基于無人機影像的運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)(SfM)研究.pdf

1、隨著人們對室外大范圍場景三維重建需求的增加，利用輕便的無人機進行低空航拍并重建三維場景的技術(shù)獲得了廣泛的關(guān)注和研究?；趫D像的三維重建技術(shù)利用二維圖像恢復(fù)三維場景的幾何結(jié)構(gòu)，其核心環(huán)節(jié)之一是運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)，它是整個重建工作的基礎(chǔ)，其性能直接影響重建結(jié)果的質(zhì)量。盡管運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)近年來發(fā)展迅速，但其應(yīng)用在無人機影像上時仍存在著諸多問題與挑戰(zhàn)，其處理速度和重建精度還有待改善。
　　本文對基于無人機影像的運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)進行了探索與研究

2、，旨在提高其性能和魯棒性，主要包括以下工作:
　　1)基于輔助信息的關(guān)鍵幀分步提取算法和圖像預(yù)匹配方法:針對無人機視頻關(guān)鍵幀提取算法效率不高的問題，本文通過分析無人機運動信息的特點，提出了一種結(jié)合無人機運動信息的分步提取算法;針對圖像匹配環(huán)節(jié)計算量大的問題，本文在匹配之前加入預(yù)匹配環(huán)節(jié)，利用地理位置信息對圖像進行聚類，縮小圖像匹配的搜索范圍。經(jīng)實驗驗證，關(guān)鍵幀分步提取算法可有效降低提取時間，并能同時剔除可能引起運動退化的冗余幀，而

3、預(yù)匹配方法能在保證三維重建質(zhì)量的同時有效減少匹配耗時;
　　2)徑向畸變自標定優(yōu)化算法:針對臨界模式下自標定的歧義性重建錯誤問題，本文分析了引起歧義的臨界飛行模式及畸變系數(shù)估計精度問題，通過設(shè)計誤差度量函數(shù)，利用啟發(fā)式搜索提高畸變系數(shù)的估計精度;同時，為進一步減少優(yōu)化搜索時間，設(shè)計了一種分層優(yōu)化框架，并提出了基于分層處理的數(shù)位并行光束平差法以減少總處理數(shù)據(jù)量。多組實驗證明，自標定優(yōu)化算法可基本消除歧義性重建錯誤，同時分層框架有效提