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与其它移动测图平台相比,无人机系统具有机动、灵活、低成本等特点,因此非常适合应用于大比例尺航空摄影测量.与专业的量测相机相比,非量测数码相机的价格相对低廉、体积小、重量轻,尤其适于作为小型的无人机系统的影像获取设备.本文介绍了一个以数码相机作为影像获取设备的无人机系统;给出了数码相机的标定和畸变分析过程;并提出了基于相对定向、三视张量、自由网平差方法逐步剔除粗差的自动空中三角测量过程.最后的实验表明,以无人机系统获取的低空数码影像生产的正射影象可以达到 1:2000 的精度指标. 相似文献
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无人机影像区域网平差精度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
轻型无人机以其机动灵活的特点,能够适应地形复杂、多云雾地区的飞行任务。但是由于其镜头小,获取的影像具有像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则等特点,使得在进行区域网平差时和传统的航空影像有所不同。为解决无人机影像区域网平差工作量大、精度不高的问题,对获取的无人机影像进行了常规光束法区域网平差试验,利用无人机机载POS数据进行POS辅助光束法区域网平差,针对无人机获取的原始POS数据精度不高的问题,通过在区域网内布设少量控制点,建立POS数据改正模型,从而获取POS数据误差改正参数,对原始POS数据进行改正。提出了一种利用改正后POS数据辅助区域网平差的方法,并对三种方法的精度进行了评定。研究结果表明,常规方法的精度要优于直接利用原始POS数据的方法,利用改正后POS数据的方法在精度上接近常规方法,同时提高了区域网平差的效率。 相似文献
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不同类型卫星遥感影像的联合区域网平差方法 总被引:2,自引:1,他引:1
根据区域网平差的基本原理,提出了不同类型卫星遥感影像联合区域网平差的方法,建立了光束法联合区域网平差模型,对误差方程式的建立、权矩阵的计算、多片前方交会模型的建立以及平差计算过程的设计等关键问题进行了研究,并通过两组实验验证了平差模型的有效性,分析了影像组合形式以及控制点的分布、数量、精度对平差结果的影响,最后总结了多源遥感影像联合区域网平差的特点以及应用前景. 相似文献
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针对多相机系统的高精度快速光束法平差问题,提出一种采用法化矩阵降维的多相机快速光束法平差新算法。充分考虑多相机系统中主从相机间的固定位姿参数关系,设置维数为3N (相机个数)×4的系统位姿变换矩阵,根据此矩阵可快速由主相机参数得到每个从相机的参数,并将此变换关系带入光束法平差算法中完成为对从相机位姿的求取。从相机的外参优化算法中便只需要对主相机的外参变化进行更新,由此将所有相机捆绑为一个整体,使雅可比矩阵与法化矩阵的维数相对下降,在一次迭代更新中可以完成对多个相机特征图像的运算,因此算法的精度与速度得到了大幅提高。根据仿真实验与实测实验表明,文中算法的优化精度比传统的光束法平差精度提高到了15.5%,运算效率提升了7.8%,能够满足实际工程的应用需求。 相似文献
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为研究热控措施下温度波动引起的相机成像模型参数变化规律问题,提出了一种摄影测量相机成像模型参数的单图标定方法。摆放多张不同位置及姿态的同规格同精度标定板于相机视场内,为相机单图标定提供大量不同深度不同姿态及不同位置的已知空间点阵约束信息,在有限空间内的连续时刻分别采集单张标定场景图像,通过多站位光束平差算法实现连续时刻下相机成像模型参数的标定。实验结果表明,此标定方法的空间点像面反投影误差标准差为0.48μm,标定精度为1/15像素,可为后续变温条件下相机成像模型参数变化规律的探究提供准确的温度与相机参数相对应的数据集。 相似文献
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由于制造与装配误差难以完全消除,因此数码摄像机的光学系统存在不同程度的非线性畸变,严重影响利用其影像进行实时拼接的精度。通过比对分析一种经典的数码相机畸变模型与Brown模型的适应性,提出将简化的Brown模型作为数码摄像机的畸变模型。同时,基于单像空间后方交会,按照最小二乘平差方法求解摄像机光学系统的非线性畸变差参数。最后,通过三维控制场对三种型号的摄像机进行了检校试验。结果表明,所用的畸变模型明显优于经典畸变模型,使数码摄像机的整体检校精度小于0.5 pixel。而且检校结果稳定可靠,有效地补偿了光学系统的畸变差,有利于恢复图像内部的相对几何关系。 相似文献
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为了提高大视场靶标场标志点自动编码的容量和效率,设计自编码标志和普通标志,建立以自编码标志作为编码基准、以普通标志点作为控制点靶标的室内靶标标定场。基于"同名点同编号"的原则,提出自编码标志和普通标志点的自动编码方法。该方法能自动实现同名影像标志点与同名物方控制点标志的自动编码映射,避免人工交互设置影像标志点编号,提高了标定的效率。推导出含有隐式约束条件的多视组合相机标定的间接平差模型的一般形式,并用其标定一种由网络摄像头组成的多视相机。实验结果表明:该方法具有标志点编码容量大(可达65535个)、解码效率高、能自动解码的优点;该标定方法的反投影像点平面方均根误差(RMS)小于0.20 pixel且相机之间的相对定向元素波动较小,能够有效地提高多视相机标定的稳健性和精度;该方法可方便地扩展到其他同类多视相机或者全景相机的标定应用中。 相似文献
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