在近些年來(lái),無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,其應(yīng)用的領(lǐng)域也逐漸擴(kuò)展。目前,無(wú)人機(jī)傾斜攝影可以實(shí)現(xiàn)建筑物的正直影像與其立面紋理的傾斜影像相結(jié)合,是城市景觀三維建模的主流趨勢(shì)。對(duì)于無(wú)人機(jī)所提供的傾斜影像,關(guān)于其影像匹配技術(shù)的研究比較多,但是針對(duì)于其匹配后影像建立三維模型的研究相對(duì)較少。如何根據(jù)無(wú)人機(jī)傾斜影像的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的三維可視化模型建立,是無(wú)人機(jī)影像應(yīng)用中的重要問(wèn)題,也是目前無(wú)人機(jī)影像研究的熱點(diǎn)之一。三維重建是基于二維影像恢復(fù)三維信息的關(guān)鍵技術(shù)之一,而三維構(gòu)網(wǎng)過(guò)程是三維重建中必不可少的步驟。對(duì)于無(wú)人機(jī)傾斜影像來(lái)說(shuō),其三維構(gòu)網(wǎng)是指在已有的點(diǎn)云數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上（通過(guò)傾斜影像密集匹配獲得）獲取空間三角格網(wǎng)的過(guò)程,由于三維空間三角網(wǎng)無(wú)法采用傳統(tǒng)的投影法構(gòu)建狄洛尼三角網(wǎng),因此找出一種適用于無(wú)人機(jī)傾斜影像的三維構(gòu)網(wǎng)方法是非常有必要的。本文針對(duì)無(wú)人機(jī)影像匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大、信息豐富等特點(diǎn),找出了一種適用于無(wú)人機(jī)影像匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維構(gòu)網(wǎng)方法。文章首先詳述了三維構(gòu)網(wǎng)技術(shù)的研究背景、研究現(xiàn)狀,并對(duì)三角網(wǎng)簡(jiǎn)化做了介紹;然后針對(duì)于無(wú)人機(jī)傾斜影像密集匹配點(diǎn)云的特點(diǎn),研究了MC方法、泊松方法和圖割法三種不同的... 

【文章來(lái)源】：東華理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 三維表面重建國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 三維表面簡(jiǎn)化國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 幾種典型的三維表面重建算法
    2.1 Marching Cubes表面重建算法
        2.1.1 等值面的定義及其三角面片近似
        2.1.2 MacrhingCubes算法提取等值面的流程
        2.1.3 MacrhingCubes算法優(yōu)缺點(diǎn)分析
    2.2 基于泊松方程的表面重建
        2.2.1 泊松(poisson)方程應(yīng)用介紹
        2.2.2 泊松重建原理及應(yīng)用
        2.2.3 泊松重建方法的優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)分析
    2.3 基于圖割法的表面重建
        2.3.1 基于圖割法的表面重建原理
        2.3.2 基于圖割光線一致性的重建算法
        2.3.3 圖割法重構(gòu)優(yōu)點(diǎn)以及存在問(wèn)題
    2.4 基于無(wú)人機(jī)影像匹配點(diǎn)云的三維重建
        2.4.1 無(wú)人機(jī)影像匹配點(diǎn)云的特點(diǎn)
        2.4.2 基于無(wú)人機(jī)匹配點(diǎn)云三維重建中存在的問(wèn)題
    2.5 本章小結(jié)
3 改進(jìn)的圖割法三維三角網(wǎng)構(gòu)建方法
    3.1 Voronoi圖與Delaunay三角形
    3.2 圖割法原理
    3.3 改進(jìn)的圖割法三維重建
        3.3.1 表面光線可見(jiàn)性
        3.3.2 表面與照片一致性
        3.3.3 表面平滑項(xiàng)
        3.3.4 改進(jìn)算法的優(yōu)點(diǎn)
    3.4 本章小結(jié)
4 三角網(wǎng)簡(jiǎn)化方法
    4.1 三角網(wǎng)簡(jiǎn)化方法介紹
    4.2 頂點(diǎn)聚合類算法
        4.2.1 聚類計(jì)算方法簡(jiǎn)介
    4.3 增量式簡(jiǎn)化算法
        4.3.1 拓?fù)潢P(guān)系操作
        4.3.2 距離測(cè)量
    4.4 格網(wǎng)逼近算法
    4.5 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 改進(jìn)的圖割法三維構(gòu)網(wǎng)可行性分析
        5.1.1 噪聲對(duì)算法魯棒性的影響
        5.1.2 隨機(jī)異常點(diǎn)對(duì)算法魯棒性的影響
    5.2 三維構(gòu)網(wǎng)實(shí)例應(yīng)用與分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)的來(lái)源與實(shí)驗(yàn)環(huán)境的介紹
        5.2.2 利用圖割法進(jìn)行三維重建的結(jié)果展示
        5.2.3 圖割法表面重構(gòu)與其他方法的對(duì)比與分析
    5.3 三角網(wǎng)簡(jiǎn)化過(guò)程與結(jié)果
        5.3.1 三角網(wǎng)優(yōu)化的目的
        5.3.2 簡(jiǎn)化標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定
        5.3.3 三種簡(jiǎn)化方法的結(jié)果展示與比較
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄



本文編號(hào)：3234223