低空影像SfM三维重建的耦合单-多旋转平均迭代优化法

论文摘要

针对现有SfM算法初始模型构建、关联影像递增不尽合理导致误差累积等问题,提出一种耦合单-多旋转平均迭代优化的低空影像SfM三维重建方法。首先,基于影像相对定向关系建立初始影像关联无向图,以多因素为依据构建最优增量决策函数锁定强关联影像。其次,利用顾及粗差的单旋转平均递增式添加强关联影像以扩充局部参考系下影像关联有向图,并采用四元数支持下无须物方点参与平差的多旋转平均迭代优化计算全局一致性旋转与平移矩阵最优解。最后,利用光束法区域网平差统一优化整个网络,得到精确的旋转与平移矩阵及物方点。试验结果表明,与现有低空影像旋转平均方法相比,本文方法能解算出更为精确的外方位元素和恢复出更为密集的三维物方点云,且相对于增量式SfM算法效率提升显著。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何海清,陈敏,陈婷,李大军,陈晓勇

关键词: 增量式,旋转平均,增量决策函数,四元数,外方位元素

来源: 测绘学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,西南交通大学地球科学与环境工程学院,东华理工大学水资源与环境工程学院

基金: 国家自然科学基金(41861062,41401526,41501492),江西省自然科学基金(20171BAB213025,20181BAB203022),江西省高等学校科技落地计划(KJLD14049)~~

分类号: P231

页码: 688-697

总页数: 10

文件大小: 3121K

下载量: 188

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