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基于稀疏矩阵的自检校光束法平差相机检校研究

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1 绪论

1.1 论文研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究目的与意义

1.4 论文主要研究内容

1.5 论文组织结构

2 相机检校基础知识与检校方法综述

2.1 相机成像模型

2.2 相机检校内容

2.3 常用检校方法

2.4 本章小结

3 三维相机检校控制场的建立

3.1三维相机检校控制场的布设

3.2 三维相机检校控制场的量测

3.3实验与分析

4 影像像点坐标自动定位与高精度量测

4.1像点坐标自动方法概述

4.2编码标志的设计与识别

4.3 基于DLT的像点坐标预测

4.4 控制点像点高精度量测

4.5 实验分析

4.6 本章小结

5 基于稀疏矩阵的自检校光束法平差相机检校

5.1 自检校光束法平差

5.2 基于稀疏矩阵的自检校光束法平差

5.3 相机检校实验

5.4 精度评价实验

5.5 本章小结

6 相机检校应用与分析

6.1 无人机航空摄影测量

6.2近景摄影测量

6.3 本章小结

7 总结与展望

7.1 主要贡献与创新之处

7.2 展望

致谢

参考文献

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摘要

近年来,随着数字化技术的不断进步,普通数码相机性能和计算机性能的不断提高,数码相机得到了普及,许多摄影测量系统都以普通数码相机作为获取数据的主要传感器。因此,数码相机的检校(或标定)逐渐成为摄影测量领域以及计算机视觉领域的研究热点之一。
  影像像点坐标的提取精度与效率是影响相机检校自动化程度和精度的重要因素,针对这一问题,本文设计了一种编码标志,通过对编码标志自动识别与提取,借助直接线性变换方法建立物-像投影变换关系,并利用该关系完成影像像点自动初定位。通过边缘检测、最小二乘椭圆拟合,最小二乘直线拟合等步骤,完成高精度定位影像像点中心坐标。实现了影像像点坐标的全自动、高精度量测。
  本文以相机检校为研究对象,首先对摄影测量中的自检校光束法平差相机检校方法进行了研究与实现,并分析了该方法的特点。深入学习计算机视觉中的LM算法以及稀疏矩阵技术,并将其应用于自检校光束法平差,找出了够解决自检校光束法平差计算速度慢的问题,实现了基于稀疏矩阵的自检校光束法平差相机检校方法。
  本文做了一系列的实验,先后验证了本文方法的检校效率、检校精度以及在应用中的可行性。实验结果表明,本文的方法自动化程度高、计算效率高、检校精度高,可满足无人机航空摄影测量以及普通近景摄影测量。

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