本文關(guān)鍵詞：隧道近景攝影測(cè)量影像解析與快速實(shí)現(xiàn)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前隧道變形監(jiān)測(cè)方法還過(guò)多依賴傳統(tǒng)的地面儀器測(cè)量方法,傳統(tǒng)的技術(shù)途徑存在勞動(dòng)強(qiáng)度大的問(wèn)題,同時(shí)在獲取信息的準(zhǔn)確性、全面性、及時(shí)性等方面也存在諸多技術(shù)局限,不能滿足信息化變形監(jiān)測(cè)的需求。隨著數(shù)碼相機(jī)的不斷發(fā)展和數(shù)字近景攝影測(cè)量理論持續(xù)完善,人們開始利用數(shù)碼相機(jī)與數(shù)字近景攝影測(cè)量技術(shù)相結(jié)合的方式進(jìn)行工程應(yīng)用研究。本文在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上將數(shù)字近景攝影測(cè)量技術(shù)引入隧道工程中,對(duì)整個(gè)作業(yè)流程中所需的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究,并開發(fā)了相應(yīng)的隧道近景攝影測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。本文主要進(jìn)行的工作概括以下幾點(diǎn)：(1)針對(duì)數(shù)碼相機(jī)內(nèi)方位元素未知、物鏡畸變差大且不穩(wěn)定的特點(diǎn),研究普通數(shù)碼相機(jī)成像的原理,編寫數(shù)碼相機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)快速檢校與標(biāo)定程序。程序結(jié)果與現(xiàn)有商業(yè)相機(jī)標(biāo)定軟件結(jié)果對(duì)比,其精度可以達(dá)到商業(yè)軟件水平,且程序在計(jì)算速度、標(biāo)定影像適應(yīng)性、運(yùn)行硬件要求等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。(2)針對(duì)隧道影像灰度相似性高、重復(fù)紋理特征多的特點(diǎn),研究目前主流的影像特征點(diǎn)提取、匹配算法的適應(yīng)性,通過(guò)實(shí)際隧道影像實(shí)驗(yàn),對(duì)不同的特征點(diǎn)提取、匹配算法進(jìn)行對(duì)比、性能評(píng)價(jià)。在SURF算法基礎(chǔ)上融入RANSAC算法,解決SURF算法影像匹配錯(cuò)誤率高的問(wèn)題。分別使用隧道影像和衛(wèi)星影像對(duì)兩者結(jié)合后的匹配效果進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)SURF影像匹配結(jié)果進(jìn)行RANSAC去噪,可以得到可靠性高的同名點(diǎn)對(duì)。(3)基于本文研究的理論算法,完善了隧道近景攝影測(cè)量作業(yè)流程,并開發(fā)設(shè)計(jì)了隧道近景攝影測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括相機(jī)標(biāo)定、影像特征點(diǎn)提取與匹配、影像量測(cè)解析、三維顯示四個(gè)模塊,并將系統(tǒng)在實(shí)際隧道工程中應(yīng)用進(jìn)行檢驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：隧道近景攝影測(cè)量 影像解析 相機(jī)快速檢校與標(biāo)定 特征點(diǎn)提取 影像匹配 改進(jìn)SURF算法 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U452.1;P234.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 問(wèn)題的提出11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文研究目的和意義14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-16
• 第2章 近景攝影測(cè)量影像量測(cè)方法16-32
• 2.1 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量坐標(biāo)系16-20
• 2.1.1 常用坐標(biāo)系16-17
• 2.1.2 坐標(biāo)系間轉(zhuǎn)換17-20
• 2.2 近景影像成像方式20-22
• 2.2.1 單像對(duì)影像20
• 2.2.2 多基線影像20-22
• 2.3 直接線性變換法22-24
• 2.4 單像后交—多片前交算法24-29
• 2.4.1 單像空間后方交會(huì)的初始值24-27
• 2.4.2 空間后方交會(huì)及前方交會(huì)解算27-28
• 2.4.3 精度分析28
• 2.4.4 可靠性分析28-29
• 2.5 光束法平差29-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 第3章 數(shù)碼相機(jī)快速標(biāo)定32-45
• 3.1 數(shù)碼相機(jī)及其構(gòu)像特性33-37
• 3.1.1 數(shù)碼相機(jī)線性成像模型33-35
• 3.1.2 數(shù)碼相機(jī)非線性成像模型35-37
• 3.2 標(biāo)定程序設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)37-38
• 3.2.1 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定程序設(shè)計(jì)37-38
• 3.2.2 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定程序?qū)崿F(xiàn)38
• 3.3 相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)38-44
• 3.3.1 相機(jī)硬件選擇38-39
• 3.3.2 相機(jī)標(biāo)定結(jié)果分析39-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 隧道影像特征點(diǎn)提取與匹配45-76
• 4.1 隧道特征點(diǎn)提取45-49
• 4.1.1 Moravec算子45-46
• 4.1.2 Harris算子46-48
• 4.1.3 Forstner算子48-49
• 4.2 隧道特征點(diǎn)匹配49-52
• 4.2.1 基于相關(guān)系數(shù)的灰度匹配49-51
• 4.2.2 最小二乘影像匹配51-52
• 4.3 改進(jìn)的SURF特征點(diǎn)提取與匹配52-60
• 4.3.1 Hessian矩陣構(gòu)造高斯金字塔尺度空間52-56
• 4.3.2 利用非極大值抑制初步確定特征點(diǎn)56
• 4.3.3 特征點(diǎn)描述符56-57
• 4.3.4 特征點(diǎn)匹配57
• 4.3.5 RANSAC去噪57-60
• 4.4 特征點(diǎn)提取與匹配算法分析60-75
• 4.4.1 特征點(diǎn)提取算法分析60-68
• 4.4.2 特征匹配算法分析68-75
• 4.5 本章小結(jié)75-76
• 第5章 隧道近景攝影測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)76-85
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)76-77
• 5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)76-77
• 5.1.2 系統(tǒng)功能構(gòu)架77
• 5.2 系統(tǒng)功能介紹77-80
• 5.2.1 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定模塊77-78
• 5.2.2 影像量測(cè)解析模塊78-79
• 5.2.3 特征點(diǎn)提取與匹配模塊79-80
• 5.2.4 三維數(shù)據(jù)可視化模塊80
• 5.3 系統(tǒng)應(yīng)用80-84
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)方案80-81
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程81-84
• 5.4 本章小結(jié)84-85
• 總結(jié)與展望85-87
• 結(jié)論85-86
• 展望86-87
• 致謝87-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果92

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：隧道近景攝影測(cè)量影像解析與快速實(shí)現(xiàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：504689