基于无人机倾斜摄影的校园三维模型构建

无人机倾斜摄影的三维建模具有高效率、高精度、低成本等巨大优势,针对其作为一项新兴技术缺乏较为系统的规范流程的问题,探究与完善了无人机倾斜摄影三维建模的方法流程,包括倾斜影像数据的采集、数据预处理、三维模型构建等.以江西理工大学红旗校区为例,实施了无人机航摄作业并采集了校园影像数据,对倾斜影像进行联合平差和密集匹配、数字表面模型建立、纹理映射等生成了三维初始模型,然后结合Geomagic对初始模型进行修补,完成了校园三维精细模型的构建.与传统三维建模技术比较,基于无人机倾斜摄影的三维建模具有省时省力、位置精确、高还原度、高效率等优点.     

异形仿古建筑倾斜摄影建模及可视化方法

为提高无人机三维成果在仿古建筑重建领域应用效率,以桂林雁山园博园景区为研究区,利用无人机倾斜摄影测量获取航片数据及RTK采集影像配准及检核数据,通过ContextCapture对倾斜摄影测量原始数据进行空三解算、三维重建等操作得到具有真实纹理的实景三维模型,进行模型平面及高程精度验证后,使用DP-Modeler合理修复场景,同时量测仿古建筑的建筑结构比例,将结果用于SketchUp和3ds Max进行景区内大雁阁典型仿古建筑单体化精细建模,分别得到其单体化精细模型。通过分析其细部结构重建效果以及单体精细重建效果发现,本文方法在可视化效果优于传统倾斜摄影三维重建效果的同时,SketchUp进行仿古建筑建模效率优于3ds Max;且相同可视化效果的条件下,SketchUp比3ds Max的工程文件大小大2.09倍,图元数量多9.66%,模型TIN数量多72.97%。     

基于ASIFT改进算法的无人机图像特征匹配方法研究

无人机图像纹理丰富、特征显著,在机器视觉三维重建及机器人导航中应用广泛,但其视角变化大,且易倾斜。传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和Affine SIFT(ASIFT)算法等图像特征匹配算法误差较大,难以满足应用要求。针对该问题,提出了一种基于ASIFT的改进算法。首先用ASIFT算法模拟图形畸变,然后利用SIFT算法中的k d树算法对最邻近特征点进行快速搜索匹配,最后加入随机抽样一致算法,得到匹配对的参数模型,同时对不符合模型的误差匹配对进行剔除。实验结果表明,该算法可以优化匹配效果,提高匹配速度。     

无人机倾斜摄影技术在地籍测绘中的应用

为解决传统地籍图测绘方法成本高、效率低、工作量大等问题,提出了基于单镜头无人机倾斜摄影技术的地籍图测绘方法.利用单镜头无人机获取倾斜影像,通过建模软件对影像处理生成三维模型,在此基础上进行内业采编,最后对采编成果的精度进行分析.选取广东省湛江市某村为研究对象进行了测绘,结果表明,该方法不仅能满足《地籍调查规程》(TD/...     

基于无人机影像匹配点云的土石方量计算

针对传统土石方量测量中存在受地形限制、耗时费力、成本高等问题,提出一种基于无人机影像匹配点云的土石方量计算方法。使用单镜头多旋翼无人机获取玉林市某矿山区域范围内正射影像与倾斜影像,借助Pix4Dmapper软件对无人机影像进行处理与分析,提取矿山地表三维点云数据;利用布料模拟点云滤波算法对所获取的点云数据进行滤波处理,进而分离非地面点与地面点;同时利用局部多项式插值算法对地面点云缺失区域进行插值拟合,生成更加准确的地形特征;利用EPS软件对点云成果进行分析,计算矿山现状开采范围内的土石方量值。结果表明：基于无人机影像匹配点云的土方量计算所得结果与GNSS-RTK实测结果差值比为1.9%,计算方法具有可行性与可靠性,可作为土石方量计算新方法。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

首先采用稀疏点匹配算法提取待匹配的两幅图像的轮廓,构建轮廓高斯金字塔,然后逐层进行SIFT特征匹配。仿真实验结果表明,该方法提高了匹配速度和准确性。     

无人机倾斜摄影测量技术在 三维数字城市建模中的应用

以江西省抚州市的某图书馆为实验研究区域,利用无人机倾斜摄影测量技术按照规划航线获取研究区域航空影像数据,研究无人机倾斜摄影测量技术获取影像数据的特点、影像数据处理的精度、通过关键技术建立三维模型,使用Smart3D Capture软件进行三维模型构建。实验结果显示,无人机倾斜摄影技术可以满足三维数字城市建模的需要。     

消费级无人机倾斜摄影航线规划及地面站实现

消费级无人机已成为新型对地影像获取平台.本文依据倾斜摄影原理及消费级无人机自身特性提出了不同的航线规划方法,具体可分为全覆盖航线、环绕航线、垂直航线以及等高线航线.为实现倾斜影像获取的高效、稳定,设计并编写了基于Android平台的无人机倾斜摄影地面站,该地面站可驱使无人机自动依照规划任务完成倾斜摄影工作,大幅度降低了倾斜摄影技术的使用难度及工作量,提高了消费级无人机倾斜摄影的能力及产品的精度.     

基于ORB算法和改进KNN-RANSAC算法的无人机遥感影像拼接

根据无人机遥感影像自身的特点,提出了一种基于ORB算法和改进KNN-RANSAC算法的无人机遥感影像拼接。该算法首先通过ORB算法对特征点进行提取,然后利用改进的KNN-RANSAC算法进行特征匹配,最后使用加权融合算法对图像进行融合拼接。实验结果表明,ORB算法和改进的KNN-RANSAC算法在保证匹配精度的前提下,提高了匹配速度,有利于无人机遥感影像的拼接。     

结合SIFT和Harris算法的小型无人机影像拼接方法

考虑到小型无人机影像的成像过程具有视点离散、视角变化有规律等特点,选择拼接参考基准影像,利用无人机的GPS/IMU参数信息计算图像相交区域来减小图像匹配范围;综合利用Harris特征点提取算法和SIFT特征向量计算方法,进行特征点的提取和特征向量的计算,并用PCA算法进行降维处理;在特征匹配过程中,采用最临近(NN)方法和BBF算法提高匹配速度,应用PROSAC特征点提纯和仿射变换整体平差算法提高匹配的精度;最后利用光度对准和加权平均算法进行光度差异消除,实现了无人机影像的拼接。实验结果表明了文章中的图像拼接方法在准确性、效率方面具有优势。     

基于尺度配准的航拍图像与卫星影像匹配方法

随着无人机航拍技术的普及,航拍图像在目标检测和跟踪的应用得到普遍研究,而航拍图像与卫星影像的匹配研究相对较少。由于成像机理和成像视角的不同,无人机航拍图像与卫星影像存在较大的尺度差异,现有的图像匹配方法难以实现航拍图像与卫星影像的有效匹配。为了解决这一问题,提出了一种实现具有大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配的方法。该方法通过卫星影像的经纬坐标信息和无人机航拍图像成像时刻的相机位姿信息,对无人机航拍图像进行方向和尺度的配准;然后利用航拍图像成像时刻的位置信息,对卫星影像进行粗匹配,得到包含航拍图像匹配区域在内的卫星影像子图;再利用神经网络提取配准后的航拍图像与卫星影像子图的卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）特征,并基于CNN特征实现航拍图像与卫星影像的精匹配。仿真实验结果表明,本文所提方法能够有效的实现大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配。通过将本文匹配方法与现有图像匹配算法匹配精度的对比分析,证明了本文匹配算法的有效性和优越性。     

倾斜摄影三维建模的环绕航摄参数优化

针对消费级无人机采用传统航带式影像采集进行倾斜摄影测量效率低以及精细度不够的问题,提出采用环绕式航摄采集像片进行倾斜摄影三维建模。采用正交试验法对环绕航摄所涉及的参数进行优化研究,创建满足1∶500精度要求的非大高差场地的实景三维模型,得到兼顾建模效率和模型精细度的最优参数组合。基于航带式航摄(五架次)与环绕航摄的对比实验结果表明,采用最优参数组合的环绕航摄倾斜摄影三维建模既能保证建模精度又能极大提高建模效率和模型精细度,可应用于非大高差场地实景建模,促进城市信息模型基础平台的建设。     

基于 ＯＲＢ算法和改进 ＫＮＮ- ＲＡＮＳＡＣ算法的无人机遥感影像拼接

根据无人机遥感影像自身的特点,提出了一种基于 ＯＲＢ算法和改进 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法的无人机遥感影像拼接。该算法首先通过 ＯＲＢ算法对特征点进行提取,然后利用改进的 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法进行特征匹配,最后使用加权融合算法对图像进行融合拼接。实验结果表明,ＯＲＢ算法和改进的 ＫＮＮ-ＲＡＮＳＡＣ算法在保证匹配精度的前提下,提高了匹配速度,有利于无人机遥感影像的拼接。     

基于三视图几何约束的摄像机相对位姿估计

针对从影像中恢复摄像机位姿的问题,提出基于三视图几何约束的位姿估计算法.利用强制选择机制对影像进行特征点提取,通过光流法和前后向误差实现相邻三帧影像的特征点匹配;推导基于本质矩阵优化分解的位姿估计,利用对极几何约束构建目标函数,通过迭代优化确定旋转矩阵的唯一解,优化了唯一解的确定方法,提高了相对位姿估计效率,得到第1、2摄像机矩阵;基于三视图的几何约束关系,由三焦点张量和匹配特征点建立目标函数,由迭代过程得到第3摄像机相对于第1摄像机的位姿参数.结果表明,提出算法的鲁棒性、精度以及算法效率均优于传统算法,能够快速、准确地估计摄像机相对位姿,可以实现对旋翼无人机的轨迹跟踪.     

基于无人机多视角摄影技术构建城市仿真三维模型应用方法

近年来,倾斜摄影测量技术在智慧城市方面得到了广泛的应用。本文利用一种重叠率较高的倾斜航空影像,进行光束区域网平差计算,自动匹配映射纹理。针对航空倾斜摄影像因尺度变化较大、遮挡严重和几何校正偏差较大而引起同名点匹配不精确的问题,应该充分利用POS数据、在飞机获取的原始数据和光束法平差的基础上,实现多视角摄影技术进行城市仿真三维模型的构建、三维信息的提取和高精度测量。其中,以成都市作为实验区域,使用X-8固定翼无人机和DJ-3数码相机获取试验区倾斜影像,并对空三模型计算结果进行验证分析,通过多视角影像数据的空间匹配和纹理的映射分析,完成对试验区高精度的真三维模型的快速构建与三维信息的提取。最后,利用外业采集的16个具有特征检验点对模型成果进行平面和高程的精度验证。结果表明,模型成果满足相关规范的精度要求,并且适用范围较大,为"互联网+智慧城市"建设提供重要的数据支持。     

基于分块聚类特征匹配的无人机航拍三维场景重建

针对无人机航拍采集的海量无标定图像,在SFM(structure from motion)重建框架下,提出了基于分块聚类特征匹配的三维重建方法。文章将航拍图像的匹配问题转化为待匹配图像集合的筛选以及图像局部特征配准。通过增加筛选步骤,提出了在缩略图尺度下利用词汇树的评分机制构建待匹配图像集合的方法;利用特征成簇状分布的数据特性,提出了先聚类再匹配的局部特征配准方法。优化了SFM重建框架的特征匹配部分,在航拍数据库PAMView中进行了三维重建实验。实验结果表明,该方法在不影响重建性能下有效提高运算速率。     

基于单镜头无人机倾斜摄影的建筑物三维模型构建

针对倾斜摄影技术实际应用中存在诸多限制问题,提出了一种利用单镜头无人机对建筑物进行多角度拍摄,快速建立建筑物三维实景模型的方法。通过设计折线型航线影像采集方法和环绕型航线影像采集方法,使用单镜头无人机模拟获取建筑物倾斜影像,建立建筑物三维实景模型。从模型的平面精度、高度精度以及线段长度精度三方面进行分析比较可知,基于单镜头无人机在不同航摄方案下建立的三维景观模型满足三维地理信息模型数据产品的规范;在本次研究中,折线型航线方案所构建的模型较为精确。     

ZY-3卫星三线阵影像的多级匹配研究

针对线阵CCD推扫式传感器的每条线阵影像为中心投影,扫描行影像为平行投影,各扫描行影像具有自身的外方位元素.由于飞行方向阵列影像间发生变形,难以建立严密核线模型.提出基于马氏距离和视差约束的线阵影像多级匹配算法.首先对线阵影像进行金字塔分层匹配,然后采用马氏距离和视差约束进行特征点筛选,剔除误匹配点,最后进行最小二乘子像素匹配.实验结果表明,本算法获取匹配点分布均匀、可靠性强.     

利用无人机倾斜摄影点云的建筑单体化提取

针对倾斜摄影密集匹配点云难以支撑建筑三维应用开展的问题,提出了一种利用投影点密度和八叉树叶节点连通性聚类的倾斜摄影点云建筑单体化提取方法。该方法充分利用无人机倾斜摄影点云建筑物丰富的立面特征,在不同空间目标特征分析的基础上,依据投影点密度进行建筑物立面识别,引入八叉树叶节点连通性聚类方法对提取的建筑物立面进行进一步分割,从而实现无人机倾斜摄影点云建筑物立面的单体化提取。对实测数据进行验证,结果表明该方法能取得较好的效果,可为基于密集匹配点云的建筑物单体化提取提供借鉴。     

基于简化SIFT算法的无人机影像重叠度分析

利用无人机进行低空摄影获取地面高分辨率影像,具有成本低、方便、快捷等优点,但由于无人机飞行姿态不稳定,会导致影像自动匹配效率及准确程度降低.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,但传统SIFT算法复杂度较高,处理影像时间较长,使数据处理工作效率降低.介绍了一种简化的SIFT算法,并与原SIFT算法做出了对比.说明了影像重叠度分析的主要步骤,将简化的SIFT算法RANSAC算法相结合应用到序列影像重叠度分析中,通过实验证明了可行性.