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宽基线立体影像点、线特征提取与匹配方法研究
作 者: 杨化超
导 师: 张书毕
学 校: 中国矿业大学
专 业: 大地测量学与测量工程
关键词: 数字近景摄影测量与计算机视觉 相机标定 灭点理论 自检校光束法平差 尺度空间理论 尺度不变特征变换 特征描述符 核主成分分析
分类号: TP391.41
类 型: 博士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
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随着高分辨率CCD技术及计算机技术的快速发展,基于非量测数码相机的数字近景摄影测量技术已成为崭新的发展领域,成为非接触、灵活、快捷的三维空间信息获取主要方式之一。这也使得该领域成为近年来的研究热点。其中,相机标定、特征提取与匹配(尤其是宽基线摄影条件下的特征提取与匹配)是应用该技术时的关键问题,是后续影像定向和三维重建、数据分析的基础。本文对上述内容进行了研究。论文研究涉及数字图像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法。主要包括:1.研究了基于平面格网的标志点识别与匹配方法及其相机标定应用。提出了一种基于物方几何约束的圆形标志点快速识别与匹配方法;结合平面场景的共线方程,论证和推导了分别基于灭点理论及二维直接线性变换的平面场景中相机外方位元素初值的计算方法;引入了一种基于逐次计算可靠性矩阵QVVP的自检校光束法平差中各类观测值权值的确定方法,提高计算的速度和稳健性。2.提出了基于SIFT特征的宽基线立体影像最小二乘匹配方法。算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并采用基于奇异值分解的SIFT特征匹配、基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(NCC)匹配获得精度较高的初始匹配点对用于立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;然后在对极几何和单应映射的双重约束下,采用基于自适应NCC及距离加权的多尺度最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留匹配定位精度较高的原始SIFT同名特征点对;此外,算法还综合应用了基于积分影像的NCC快速计算、金字塔影像匹配等方法和策略,以提高匹配的速度和可靠性。3.提出了基于核线几何约束的尺度和旋转不变线特征描述符的提取与匹配方法。算法首先基于核线几何约束定义直线对的重叠距离、方位及线支持区,并据此构造了一种基于像素灰度及梯度分布统计信息的尺度和旋转不变线特征描述符;充分考虑了遮挡及视差断裂等因素的影响,采用双向多层次加权匹配策略完成直线段的匹配;采用核主成分分析对特征描述符进行降维处理,提高特征匹配的速度。4.在Windows平台上基于Visual C++6.0高级编程语言及OpenCV开放计算机视觉库编制了上述算法的相关应用程序;试验验证了上述理论和方法的正确性和有效性。论文的研究工作,丰富了数字近景摄影测量特征提取与匹配的相关理论和方法,并为后续的宽基线摄影测量三维重建打下了良好的基础。该论文有图71幅,表9个,参考文献108篇。
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全文目录
致谢 5-6 摘要 6-8 Abstract 8-10 Extended Abstract 10-14 目录 14-18 图清单 18-22 表清单 22-24 1 绪论 24-34 1.1 研究背景和意义 24-25 1.2 国内外研究现状及研究问题的提出 25-32 1.3 主要研究内容与结构安排 32-34 2 数字近景摄影测量与计算机视觉理论基础 34-58 2.1 数码相机 34-36 2.2 数字近景摄影测量常用坐标系 36-37 2.3 光束法平差 37-42 2.4 直接线性变换 42-44 2.5 立体像对的像方几何约束 44-51 2.6 圆形标志点的检测与定位 51-57 2.7 本章小结 57-58 3 标志点识别、匹配及数码相机标定 58-78 3.1 圆形标志点检测、定位及匹配 58-60 3.2 基于灭点理论和平面格网的相机外方位元素初值计算 60-66 3.3 基于二维直接线性变换和共线方程的相机外方位元素初始值计算 66-70 3.4 基于自检校光束法平差的相机标定模型 70-71 3.5 光束法平差的快速算法 71-74 3.6 试验及分析 74-77 3.7 本章小结 77-78 4 基于SIFT 的宽基线立体影像最小二乘匹配 78-108 4.1 尺度空间理论 78 4.2 SIFT 算法 78-83 4.3 基于SVD 的特征匹配 83-84 4.4 最小二乘影像匹配 84-87 4.5 基于投影变换模型的SIFT 特征最小二乘匹配方法 87-94 4.6 试验及分析 94-107 4.7 本章小结 107-108 5 基于核线几何约束的直线特征描述与匹配 108-130 5.1 算法流程 108-109 5.2 线特征检测与定位 109-114 5.3 基于核线几何约束的直线特征描述 114-118 5.4 基于核主成分分析的线特征描述符降维 118-121 5.5 线特征匹配 121-122 5.6 试验及分析 122-129 5.7 本章小结 129-130 6 结论及进一步的研究工作 130-132 6.1 结论 130 6.2 创新点 130-131 6.3 进一步的研究工作 131-132 参考文献 132-140 作者简历 140-142 学位论文数据集 142
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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