【摘要】：建筑物的三維模型在數(shù)字城市,教育教學(xué),安防監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域均具有非常廣闊的應(yīng)用前景,所以研究基于建筑物圖像的三維重建是非常有意義的。本文主要基于無(wú)人機(jī)平臺(tái),通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載兩個(gè)相機(jī)(紅外相機(jī)和光學(xué)相機(jī))同時(shí)間同視角同姿態(tài)對(duì)建筑物進(jìn)行圖像采集,然后利用采集到的紅外圖像和光學(xué)圖像對(duì)建筑物進(jìn)行高效準(zhǔn)確的三維重建,最終重建出富含溫度場(chǎng)的建筑物三維點(diǎn)云模型和三維線段模型。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)針對(duì)紅外圖像視覺模糊,重建難度大的問題,本文研究了基于SfM和PMVS算法的紅外圖像三維點(diǎn)云重建,除了總結(jié)出適用于紅外圖像的特征檢測(cè)算法之外,還提出了新的TAC-RANSAC匹配模型消除誤匹配,最終生成的三維點(diǎn)云模型角度誤差和位置誤差均得到大幅度降低,噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)大幅度減少,重建效果良好。首先,鑒于SfM算法和PMVS算法在可見光領(lǐng)域三維重建的成功應(yīng)用,首次將該算法應(yīng)用到紅外圖像中;其次,針對(duì)紅外圖像分辨率低,對(duì)比度差,還有各種形式的噪聲,結(jié)合了四種在光學(xué)圖像中常見的特征檢測(cè)方法,并將它們分別應(yīng)用在紅外圖像中,得出最適合紅外圖像的特征檢測(cè)方法;最后,針對(duì)紅外圖像成像質(zhì)量比較低,對(duì)特征匹配存在很大程度的噪聲干擾,提出了一個(gè)新的消除誤匹配算法TAC-RANSAC,然后將交叉過(guò)濾,KNN,TAC-RANSAC三種算法結(jié)合得到基于TAC-RANSAC算法的消除誤匹配模型,實(shí)驗(yàn)表明該模型可以極大的提高匹配精度,使誤匹配率降到最低。(2)針對(duì)紅外圖像成像質(zhì)量差,提取不到足夠數(shù)量的二維線段,進(jìn)而重建不出完整三維線段模型的問題,提出利用同視角同姿態(tài)的光學(xué)圖像對(duì)同一建筑物進(jìn)行三維線段重建的方案,并在線段檢測(cè)階段提出了一種新的多尺度自適應(yīng)LSD線段檢測(cè)方法,最終實(shí)驗(yàn)表明利用光學(xué)圖像和新的線段檢測(cè)方法可重建出完整準(zhǔn)確的三維線段模型。首先,針對(duì)基于線段的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)比基于點(diǎn)復(fù)雜得多,并且估計(jì)出的相機(jī)姿態(tài)不準(zhǔn)確,提出將紅外圖像的姿態(tài)參數(shù)直接賦予對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像,簡(jiǎn)化了重建任務(wù);其次,針對(duì)光學(xué)圖像線段檢測(cè)容易產(chǎn)生過(guò)分割現(xiàn)象,而且分辨率越高,過(guò)分割越嚴(yán)重,提出一種新的線段檢測(cè)方法多尺度自適應(yīng)LSD算法,實(shí)驗(yàn)表明該算法可以有效減少過(guò)分割;最終,針對(duì)光學(xué)圖像生成的三維線段模型沒有溫度信息,提出將紅外點(diǎn)云模型和光學(xué)線段模型進(jìn)行融合,最終生成的三維線段模型不僅能顯示建筑物的整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),還具有豐富的溫度場(chǎng)。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;V279
【圖文】：

（c）無(wú)人機(jī) （d）掛載相機(jī)的無(wú)人機(jī)圖 1.1 硬件設(shè)備的展示圖圖 1.2 飛行狀態(tài)的無(wú)人機(jī)3 本文內(nèi)容與章節(jié)安排本文主要研究基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)，針對(duì)建筑物圖像進(jìn)行三維重建，本文利用無(wú)人機(jī)同時(shí)學(xué)相機(jī)和紅外相機(jī)，并且同時(shí)間同視角同姿態(tài)拍攝建筑物，獲取一系列光學(xué)圖像和紅外圖

間的相對(duì)姿態(tài)，極線約束對(duì)特征點(diǎn)匹配和特征建中可用于縮小匹配范圍以及消除誤匹配。圖正圖像中固有的徑向畸變和切向畸變。本章的結(jié)構(gòu)安排如下：2.2 節(jié)分析了小孔模算法的一般流程，在 2.4 節(jié)分析了極限約束條2.2 小孔模型為了理解三維實(shí)體與圖像中的二維圖像投即使每個(gè)物理相機(jī)都是由稍微不同的組件構(gòu)成采用一個(gè)非常簡(jiǎn)單的模型小孔模型，它經(jīng)常作為當(dāng)然也存在其他相機(jī)模型，例如，仿射模型，在幾何學(xué)中，針孔相機(jī)由投影中心C ，圖心；圖像平面 對(duì)應(yīng)相機(jī)平面；焦距 僅僅是決定了投影圖像最終呈現(xiàn)的大小。圖 2.1（右）更詳細(xì)的解釋，參考[64]）。

二維的投影（即圖像采集）過(guò)程中，所有深度信息就投影為無(wú)限長(zhǎng)的三維射線，其中產(chǎn)生該二維圖像點(diǎn)的圖 2.1 右圖中的 x點(diǎn)，反投影將得到射線3xr R，這及真實(shí)的三維實(shí)體點(diǎn) X 。該射線可以簡(jiǎn)單地計(jì)算為T1xr R K x 算得到真實(shí)的三維點(diǎn)坐標(biāo)xX C d r2 X||是已知的，xr 被歸一化為單位長(zhǎng)度|| || 1xr .拍攝的圖像采用這種小孔相機(jī)模型會(huì)有一個(gè)潛在的問頭，它并不嚴(yán)格遵循小孔相機(jī)模型，而是引入一定的是遠(yuǎn)離相機(jī)中心，這種畸變就越嚴(yán)重。然而，通過(guò)相通過(guò)專業(yè)的標(biāo)定方法來(lái)估計(jì)相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣及其失攝平面來(lái)校正目標(biāo)，或者是通過(guò)免費(fèi)的校正工具來(lái)校工具可以在[65]中找到。因?yàn)楸疚牟杉鈱W(xué)圖像用的是頭，特點(diǎn)就是會(huì)有很嚴(yán)重的畸變，所以在處理圖像之法在 2.5 節(jié)中有介紹。

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本文編號(hào)：2787901