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基于深度卷积特征的影像关系表创建方法

测绘学报 2018年第6期47卷 882-891页

作者：万杰 Alper YILMAZ 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室北京100871 俄亥俄州立大学土木与环境工程系美国俄亥俄43210

在从运动恢复结构(structure from motion,SfM)的过程中,无序影像间的匹配非常耗时,一方面受制于特征匹配本身,另一方面受制于大量的图像间匹配,其计算复杂度为O(n2)。为减少匹配次数,本文提出基于深度卷积特征(deep convolution featur... 详细信息

在从运动恢复结构(structure from motion,SfM)的过程中,无序影像间的匹配非常耗时,一方面受制于特征匹配本身,另一方面受制于大量的图像间匹配,其计算复杂度为O(n2)。为减少匹配次数,本文提出基于深度卷积特征(deep convolution feature,DCF)的影像关系表创建方法。首先利用在ImageNet上训练好的VGG-16卷积神经网络提取影像的卷积层特征图,然后对特征图进行和池化操作,最后将该向量归一化,作为图像的特征。通过向量点乘,计算数据集中的每张影像和其余所有影像的相似度,选取相似度最大的10张影像作为影像的潜在匹配像对,并由此构建影像关系表。结果表明,本文提出的DCF能够有效的创建影像关系表,找出潜在匹配像对。在Urban和South Building数据集上,基于DCF创建的关系表匹配的SfM重建的结果和穷举匹配的重建结果基本一致,但匹配次数分别减少97.4%和92.1%。同时基于DCF创建的关系表优于主流ORB-SLAM2系统中的DBoW3创建的关系表。

关键词：深度卷积特征影像关系表从运动恢复结构迁移学习

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运动重建约束角的圆位姿二义性消除方法

光学学报 2016年第1期36卷 187-196页

作者：张李俊黄学祥冯渭春胡天健梁书立北京跟踪与通信技术研究所北京100094

针对单个圆进行视觉测量存在的位姿二义性问题,提出了一种运动重建约束角的二义性消除方法。在相机已标定的前提下,利用圆的投影椭圆曲线确定圆的位姿参数,位姿存在二义性;利用多视图从运动恢复结构方法估计特征点的世界坐标,并利用特... 详细信息

针对单个圆进行视觉测量存在的位姿二义性问题,提出了一种运动重建约束角的二义性消除方法。在相机已标定的前提下,利用圆的投影椭圆曲线确定圆的位姿参数,位姿存在二义性;利用多视图从运动恢复结构方法估计特征点的世界坐标,并利用特征点重建约束角;基于刚体运动不改变空间夹角的特性同时唯一确定多视图的圆位姿。仿真结果显示:在500 mm距离内,噪声强度为0.4 pixel时二义性消除成功率为100%,强度为1 pixel时成功率约为93%;噪声强度为0.1 pixel,距离在1000 mm时具有99.6%的成功率。此外,在二视图的情形下算法的平均运行时间约为5ms,适合实时性的应用。该方法不需要目标的额外信息,能够实时有效地消除圆位姿的二义性。

关键词：机器视觉圆位姿估计二义性角度约束从运动恢复结构

基于三维重建的大区域无人机影像全自动拼接方法

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计算机工程 2019年第4期45卷 235-240页

作者：邹松唐娉胡昌苗单小军中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 中国科学院大学北京100049

低成本无人机由于不具有精密的惯性导航系统,其拍摄区域有可能是一些难以布设控制点的无人区,因此无法采用传统的航空摄影测量处理手段获得拍摄区域的拼接影像。为此,提出一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复... 详细信息

低成本无人机由于不具有精密的惯性导航系统,其拍摄区域有可能是一些难以布设控制点的无人区,因此无法采用传统的航空摄影测量处理手段获得拍摄区域的拼接影像。为此,提出一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复结构和多视角立体算法重建拍摄区域的密集点云,根据密集点云数据采用一种基于邻点分布约束的点坐标插值算法内插待定点空间坐标,运用间接微分纠正方法对影像进行几何校正,从而获得几何一致的拼接影像。实验结果表明,该方法全程无需人工干预且拼接耗时短,相邻影像之间几何拼接精度约为2.5个像素。

关键词：无人机影像拼接三维重建从运动恢复结构多视角立体

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基于线特征的增强现实注册算法

应用科学学报 2008年第1期26卷 68-73页

作者：赵新灿左洪福南京航空航天大学民航学院江苏南京210016

提出了基于线特征的增强现实系统注册算法实现框架,将复杂的增强现实无标志注册问题分解为特征提取、特征匹配、三维重建、虚实融合4个可操作的具体阶段,针对每个阶段的关键技术给出了相应的解决方法,为进行无标志点增强现实系统注册算... 详细信息

提出了基于线特征的增强现实系统注册算法实现框架,将复杂的增强现实无标志注册问题分解为特征提取、特征匹配、三维重建、虚实融合4个可操作的具体阶段,针对每个阶段的关键技术给出了相应的解决方法,为进行无标志点增强现实系统注册算法的研究提供了理论模型;利用从运动中恢复结构的技术,通过跟踪图像序列的线特征,实现了基于线特征的增强现实注册算法,实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：增强现实三维注册线特征从运动恢复结构

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基于图像序列的三维重建技术研究

基于图像序列的三维重建技术研究

作者：钱蕾南京信息工程大学

学位级别：硕士

基于图像序列的三维重建是计算机视觉和计算机图形学技术的结合,其通过对场景或目标拍摄一系列图像还原出摄像机参数和场景三维信息。建模简单、更新速度快的基于图像序列的三维建模技术,在考古学、建筑学、地质学、虚拟现实、机器人导... 详细信息

基于图像序列的三维重建是计算机视觉和计算机图形学技术的结合,其通过对场景或目标拍摄一系列图像还原出摄像机参数和场景三维信息。建模简单、更新速度快的基于图像序列的三维建模技术,在考古学、建筑学、地质学、虚拟现实、机器人导航、精密工业测量、物体识别、现场勘测以及军事领域等有着非常广阔的应用前景。如何尽可能自动地实现三维重建是当前的一个前沿课题,本文对三维重建各部分方法的研究考虑了自动实现问题。本文介绍了多视图几何、射影几何的基本概念和摄像机模型的建立过程,对基于图像序列的三维重建中图像预处理、特征元的检测和匹配以及摄像机标定等工作进行了深入探讨。论文的主要工作分为以下几个部分：第一部分是图像噪声的检测和滤除,本文研究了中值滤波及其各种改进方法,提出一种基于BP神经网络检测噪声的自适应开关滤波方法。该方法充分利用像素本身及邻域信息,噪声检测效率高,实现自动滤除。第二部分是图像特征匹配,本文介绍了三维重建中适用的特征检测和匹配技术,并利用随机抽样一致性算法(RANSAC)和基础矩阵、单应矩阵的约束优化匹配。针对摄像机标定使用的模板,实现了一种基于射影不变性的模板特征描述。第三部分是摄像机标定,该部分介绍了基于圆点集平面模板的摄像机标定方案,实现了自动的准确性较高的摄像机标定,适用于多角度立体视觉中小目标物的标定。同时,研究了一种精标定算法,利用降尺度图像上的多视角立体视觉方法和光束平差优化实现摄像机参数更精确的标定。最后,利用实际拍摄的图像序列,结合本文中讨论的部分方法实现了图像序列的摄像机参数估计和场景三维信息还原。另外,本文在技术实现上结合了从运动恢复结构(SFM),多视角立体视觉(MVS)和光束平差(BA)方法。

关键词：图像预处理特征匹配摄像机标定从运动恢复结构光束平差

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基于多视图的三维重建及其模型重拓扑

基于多视图的三维重建及其模型重拓扑

作者：潘志颖浙江工业大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉技术的发展,三维重建技术也成为一个热门的研究方向,该技术也越来越多的应用出现的各个领域,例如增强现实、历史建筑模型建模等方面。在三维重建方面,现在的技术还难以生成高质量的模型,容易出现面片缺失的情况。另外在... 详细信息

随着计算机视觉技术的发展,三维重建技术也成为一个热门的研究方向,该技术也越来越多的应用出现的各个领域,例如增强现实、历史建筑模型建模等方面。在三维重建方面,现在的技术还难以生成高质量的模型,容易出现面片缺失的情况。另外在实际的生产环节中,三维重建生成的模型都存在着数据量大、冗余面多或贴图杂乱难以编辑的问题,不能直接用于增强现实应用、3D游戏等对模型质量要求高的行业。本文主要通过提升特征匹配效果来提升三维重建效果,以及通过模型的重拓扑算法将生成的三维网格转为半规则网格。本文的主要工作和成果如下:1.针对已有三维重建方法效果不理想的问题,本文在增量式稀疏重建中的图像特征匹配阶段进行优化工作。本文方法结合了基于网格统计的特征匹配方法和重新匹配算法,提升特征匹配准确性和匹配数量。基于网格统计的匹配方法可以将错误匹配的特征点对排除,重新匹配算法则是通过随机采样一致性算法来验证候选匹配队列中是否存在潜在的匹配特征点,从而增加特征点匹配数目,提高特征匹配的效果,实现减少三维重建模型面片缺失的情况。2.针对难以处理由三维扫描或多视图重建生成的模型纹理的问题,本文提出了一种基于机器学习的网格模型重拓扑算法。它能够将任意带纹理坐标的模型转化为半规则网格,本文会保留其纹理并且对模型中的环境光遮蔽进行重新处理。通过使用神经网络寻找奇异点位置,计算并优化方向场以生成半规则网格。实验表明,本方法能够显著地减少模型面数,生成规整的网格模型,明显改善模型纹理难编辑的问题,并且有较好的重拓扑效果。

关键词：增量式三维重建特征点匹配从运动恢复结构模型重拓扑

基于少量编码标志点的单相机摄影测量方法研究

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基于少量编码标志点的单相机摄影测量方法研究

作者：吴昊上海交通大学

学位级别：硕士

基于单相机的近景摄影测量利用数码相机在多个位置和角度拍摄被测物体的照片,通过数字图像处理和摄影测量原理计算出被测物体表面关键点位的三维坐标,是在大型制造业中广泛应用的一种非接触式测量方法。摄影测量中通常需要一定数量的编... 详细信息

基于单相机的近景摄影测量利用数码相机在多个位置和角度拍摄被测物体的照片,通过数字图像处理和摄影测量原理计算出被测物体表面关键点位的三维坐标,是在大型制造业中广泛应用的一种非接触式测量方法。摄影测量中通常需要一定数量的编码标志点作为测量附件。本文创造性地提出了使用少量编码标志点的摄影测量相对定向方法。以工程应用为目标,实现了数字近景摄影测量软件的编写。根据大尺寸物体的变形测试需求,制定了一套具有针对性的测量方案。本文首先介绍了近景摄影测量中使用的人工标志。结合大尺寸物体变形测试的应用场景,对比不同种类非编码标志点的优缺点。对于编码标志点的设计原理、检测方法、解码方法和光源方案进行了详细的分析。在研究摄影测量相对定向常用方案的基础上,提出了通过利用编码标志点环形带的角点信息,减少相对定向所需编码标志点数量的方法。制定了本文所用编码标志点的环形带角点编号规则,并提出有效的角点提取方法。通过实验确定了保证相对定向精度所需要使用的最少编码标志点数目。研究了单相机近景摄影测量系统求解三维空间点坐标的流程,主要包括照片之间的相对定向、非编码标志点的双极线匹配、光束法平差和从运动恢复结构。针对大尺寸物体变形测试的需求,实现了一套完整的单相机摄影测量变形测试系统,包括硬件系统的设计和数字近景摄影测量软件的编写。

关键词：摄影测量编码标志点角点信息相对定向从运动恢复结构

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基于三维重建的无人机高光谱影像拼接研究

基于三维重建的无人机高光谱影像拼接研究

作者：邹松中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)

学位级别：硕士

无人机遥感与传统的卫星遥感和航空遥感相比具有一些不可替代的优点,传统载人航空遥感受制于长航时、危险拍摄环境以及恶劣气候等因素,卫星遥感因天气和时间有可能无法获取感兴趣区域遥感信息,而无人机遥感因其成本低廉、起降灵活、风... 详细信息

无人机遥感与传统的卫星遥感和航空遥感相比具有一些不可替代的优点,传统载人航空遥感受制于长航时、危险拍摄环境以及恶劣气候等因素,卫星遥感因天气和时间有可能无法获取感兴趣区域遥感信息,而无人机遥感因其成本低廉、起降灵活、风险小、飞行高度低等优点已成为除卫星遥感和载人航空遥感外的一种有效获取遥感信息的补充手段。无人机遥感在国土资源调查、测区整体现状评估与灾害应急响应等领域具有良好的应用前景,而快速准确的无人机影像拼接是其中重要的一项数据处理步骤。传统无人机影像拼接多利用拍摄区域内的数字高程模型(DEM)对区域内影像进行正射校正,继而根据影像像素地理信息完成拼接。这种拼接方法虽能得到高精度的正射影像拼接图,但是拼接过程繁琐复杂,需要较多的人工干预,拼接耗时长。为此,本文提出了一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复结构(SFM)和多视图立体(MVS)算法重建拍摄区域的密集点云,根据密集点云内插待定点空间坐标,利用间接微分纠正方法对影像进行几何校正,进而获得几何一致的拼接影像。实验结果表明,与其它无人机影像拼接方法相比,本文提出的拼接方法有以下几项优点,第一,整个拼接过程无需人工干预;第二,拼接的输入只有测区内的无人机影像,既不需要影像拍摄时刻的POS数据,也不需要测区的控制点数据;第三,拼接耗时短,整个拼接过程最耗时的部分是特征点提取与匹配,但通过GPU加速和利用并行处理大大缩短了特征点提取与匹配的时间,提高了拼接速度。

关键词：无人机影像拼接三维重建从运动恢复结构多视图立体

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基于多幅图像的几何和纹理自动重建

基于多幅图像的几何和纹理自动重建

作者：刘俊江北京理工大学

学位级别：硕士

本文致力于研究输入少量几幅手持相机拍摄的图像,如何通过计算自动得到具有真实感的三维模型,所得到的模型可以应用于计算机视觉、虚拟现实等多个领域中。本文主要的研究内容如下:(1)为了获得拍摄物体的稠密点云模型,分两步进行重建。... 详细信息

本文致力于研究输入少量几幅手持相机拍摄的图像,如何通过计算自动得到具有真实感的三维模型,所得到的模型可以应用于计算机视觉、虚拟现实等多个领域中。本文主要的研究内容如下:(1)为了获得拍摄物体的稠密点云模型,分两步进行重建。第一步,通过循环迭代基于运动恢复结构的方法,然后使用LM算法进行集束调整。在这一步骤中,采用SIFT特征点进行特征检测与匹配,根据得到的匹配点对鲁棒地估计基础矩阵,对相机进行自标定,然后计算每幅图像的投影矩阵,并生成重建的稀疏点云模型。由于仅输入较少数量的图像,再加上噪声的影响,得到的点云模型分布不均、辨识度很低。(2)第二步,采用基于片的多视角立体视觉算法进行稠密重建。首先对原图像进行特征检测与匹配,然后迭代运行片扩展、片过滤两个过程。其中使用三角测量原理生成稠密的片的三维坐标,接着过滤掉误差较大的片,最终得到稠密点云模型。(3)对稠密点云模型,采用半径递增的旋转球,累次使用旋转球算法进行表面重构,最终生成网格模型。然后对比泊松表面重构方法,实验证明改进的旋转球算法在本文提出的框架下得到了很好的效果。(4)最后用马尔可夫随机场全局优化纹理块和三角面片的配准,其求解使用经典的图割算法,接着采用梯度域混合纹理块,生成纹理图集,然后对网格模型贴上纹理图片进行渲染,得到具有真实感的三维模型。

关键词： SIFT特征从运动恢复结构多视角立体视觉旋转球表面重构图割算法