基于序列影像的空间目标三维重建关键技术研究

摘要

空间目标探测能力是衡量一个国家综合实力和科技发展水平的重要标志，而利用空间目标的序列观测影像进行其形貌三维重建是其中的一个重要内容。本文系统的研究了基于序列影像的空间目标三维重建涉及的各个关键技术，设计并构建了一套基于序列影像的空间目标快速三维重建实验系统，论文研究的主要工作和创新点如下：
　　1.介绍了国内外深空探测的研究进展，总结了基于序列影像的空间目标三维场景重建的方法，分析了其中三个关键技术的研究现状及趋势。
　　2.针对SIFT、SURF算法应用于空间目标探测时在复杂度和计算效率方面存在的问题，引入32维的SCCH描述子对SURF算法进行改进，提出了一种基于SCCH描述子和SURF相结合的影像特征点匹配算法。实验结果表明，本文算法的计算效率优于SURF算法，且匹配正确率相当。
　　3.在分析空间目标观测影像特点与影像处理要求的基础上，设计实现了一种空间目标序列观测影像的稀疏光束法平差方法，实验结果表明，该方法能够稳定、准确地确定空间目标与序列观测影像间的方位和姿态关系。
　　4.对基于点扩散的空间目标序列影像密集匹配方法进行了深入分析，设计了一种基于面片扩散的密集匹配算法，实现了空间目标表面三维模型的精确、完整重建。
　　5.在关键技术研究的基础上，设计构建了一套基于序列影像的空间目标三维重建实验系统，并利用模拟数据和真实数据进行了仿真实验。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1选题背景及意义

1.2国内外研究现状及趋势

1.3研究内容

第二章 基于SCCH描述子的改进SURF影像匹配算法

2.1经典特征点提取与匹配算子

2.2基于SCCH描述子的改进SURF匹配算法

2.3实验与分析

2.4本章小结

第三章 基于稀疏光束法平差方法的空间目标序列影像位姿解算

3.1相关理论基础

3.2稀疏光束法平差

3.3空间目标序列影像位姿解算

3.4实验与分析

3.5本章小结

第四章 基于PMVS的空间目标序列影像密集匹配算法

4.1 PMVS基本概念

4.2空间目标多视密集匹配方法

4.3实验与分析

4.4本章小结

第五章 基于序列影像的空间目标三维重建实验系统

5.1 系统的功能结构

5.2 系统实验情况

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1工作总结

6.2工作展望

致谢

参考文献

作者简历