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 基于序列影像的载体跟踪、三维重建与测量技术

作者:  时间:2018-02-05  

技术参数

(1) 软件系统支持影像类别包括:航空光学影像、卫星遥感影像、普通数码影像,主要格式包括tiff、bmp、jpg等格式;

(2) 三维重建精度:观测距离为3 m至4 m时,三维重建精度优于4 cm ;30 m至40 m观测时精度优于20 cm;

(3) 纯视觉定位的距离与面积量测相对精度优于5%,结合惯导测量数据相对测量精度优于1.2%;

(4) 利用标定板进行镜头标定,内参数标定精度优于1个像素;

(5) 特征点提取与跟踪满足亚像素精度; 

(6) 基于控制点的几何精校正的点位精度优于控制点精度的 倍;

(7) 影像中兴趣目标的前景-背景自动分割任务,误分割像素 < 2%。

功能描述

利用数码相机,在少量控制点或无控制点条件下,在影像序列上提取具有仿射不变性的稳定特征像素点,然后利用基于极线几何约束的随机一致性检验算法(RANSAC)实现多帧影像之间的特征点精确匹配,利用直接线性变换、自检校区域网平差算法实现影像位姿估计。以由运动恢复结构(SFM)算法,使用整体光束法平差算法(Bundle adjustment)实现相机或关联载体的相对定姿定位。通过稀疏特征像素点在序列影像上的连续匹配跟踪,可以实现影像载体的连续相对定位。结合标定板进行镜头的内参数标定,解算出焦距、主点、径向和切向畸变等参数,进一步为精确的三维几何测量提供保障。

在大规模场景扫描方面,利用数码相机连续拍摄,自动连接并获取像片外方位元素和相机参数,通过基于图割(Graph cut)优化的密集匹配算法,实现逐像素的影像立体匹配,最终通过多光线前方交会及区域网平差进行摄影参数解算,自动生成目标物或观测区域的三维坐标点的点云,从而建立高精度的数字几何模型。

这一技术的攻克不仅能解决影像连续定位问题,其整个软件运行的自动化程度高,三维测量精度非常接近昂贵的激光扫描仪(LiDAR),具有精度高、工作流程灵活、操作便捷的特点。


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