相机内外参,建立世界坐标系、机床坐标...为了实现点胶加工工件的三维模型重建,在分析了SFM(structure from motion)算法原理和五轴点胶机特点的基础上,提出了一种在五轴机床上使用单目相机实现工件三维模型重建的方法。首先,通过标定获得相机内外参,建立世界坐标系、机床坐标系与相机坐标系之间的关系;其次,从不同角度拍摄工件,与一般SFM不同的是拍摄时由机床机械坐标计算出相机位姿作为外参;最后,将图像序列和相机内外参作为输入,经过稀疏重建与稠密重建输出三维模型。实验结果表明,选用恰当的原始数据与参数可以高效地完成重建任务,重建成功率在90%以上,平均重投影误差为0.653 144 pixels。展开更多
建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和...建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和屋顶类型进行初步分类,进一步提出了建筑物单体屋顶最高点与最低点点云中心点的水平距离因子对单坡和双坡屋顶类型进行再分类的方法。以玛曲县城为研究区,使用SfM算法对无人机影像进行处理,并利用上述多因子再分类方法进行建筑物高度和类型分类。实验结果表明,设置高度均值和标准差阈值分别为6m和0.25m时能够准确区分单层、非单层建筑物和平、坡屋顶类型建筑物;对于单坡和双坡顶建筑物,利用距离因子,设定距离阈值1.5m时可完全区分。对该地区典型建筑物的研究结果表明,通过基于点云分析的建筑物高度和类型提取方法,可为地震灾害风险分析和未来潜在地震灾害损失预测所需的建筑物信息的提取提供重要参考。展开更多
采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓...采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓特征点匹配的准确性;针对图像数增多,传统因子分解法不易修正旋转矩阵的问题,利用旋转矩阵的性质求得修正矩阵,避开方程组的求解;提出引入迭代最近点算法将稀疏三维特征点与三维模型进行配准,缩小空间距离,并结合薄板样条函数插值生成特定的三维人脸模型,为增强真实感,进行纹理映射。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点的准确性,能够重建出具有较强真实感的三维人脸。展开更多
水沙运动造成的河床冲淤演变是自然界普遍存在的现象,常造成河道淤积、河岸变形、海岸后退、水库淤积库容减少等实际工程问题,其与水利工程设计、建设和运行紧密相关。研究精确、高效的河床3维地形测量方法并分析冲淤量变化,对河工模型...水沙运动造成的河床冲淤演变是自然界普遍存在的现象,常造成河道淤积、河岸变形、海岸后退、水库淤积库容减少等实际工程问题,其与水利工程设计、建设和运行紧密相关。研究精确、高效的河床3维地形测量方法并分析冲淤量变化,对河工模型试验及实际工程应用具有重要意义。本文开展不同水流条件下的推移质输沙试验,基于运动摄像恢复结构技术(structure from motion,SFM)方法,对床面冲淤前后分别进行3维地形重构,获取地形稠密点云。在此基础上,插入相同控制点获取实际地形3维坐标,并将3维点云坐标内插值在床面网格上,冲淤前后相减以精确获取整个床面冲淤前后变化。本文对使用SFM技术测量河床地形所涉及的拍摄方法、控制点选取、河道区域网格化及插值方法进行了介绍,总结了关键技术。研究结果表明:1)基于SFM方法,分别对有、无块状模型的棋盘格进行体积计算,验证本方法相对误差小于4%;2)将此方法用于计算水槽试验冲淤量,与实际称量值对比,其结果值相对误差小于5%;3)本方法应用于大型河工物理模型试验时,其河床冲淤量计算相对误差小于10%。该方法对水槽试验和河床物理模型试验均适用,可快速高效重构冲刷前后河床3维地形,具有较高精度,为研究河床冲淤变化及开展水利模型试验提供新的思路和参考。展开更多
文摘使用卷帘快门相机进行移动测量时,由于逐行曝光的特点,影像上会产生果冻效应。而传统的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法假设影像是全局快门获取,直接处理卷帘快门影像很难得到高精度的结果。针对以上问题,构建了卷帘快门SfM框架,主要包括对初始化重建、卷帘快门影像绝对位姿估计、卷帘快门三角化和光束法平差等关键步骤的算法改进,分析并验证了卷帘快门SfM的退化问题,提出利用多镜头组合相机采集的影像进行卷帘快门SfM可以避免退化,并且利用多镜头约束的光束法平差对SfM结果进行进一步优化。实验表明,所提出的面向多镜头组合相机的卷帘快门SfM算法能够有效应对果冻效应,提高重建精度。
文摘[目的]为比较地形变化监测算法在黄土高原砒砂岩区的适用性。[方法]以皇甫川流域特拉沟一支沟为研究对象,采用无人机摄影测量技术获取2022年7月至2023年3月影像,结合SfM技术生成三维点云数据,比较分析[digital elevation model of difference(DoD)、cloud to cloud(C2C)、cloud to mesh(C2M)、multiscale model to model cloud comparison(M3C2)]等4种算法的侵蚀产沙监测精度,并分析点云密度变化对各方法精度的影响。[结果](1)4种常用算法在空间上都能监测到大幅度地表变化。其中,以M3C2算法的结果最优,线性拟合结果最好(R^(2)=0.953,p<0.01),且综合误差最小(MAE=0.0161 m,MRE=3.37%,RMSE=0.0194 m),C2M算法其次,DoD算法再次,而C2C算法结果最差。(2)通过比较,DoD算法仅适用于平坦区域的快速检测,坡度陡峭的区域监测侵蚀沉积量存在高估的现象。(3)M3C2和C2C算法对点云密度变化敏感,而C2M和DoD受点云密度变化影响较小。[结论]研究结果可为黄土高原砒砂岩地区基于UAV-SfM的侵蚀产沙监测方法的选择提供参考。
文摘为了实现点胶加工工件的三维模型重建,在分析了SFM(structure from motion)算法原理和五轴点胶机特点的基础上,提出了一种在五轴机床上使用单目相机实现工件三维模型重建的方法。首先,通过标定获得相机内外参,建立世界坐标系、机床坐标系与相机坐标系之间的关系;其次,从不同角度拍摄工件,与一般SFM不同的是拍摄时由机床机械坐标计算出相机位姿作为外参;最后,将图像序列和相机内外参作为输入,经过稀疏重建与稠密重建输出三维模型。实验结果表明,选用恰当的原始数据与参数可以高效地完成重建任务,重建成功率在90%以上,平均重投影误差为0.653 144 pixels。
文摘建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和屋顶类型进行初步分类,进一步提出了建筑物单体屋顶最高点与最低点点云中心点的水平距离因子对单坡和双坡屋顶类型进行再分类的方法。以玛曲县城为研究区,使用SfM算法对无人机影像进行处理,并利用上述多因子再分类方法进行建筑物高度和类型分类。实验结果表明,设置高度均值和标准差阈值分别为6m和0.25m时能够准确区分单层、非单层建筑物和平、坡屋顶类型建筑物;对于单坡和双坡顶建筑物,利用距离因子,设定距离阈值1.5m时可完全区分。对该地区典型建筑物的研究结果表明,通过基于点云分析的建筑物高度和类型提取方法,可为地震灾害风险分析和未来潜在地震灾害损失预测所需的建筑物信息的提取提供重要参考。
文摘采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓特征点匹配的准确性;针对图像数增多,传统因子分解法不易修正旋转矩阵的问题,利用旋转矩阵的性质求得修正矩阵,避开方程组的求解;提出引入迭代最近点算法将稀疏三维特征点与三维模型进行配准,缩小空间距离,并结合薄板样条函数插值生成特定的三维人脸模型,为增强真实感,进行纹理映射。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点的准确性,能够重建出具有较强真实感的三维人脸。
文摘水沙运动造成的河床冲淤演变是自然界普遍存在的现象,常造成河道淤积、河岸变形、海岸后退、水库淤积库容减少等实际工程问题,其与水利工程设计、建设和运行紧密相关。研究精确、高效的河床3维地形测量方法并分析冲淤量变化,对河工模型试验及实际工程应用具有重要意义。本文开展不同水流条件下的推移质输沙试验,基于运动摄像恢复结构技术(structure from motion,SFM)方法,对床面冲淤前后分别进行3维地形重构,获取地形稠密点云。在此基础上,插入相同控制点获取实际地形3维坐标,并将3维点云坐标内插值在床面网格上,冲淤前后相减以精确获取整个床面冲淤前后变化。本文对使用SFM技术测量河床地形所涉及的拍摄方法、控制点选取、河道区域网格化及插值方法进行了介绍,总结了关键技术。研究结果表明:1)基于SFM方法,分别对有、无块状模型的棋盘格进行体积计算,验证本方法相对误差小于4%;2)将此方法用于计算水槽试验冲淤量,与实际称量值对比,其结果值相对误差小于5%;3)本方法应用于大型河工物理模型试验时,其河床冲淤量计算相对误差小于10%。该方法对水槽试验和河床物理模型试验均适用,可快速高效重构冲刷前后河床3维地形,具有较高精度,为研究河床冲淤变化及开展水利模型试验提供新的思路和参考。
