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基于轮廓的小天体三维重建方法研究

基于轮廓的小天体三维重建方法研究

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作者：张景隆哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在实际的深空探测任务中,当探测阶段处于接近段时,探测器距离小天体较远,搭载在探测器上的窄视场相机无法清晰地观测到小天体表面的纹理信息,只能观测到轮廓信息。在此阶段准确恢复出的小天体模型,会为近距离详细测绘阶段探测规划提供依... 详细信息

在实际的深空探测任务中,当探测阶段处于接近段时,探测器距离小天体较远,搭载在探测器上的窄视场相机无法清晰地观测到小天体表面的纹理信息,只能观测到轮廓信息。在此阶段准确恢复出的小天体模型,会为近距离详细测绘阶段探测规划提供依据,同时为近距离高精度小天体三维重建任务提供初始模型。如何应用小天体的轮廓信息准确恢复其三维模型对于小天体探测任务具有重要意义。本文从相机外参数精准、相机外参数存在误差两方面出发,研究基于多视角下小天体轮廓信息的三维重建方法,构建一套完整的远距离条件下恢复小天体三维模型的体系。主要研究内容包括:(1)研究基于SFS(Shape From Silhouette,SFS)的小天体三维重建方法。在已知准确相机外参数时,能有效地根据小天体轮廓信息恢复其三维模型。该方法由图像前景分割、伪布尔误差函数构建、伪布尔误差函数优化等三个部分组成。首先,研究基于阈值的图像前景分割方法和基于最大类间方差法的图像前景分割方法,有效地实现了观测图像序列中小天体轮廓提取。其次,研究基于射线相交的伪布尔误差函数构建方法,把重构图像与观测图像之间的轮廓不一致性表示为伪布尔误差函数,从而将三维重建问题转化为伪布尔误差函数的最小化问题。最后,分别研究基于局部最小化搜索和层次最小化搜索的伪布尔误差函数优化算法。针对局部最小化搜索算法时间和空间复杂度都较高的问题,提出改进伪布尔误差函数存储方式的局部最小化搜索算法。针对层次最小化搜索算法对初值较为敏感的问题,提出通过可视化外壳方法改进初始模型的层次最小化搜索算法。实验结果表明,应用上述方法能够有效地恢复多种形状的小天体三维模型,且方法具有较好的鲁棒性。(2)研究相机外参数与SFS的协同优化方法。在相机外参数存在误差时,能得到精准的相机外参数和准确的三维模型。该方法的核心是基于3D-2D ICP(Iterative Closet Point,ICP)算法的相机外参数优化方法,由三维模型边界点选取、三维模型边界点与二维图像点配准、代价函数构建及优化等三部分组成。首先,研究基于Canny算子的图像轮廓边缘点提取算法,间接实现三维模型边界点的选取。其次,分别研究基于边界点特征的配准算法、基于最近点的配准算法和基于迭代最近点的配准算法,以特征点匹配传递的方式实现三维模型边界点与二维图像点的配准。最后,研究基于对齐重构图像轮廓与观测图像轮廓的代价函数构造方法,并研究基于LM(Levenberg-Marquard,LM)算法的代价函数优化方法,实现相机外参数与小天体三维模型协同优化。实验结果表明,在相机外参数存在误差时,应用相机外参数与SFS的协同优化方法能得到较精准的相机外参数和较准确的三维模型。

关键词：小天体探测三维重建 SFS 伪布尔误差函数协同优化

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