基于無(wú)人機(jī)影像的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)(SfM)研究.pdf

1、隨著人們對(duì)室外大范圍場(chǎng)景三維重建需求的增加，利用輕便的無(wú)人機(jī)進(jìn)行低空航拍并重建三維場(chǎng)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(chǎng)景的幾何結(jié)構(gòu)，其核心環(huán)節(jié)之一是運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)，它是整個(gè)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(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速，但其應(yīng)用在無(wú)人機(jī)影像上時(shí)仍存在著諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)，其處理速度和重建精度還有待改善。
　　本文對(duì)基于無(wú)人機(jī)影像的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)進(jìn)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(duì)無(wú)人機(jī)視頻關(guān)鍵幀提取算法效率不高的問(wèn)題，本文通過(guò)分析無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)信息的特點(diǎn)，提出了一種結(jié)合無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)信息的分步提取算法;針對(duì)圖像匹配環(huán)節(jié)計(jì)算量大的問(wèn)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(duì)圖像進(jìn)行聚類(lèi)，縮小圖像匹配的搜索范圍。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，關(guān)鍵幀分步提取算法可有效降低提取時(shí)間，并能同時(shí)剔除可能引起運(yùn)動(dòng)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(shí)有效減少匹配耗時(shí);
　　2)徑向畸變自標(biāo)定優(yōu)化算法:針對(duì)臨界模式下自標(biāo)定的歧義性重建錯(cuò)誤問(wèn)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(jì)精度問(wèn)題，通過(guò)設(shè)計(jì)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(jì)精度;同時(shí)，為進(jìn)一步減少優(yōu)化搜索時(shí)間，設(shè)計(jì)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(shí)驗(yàn)證明，自標(biāo)定優(yōu)化算法可基本消除歧義性重建錯(cuò)誤，同時(shí)分層框架有效提