【摘要】：地形地貌三維模型具有形象易懂,尺寸、表面積和體積等信息可直接在三維模型上量取等優(yōu)勢,在土地整治、城市開發(fā)、重大基礎(chǔ)工程建設(shè)中具有廣闊的應用前景。本文首先搭建了一個基于序列圖像的地形地貌三維重建平臺,然后在此平臺上進行地形地貌三維重建相關(guān)內(nèi)容研究,并致力于解決現(xiàn)有三維重建關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在的不足。主要研究內(nèi)容如下:(1)提出了一種基于圖像信息熵的自適應閾值DAISY(菊花狀)特征點提取算法。針對SIFT特征點存在分布不均勻問題,提出一種基于圖像信息熵的自適應閾值SIFT特征點檢測器,改善了特征點分布;針對非極值特征點,采用DAISY特征描述子來保證魯棒性和可區(qū)分性。融合上述兩種算法,實現(xiàn)了一種基于圖像信息熵的自適應閾值DAISY特征點提取算法,實驗表明上述算法可較為均勻地從圖像中提取特征點。(2)研究了一種基于對比區(qū)域低頻信息相似度的匹配圖像對識別算法。針對缺乏預測照片相互重疊關(guān)系輔助信息的情形,首先利用局部特征點相似度獲取若干對匹配特征點,選取匹配點所在區(qū)域作為對比區(qū)域,然后通過感知哈希算法評價對比區(qū)域低頻信息的相似度,統(tǒng)計若干對比區(qū)域的相似度均值來判別是否為匹配圖像對,實現(xiàn)了一種基于對比區(qū)域低頻信息相似度的匹配圖像對識別算法。實驗表明,將上述算法可以篩除大量非匹配圖像對,有效提高整個特征點匹配環(huán)節(jié)的效率。(3)研究了一種基于邊緣特征自約束的表面網(wǎng)格模型構(gòu)建算法。常規(guī)網(wǎng)格構(gòu)建算法忽略了真實場景中存在的拓撲信息,依賴數(shù)學方法模擬離散點云連接關(guān)系,由此導致網(wǎng)格模型失真。針對上述問題,提出使用真實場景中的邊緣拓撲信息來約束散亂點云的拓撲連接關(guān)系,然后采用基于局部降維的帶約束三角網(wǎng)構(gòu)建,實現(xiàn)了一種基于邊緣特征自約束的表面網(wǎng)格構(gòu)建算法。實驗表明上述算法提高了表面模型對真實場景的還原程度。
【圖文】：

三維點云顯示

16(b) 丘陵地區(qū)三維表面網(wǎng)格模型圖 2-10 三維表面網(wǎng)格模型顯示2.6 本章小結(jié)本章闡述了基于序列圖像的地形地貌三維重建實驗平臺的搭建過程，，該系統(tǒng)采用基于 SFM 的稀疏點云獲取方式和基于 PMVS 的密集點云獲取方式，集成了三種經(jīng)典的表面模型構(gòu)建算法，設(shè)計了數(shù)據(jù)可視化界面，具備基于序列圖像進行地形地貌三維重建的基本功能。本章的算法集成和代碼編寫為后續(xù)研究提供了開發(fā)測試平臺。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P208;P931;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2689470