基于近景摄影的地形三维重建关键技术研究

摘要

对地表三维建模，形成三维地表模型，可以用于土地规划、土地整治、土方量计算及成果评估，意义重大。以往对地表的三维重建多基于空中遥感和无人机，存在周期长和使用成本高等问题，而地面近景摄影测量技术使用成本低廉，但以往多用于小范围单体的测量，基于近景摄影测量的地形生成具有快速、准确、低成本等优势，本文致力于研究基于近景摄影的地形三维重建关键技术，主要研究内容如下:
　　(1)研究了一种基于自适应阈值的SIFT改进算法，通过计算区域图像熵或者统计区域特征点数，自适应修改对比度阈值，可以改变图像中特征点的分布情况，改善特征点集聚的缺陷，使图像中检测出的特征点分布更加均匀化，避免了后续重建结果中出现孔洞的情况。
　　(2)研究了一种基于本征矩阵奇异值约束的RANSAC改进算法，在RANSAC算法中排除了不满足约束的本征矩阵，使匹配结果更加可靠;依靠两幅图像的对极约束关系，改进了特征点匹配的优化策略，改善了匹配结果过少的情况。
　　(3)研究了一种适用于较大面积地形三维重建的近景拍摄模式，可以实现图片匹配次数的优化;给出了一个基于控制点测量的误差计算方法，相比于现有的方法在计算效率上更有优势。
　　(4)研究了Delaunay三角网格生长算法。通过实际拍摄的地形图片，重建出地形的离散点云，通过Delaunay三角网格生长算法，生成地形的三角网格模型。对地形三角网格纹理映射，建立真实感三维模型。
　　基于上述算法，在Windows环境下开发出具有上述功能的软件。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外相关技术研究现状

1．3 论文研究内容及组织结构

第二章 三维重建理论基础

2．1 地形三维重建系统

2．2 射影几何学

2．2．1 2D射影几何和变换

2．2．2 3D射影几何及变换

2．3 相机模型与坐标系变换

2．3．1 相机模型

2．3．2 坐标系变换

2．4 相机标定

2．5 三角测量

2．6 运动恢复结构

2．7 相机矩阵P的估计

2．8 本章小结

第三章 基于自适应阈值的SIFT改进算法

3．1 常规SIFT算法存在的问题

3．1．1 SIFT特征点的集聚现象

3．1．2 SIFT算法时间效率

3．2 基于自适应阈值的SIFT改进算法

3．2．1 基于图像熵的阈值自适应调整

3．2．2 基于网格划分的阈值自适应调整

3．3 本章总结

第四章 基于改进RANSAC及对极约束的特征点匹配优化

4．1 常规特征点匹配方法存在的问题

4．1．1 一种匹配结果的正确率计算方法

4．1．2 常规特征点匹配方法存在的问题

4．2 对极几何

4．3 基于本征矩阵奇异值约束的改进RANSAC方法

4．4 基于对极约束的特征点匹配的优化方法

4．5 本章总结

第五章 地面近景拍摄模式及网格重建技术

5．1 一种近景地形的拍摄技术模式

5．2 近景模型的误差研究

5．3 基于Delaunay的地形网格重建

5．4 基于两步法的三角网格模型纹理映射

5．5 本章总结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间取得学术成果