基于車載相機采集圖像的大規(guī)模城市街景重建.pdf

1、最近幾年,隨著全景設(shè)備逐步引入國內(nèi),騰訊公司開發(fā)的SOSO街景地圖等城市全景圖像逐步進入人們的生活,與傳統(tǒng)地圖相比具有現(xiàn)實感強、易讀等特點,是未來地圖發(fā)展的趨勢。目前的街景圖像只具有單純的二維圖像信息,使得街景地圖只具有瀏覽的功能,若能夠從街景圖像上獲得圖像所反映的真實三維場景信息,則可以使街景地圖更多地為人所用,在城市規(guī)劃、場景標注、圖像測量等各方面都具有巨大的應(yīng)用價值。隨著計算機視覺、計算機圖形學(xué)等學(xué)科的飛速發(fā)展,基于圖像的模型重建

2、研究獲得了眾多研究成果。本文旨在基于全景設(shè)備采集的街景圖像進行模型重建,以恢復(fù)街景圖像所反映的真實三維場景信息。
　　本文研究的是基于車載相機采集圖像的大規(guī)模城市街景重建方法,主要研究內(nèi)容分為以下三個方面:第一,對基于圖像特征的點云重建過程進行了研究,選取了合適的點云重建算法。采用了SIFT算子進行特征提取;在特征匹配方面運用了基于 Kd-樹的特征匹配方法并根據(jù)計算的多視圖幾何關(guān)系對匹配點進行篩選;在由運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)方面采用了集束調(diào)

3、整法來最小化重投影誤差,并通過逐個增加相機來避免迭代過程陷入局部極小值。第二,根據(jù)車載相機采集的每幅圖像拍攝時的相機GPS位置對由圖像恢復(fù)出的點云進行地理配準,把點云由度量結(jié)構(gòu)恢復(fù)到歐式結(jié)構(gòu),使點云反映真實的地理信息。由于采集到的相機GPS位置存在缺失和位置不準等現(xiàn)象,首先采用 Hermite插值法對相機位置分情況進行矯正,然后以矯正后的相機位置作為參考配準點集,把由圖像恢復(fù)出的相機位置點作為待配準點,運用加權(quán)近點迭代算法求解最優(yōu)相似變

4、換矩陣,最后把求解出的相似變換矩陣作用于全局點云從而實現(xiàn)地理配準。第三,對散亂點云的去噪和分區(qū)算法進行了研究,運用了柵格空間劃分方法來生成點云空間拓撲結(jié)構(gòu)并對該算法進行了改進,運用了基于K鄰域的迭代去噪算法進行點云去噪,并運用基于區(qū)域生長法的點云分區(qū)方法。實驗證明本文提出的點云去噪和分區(qū)方法對由圖像還原出的點云的去噪和分區(qū)效果良好。
　　本論文的研究內(nèi)容為大規(guī)模城市三維場景重建提供了良好的指導(dǎo)方法。此外,本文的研究方法不僅可以應(yīng)用