无人机影像匹配点云滤波处理与三维重建
西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｖ页
目录
第１章绪论…………………………………………………………………………………．１１．２国内外研究现状……………………………………………………………………２１．２．１点云数据获取研究现状……………………………………………………．２
１．２．２点云数据滤波和分类研究现状……………………………………………．４
１．２．３建筑物三维重建研究现状…………………………………………………．６１．３论文的主要内容和结构……………………………………………………………９第２章无人机影像匹配点云………………………………………………………………１０２．１无人机影像匹配点云提取关键技术……………………………………………．．１０２．１．１相机标定……………………………………………………………………１０
２．１．２ＰＯＳ辅助空中三角测量……………………………………………………１１
２．１．３影像匹配点云提取…………………………………………………………１２２．２无人机影像匹配点云精度评估…………………………………………………．．１７２．２．１精度评定方法………………………………………………………………１７
２．２．２精度评估实验………………………………………………………………１８２．３本章小结…………………………………………………………………………．．２１第３章改进形态学滤波算法的点云数据滤波……………………………………………２２３．１改进的数学形态学滤波算法……………………………………………………．．２２３．１．１渐进窗口尺寸的形态学滤波算法…………………………………………２３
３．１．２虚拟格网对点云数据组织方式的改进……………………………………２６３．２基于改进的形态学滤波算法实验………………………………………………．．２７３．２．１关键参数设置………………………………………………………………２８
３．２．２滤波实验与分析……………………………………………………………２８３．３本章小节…………………………………………………………………………．．３４第４章基于参数化技术的三维重建………………………………………………………３５４．１参数化三维建模技术……………………………………………………………．．３６４．２基于ＣｉｔｙＥｎｇｉｎｅ参数化建模……………………………………………………．３６
无人机航空影像空三加密流程
无人机航空影像数据处理 流程 中国测绘科学研究院 北京东方道迩信息技术有限责任公司
目录 1、无人机航空影像数据处理流程 (3) 2、无人机航空影像数据要求 (4) 3、无人机航空影像数据空三加密流程 (5) 3.1畸变差校正 (5) 3.2建立测区工程 (7) 3.3.1工程目录及相机检校文件设置 (8) 3.3.2设置航空影像数据 (10) 3.3.3设置控制点数据 (14) 3.3空三加密 (15) 3.4.1数据预处理 (16) 3.4.2航带初始点提取 (19) 3.4.3自动相对定向及修改 (21) 3.4.4自由网平差 (31) 3.4.5控制点提取及区域网平差 (35) 4、DEM与DOM制作 (37) 4.1 DEM匹配及编辑修改 (37) 4.1.1工程及格式转换 (37) 4.1.2核线影像生成及DEM匹配 (40) 4.1.3 DEM编辑修改 (46) 4.2 DOM纠正及分幅 (52) 4.3.1 DOM纠正及拼接 (52) 4.3.2 DOM分幅 (60)
1、无人机航空影像数据处理流程 高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid作为卫星影像数据处理的能力和效率在生产过程中已经得到了很好的验证，其数据适用范围之广、处理效率之高在国内都是其它同类软件无法比拟的。 无人机航空摄影是一种新型的航空影像数据获取方式，由于无人机种类不同以及所搭配的相机不同，其获取数据的质量也不相同，PixelGrid 针对国内测绘部分中低空领域普及的无人机航空拍摄数据，提供了高效快速的处理。 其无人机航空影像作业流程图如下： 图1-1 无人机航空影像处理流程
无人机的图像处理综述
无人机图像处理综述 摘要：目标识别与跟踪技术是无人作战机实施攻击的关键步骤，本文从无人作战机的自动目标识别与跟踪的基本概念入手，以成像传感器的目标识别与跟踪为例，介绍目标识别、检测、跟踪等关键技术。 关键词：无人战斗机目标识别图像处理识别技术 一、引言 无人战斗机在最近几年成为无人机的发展热点。它的设计概念介于有人战斗机与导弹之间。无人战斗机不是孤立存在的，它是整个无人战斗机系统的一部分。无人战斗机系统有其独特的组成方式和管理模式。目前，无人战斗机的开发刚刚处于起步阶段。为了发展无人战斗机，有许多关键技术值得注意，特别是目标识别技术。它主要包括视觉图像预处理，目标提取、目标跟踪、数据融合等问题。其中，运动目标检测可采用背景差法、帧差法、光流法等，固定标志物检测可用到角点提取、边提取、不变矩、Hough 变换、贪婪算法等，目标跟踪可以分析特征进行状态估计，并与其他传感器融合，用到的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器和人工神经网络等。还有很多方法诸如全景图像几何形变的分析或者地平线的检测等没有进行特征提取，而是直接将图像的某一变量加到控制中去。 实际应用中，上述问题的进一步解决受到很多因素的制约。由于无人机的动力、载重、装配空间等物理条件的限制以及飞行速度更快，使得算法处理需要更少的延时。而且，无人机稀疏的室外飞行环境使得适用于地面机器人的算法不适用于无人机。同时，模型的不确定性，噪声和干扰，都限制了实物实验的成功。所以，如何将地面机器人的视觉导航成果应用到无人机视觉导航中去，如何提高无人机的算法速度并不过分损失导航精度，如何面对无人机自身模型的不确定度以及外界噪声的干扰，如何适应无人机所处的标志物稀疏的飞行环境，这些问题都需要更进一步的探讨。 二、无人机图像处理技术现状 1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat.MSS图像的复合图像用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd 进行了Landsat. RBV和MSS图像融合试验。 到20世纪80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的重视，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理。 到20世纪80年代末，人们才开始将图像融合应用于一般图像融合(可见光、红外等)。多波段SAR雷达相继开发使得对多波段的SAR图像数据融合技术的研究成为可能，特别是美国宇航局1993年9月成功发射了全世界第一部多波段(L,C, X波段)、多极化、多投射角空间SAR之后，为多波段的SAR图像融合提供了坚实的物质基础。 20世纪90年代后，图像融合技术的研究呈不断上升趋势，应用的领域也遍
无人机航空摄影正射影像及地形图制作项目技术方案设计
无人机大比例尺地形图航空摄影、正射影像制作项目技术方案
1、概述 根据项目需求对项目区进行彩色数码航空摄影，获取真彩数码航片，并制作正射影像及地形图。 1.1作业范围 呼伦贝尔市北部区域约400平方公里。如下图：
飞行区域（红色） 1.2作业内容 对甲方指定的范围进行1:2000航空摄影，获取高分辨率的彩色影像。 1.3行政隶属 任务区范围隶属于呼伦贝尔市。 1.4作业区自然地理概况和已有资料情况 1.5 作业区自然地理概况 （1）地理位置 呼伦贝尔市地处东经115°31′～126°04′、北纬47°05′～53°20′。东西630公里、南北700公里，总面积26.2万平方公里[2] ，占自治区面积的21.4%，相当于山东省与江苏省两省面积之和。南部与兴安盟相连，东部以嫩江为界与黑龙江省大兴安岭地区为邻，北和西北部以额尔古纳河为界与俄罗斯接壤，西和西南部同蒙古国交界。边境线总长1733.32公里，其中中俄边界1051.08公里，中蒙边界682.24公里。 （2）地形概况 呼伦贝尔市西部位于内蒙古高原东北部，北部与南部被大兴安岭南北直贯境内。东部为大兴安岭东麓，东北平原——松嫩平原边缘。地形总体特点为：西高东低。地势分布呈由西到东地势缓慢过渡。 （3）气候状况 呼伦贝尔地处温带北部，大陆性气候显著。以根河与额尔古纳河交汇处为北起点，向南大致沿120°E经线划界：以西为中温带大陆性草原气候；以东的大兴安岭山区为中温带季风性混交林气候，低山丘陵和平原地区为中温带季风性森林草原气候，“乌玛-奇乾-根河-图里河-新帐房-加格达奇-125°E蒙黑界”以北属于寒温带季风性针叶林气候。 1.6已有资料情况 甲方提供的航飞范围。 2、作业依据 （1）《全球定位系统（GPS）测量规范》GB/T 18314-2009； （2）全球定位系统实时动态测量（RTK）技术规范》CH/T2009-2010； （3）《低空数字航空摄影规范》CH/Z3005-2010； （4）《低空数字航空摄影测量外业规范》CH/Z3004-2010；
(基本概念)点云三维重构文档
圆形标志点双目测量数据配准方法 一．引言： 针对三维测量系统的特点，我们可以利用人为制作的圆形特征点作为标志点，并将其紧附于待测物体表面。通过检测，可以得到若干标志点在不同视角下的三维坐标。然后依据标志点的空间几何不变性,得到不同标志点在不同视角下的匹配关系。通过若干标志点的匹配关系,进而求得不同视角下的坐标系变换关系,最终对整个三维数据进行配准。 二. 标志点匹配： 为了便于标志点的提取，标志点设置为外方内圆、外黑内白的样式。设置标志点时应尽量使得标志点位于两个视角的重叠区域，并且标志点处于无序状态，随机分布。 1. 用三维测量系统对实物进行测量,即可以得到不同视角下的点云数据,同时得到不同视角下的标志点的三维坐标数据 （问题一）。假设在两个不同视角下得到的标志点集分别为： {}x i L l l L i i ,...,2,1,|=∈= {}y i M m m M i i ,...,2,1,|=∈= 2. 对于L 中的各点分别求出其中任意两点的距离，得到距离矩阵A ，其中 ?? ? ? ? ? ? ???????=-12 1 2321213 12 1......k k k k k k l l l l l l l l l l l l l l l l l l A 同理，我们也可以得到M 中各点任意两点的距离矩阵B 。 3. 由于在不同视角下,标志点之间的相互位置并没有改变,因而它们具有空间特征不变性,比如某两个标志点之间的距离并不会因为视角的改变而改变。这样,本文的匹配算法基于以下策略: i ）由于三维测量系统得到的点云误差不可避免都存在一定的误
差,因此本文认为,如果两个距离值的差值不超过δ(δ的值依三维测量系统本身的精度而定),那么可以认为这两个距离值是相等的。 ii ）对于不同视角下的同一个标志点（也就是所要求得的匹配点对），它们在各自视角下与其它标志点的距离值至少有若干个是相等的。如果相等的距离值数目超过N (N 视标志点在重叠区域的数量情况而定),那么可以认为这两个在不同视角下的标志点是一对匹配点。 基于以上策略,我们可以得到在两个视角下获得的标志点三维数据 点 集 的 子 集 {}n i P p p P i i , . .., 2,1,|=∈=和{}n i Q q q Q i i ,...,2,1,|=∈=，即可以得到n 对匹配点。 三. 转换参数R 和T 的求取： 三维数据配准技术的实质是把在不同的坐标系中测量得到的数据点云进行坐标变换,问题的关键是坐标变换参数R (旋转矩阵)和T (平移向量)的求取。假设在两个视角下获得的曲面测量三维数据点云具有部分重叠区域,那么重叠区域中的标志点在两个视角下的三维坐标显然也符合上面的转换关系。 假设已经获得两个不同视角下的标志点匹配对{}n i P p p P i i ,...,2,1,|=∈=和 {}n i Q q q Q i i ,...,2,1,|=∈=，i p 和i q 都是13?的向量，则在两视角下测得的三维数据点 之间的坐标转换关系R (旋转矩阵)和T (平移向量)，应该使下面的函数最小： ∑=+-=n i i i T Rp q E 1 2 )( (1) 对于(1)式，采用SVD 矩阵分解算法，步骤如下： 1). 对于空间点集{}n i P p p P i i ,...,2,1,|=∈=和{} n i Q q q Q i i ,...,2,1,|=∈=分别计算p 和q ，其中 ∑==n i i p n p 11 (2) ∑==n i i q n q 1 1 (3)
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程 摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——Agisoft Photoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。 PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。使用时无需设置初始值，无需相机检校，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。无论是航拍影像还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用这个软件进行处理。整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。PhotoScan可生成高分辨率真正射影像和带精细色彩纹理的DEM模型。使用控制点可达5cm精度。完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航拍影像，生成专业级别的摄影测量数据。 航片拼接软件有很多，之前我们使用过Pix4D、Global mapper、EasyUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan的表现都要好于其他几款。
Photoscan是俄罗斯的东西，正版价格4万左右，但是提供30天全功能试用。对电脑硬件的依赖也比其他要低。很多人在用的Pix4DMapper是瑞士一家公司的产品，功能上和Photoscan大同小异，但是正版价格可以买2套Photoscan 了，而且使用下来，感觉对电脑的要求比Photoscan高不少，16G内存的电脑频频弹窗警告。 PhotoScan优势盘点： 支持倾斜影像、多源影像、多光谱影像的自动空三处理 支持多航高、多分辨率影像等各类影像的自动空三处理 具有影像掩模添加、畸变去除等功能 能够顺利处理非常规的航线数据或包含航摄漏洞的数据 支持多核、多线程CPU运算，支持CPU加速运算 支持数据分块拆分处理，高效快速地处理大数据 操作简单，容易掌握 处理速度快 不足： 缺少正射影像编辑修改功能 缺少点云环境下量测功能
Pix4UAV处理无人机数据操作流程
Pix4UAV软件处理无人机数据操作流程 一、Pix4UAV处理无人机数据包括以下几个步骤： 1、数据整理 2、启动软件 3、新建工程 4、数据处理 5、成果数据查看 6、数据后处理 二、具体操作步骤如下： 1数据整理 1)影像数据和POS数据的文件名及其存放的路径都不要出现中文。原始数据的存储 路径和成果数据的最好不在同一盘（若只有一个可以存放数据的盘，则两者最好 不要在同一路径下，都放在根目录即可），否则有可能影响速度。 2)POS的格式可为*.txt、*.dat或者*.csv中的任意一种，内容中不能出现任何中 文字符。POS数据包含的内容依次为：影像名称纬度经度绝对航高Κφω， （若无IMU，则无需Κ、φ、ω，POS数据包含的内容依次为：影像名称纬度经 度绝对航高）。 图1 POS数据样例（有IMU数据） 图2 POS数据样例（无IMU数据） 3)影像格式最好是JPG的，如果是TIFF的要转成JPG的，可节省时间。 2启动软件，显示如下界面。
3新建工程 1)点击Project菜单，从列表中选择New Project。 2)弹出如下对话框，定义工程存放路径和工程名称。 点击Browse按钮，弹出如下对话框，定义工程存放的路径。
工程路径和工程名定义完成后，界面显示如下。 3)点击Next按钮，弹出加载影像数据的界面。
点击按钮，找到影像数据存放的路径并选中待处理的影像加载，加载数据完成后，显示界面如下。 4)点击next按钮，显示如下界面。定义坐标系、相机参数，并导入POS数据。
①坐标系设定。若默认的坐标系正确，则无需更改。若不正确，则点击Images coordinate system选项卡中的按钮，弹出如下的定义坐标系界面。 可以通过点击来选择投影和坐标系；也可以通过导入通用的prj文件来定义坐标系。 ②相机模型设定。相机模型的核查、修改或自定义。在Camera model选项卡中点击按钮。
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】 无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程 摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——Agisoft Photoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。 PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。使用时无需设置初始值，无需相机检校，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。 无论是航拍影像还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用这个软件进行处理。整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。 PhotoScan可生成高分辨率真正射影像和带精细色彩纹理的DEM模型。使用控制点可达5cm精度。完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航拍影像，生成专业级别的摄影测量数据。
航片拼接软件有很多，之前我们使用过Pix4D、Global mapper、EasyUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan的表现都要好于其他几款。 Photoscan是俄罗斯的东西，正版价格4万左右，但是提供30天全功能试用。对电脑硬件的依赖也比其他要低。很多人在用的Pix4DMapper是瑞士一家公司的产品，功能上和Photoscan大同小异，但是正版价格可以买2套Photoscan了，而且使用下来，感觉对电脑的要求比Photoscan高不少，16G内存的电脑频频弹窗警告。 PhotoScan优势盘点： 支持倾斜影像、多源影像、多光谱影像的自动空三处理 支持多航高、多分辨率影像等各类影像的自动空三处理 具有影像掩模添加、畸变去除等功能 能够顺利处理非常规的航线数据或包含航摄漏洞的数据 支持多核、多线程CPU运算，支持CPU加速运算 支持数据分块拆分处理，高效快速地处理大数据 操作简单，容易掌握 处理速度快 不足： 缺少正射影像编辑修改功能 缺少点云环境下量测功能
基于三维激光扫描技术的点云拼接与三维重构
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8b4699128.html, 基于三维激光扫描技术的点云拼接与三维重构 作者：黄凌潇 来源：《科学与财富》2017年第06期 摘要：为了提高测量目标物的精度与便捷性，本文提出一种基于三维激光扫描技术的点 云拼街与三维重构方法，对空间信息进行可视化表达，即进行三维建模，基于Leica C10三维激光扫描仪，对目标物进行三维扫描，分两站扫描得到点云数据后，运用Cyclone进行点云拼接与重构，试验显示，可以极大提高测量精度与便捷性。 关键词：三维激光扫面技术；点云拼接；三维重构 前言 三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术，又称为“实景复制技术”，是继GPS空间定位技术后的又一项测绘技术革新。传统的大地测量方法，如三角测量方法，GPS 测量都是基于点的测量，而三维激光扫描是基于面的数据采集方式。三维激光扫描获得的原始数据为点云数据。点云数据是大量扫描离散点的结合。三维激光扫描的主要特点是实时性、主动性、适应性好。三维激光扫描数据经过简单的处理就可以直接使用，无需复杂的费时费力的数据后处理；且无需和被测物体接触，可以在很多复杂环境下应用；并且可以和GPS等集合起来实现更强、更多的应用。三维激光扫描技术作为目前发展迅猛的新技术，必定会在诸多领域得到更深入和广泛的应用。 1、三维激光扫描仪工作原理 三维激光扫描仪的主要构造是由一台高速精确的激光测距仪，配上一组可以引导激光并以均匀角速度扫描的反射棱镜。激光测距仪主动发射激光，同时接受由自然物表面反射的信号从而可以进行测距，针对每一个扫描点可测得测站至扫描点的斜距，再配合扫描的水平和垂直方向角，可以得到每一扫描点与测站的空间相对坐标。如果测站的空间坐标是已知的，那么则可以求得每一个扫描点的三维坐标。以Leica C10三维激光扫描仪为例，该扫描仪是以反射镜进行垂直方向扫描，水平方向则以伺服马达转动仪器来完成水平360度扫描，从而获取三维点云数据。 地面型三维激光扫描系统工作原理：三维激光扫描仪发射器发出一个激光脉冲信号，经物体表面漫反射后，沿几乎相同的路径反向传回到接收器，可以计算日标点P与扫描仪距离S，控制编码器同步测量每个激光脉冲横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描测量一般为仪器自定义坐标系。X轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与X轴垂直，Z轴与横向扫描面垂直。获得P的坐标。
无人机遥感图像自动拼接方法的研究
目录 摘要 ................................................................................................................................................................................................ I Abstract......................................................................................................................................................................................... I I 目录......................................................................................................................................................................................... IV 第1章绪论 . (1) 1.1 研究的背景和意义 (1) 1.2 国内外研究现状 (2) 1.3 本文的研究工作 (3) 1.4 本文的组织结构 (4) 第2章图像拼接的基础理论和相关技术 (5) 2.1图像拼接的特点 (5) 2.1.1 图像拼接的针对性 (5) 2.1.2 图像拼接的多样性 (5) 2.1.3 图像拼接的复杂性 (6) 2.2图像拼接的常用方法 (6) 2.3图像拼接的一般流程 (7) 2.4 图像配准 (7) 2.4.1 图像配准的分类 (7) 2.4.2 图像配准的常用方法 (9) 2.5 OpenCV技术简介 (10) 2.5.1 OpenCV模块 (10) 2.5.2 OpenCV的功能 (11) 2.6本章小结 (11) 第3章特征点检测算法 (12) 3.1 SIFT算法 (12) 3.1.1 尺度空间和极值检测 (12) 3.1.2 精确确定特征点 (14) 3.1.3 确定特征点的主方向 (16) 3.1.4 特征向量的生成 (16) 3.2 SURF 算法 (18) 3.2.1构建尺度空间 (19)
无人机航空摄影 正射影像及地形图制作项目技术方案
无人机大比例尺地形图航空摄影、正射影 像制作项目技术方案 1、概述 根据项目需求对项目区进行彩色数码航空摄影，获取真彩数码航片，并制作正射影像及地形图。 1.1作业范围 呼伦贝尔市北部区域约400平方公里。如下图：
飞行区域（红色） 1.2作业内容 对甲方指定的范围进行1:2000航空摄影，获取高分辨率的彩色影像。 1.3行政隶属 任务区范围隶属于呼伦贝尔市。 1.4作业区自然地理概况和已有资料情况 1.5 作业区自然地理概况 （1）地理位置 呼伦贝尔市地处东经115°31′～126°04′、北纬47°05′～53°20′。东西630公里、南北700公里，总面积26.2万平方公里?[2]??，占自治区面积的21.4%，相当于山东省与江苏省两省面积之和。南部与兴安盟相连，东部以嫩江为界与黑龙江省大兴安岭地区为邻，北和西北部以额尔古纳河为界与俄罗斯接壤，西和西南部同蒙古国交界。边境线总长1733.32公里，其中中俄边界1051.08公里，中蒙边界682.24公里。 （2）地形概况 呼伦贝尔市西部位于内蒙古高原东北部，北部与南部被大兴安岭南北直贯境内。东部为大兴安岭东麓，东北平原——松嫩平原边缘。地形总体特点为：西高东低。地势分布呈由西到东地势缓慢过渡。
（3）气候状况 呼伦贝尔地处温带北部，大陆性气候显着。以根河与额尔古纳河交汇处为北起点，向南大致沿120°E经线划界：以西为中温带大陆性草原气候；以东的大兴安岭山区为中温带季风性混交林气候，低山丘陵和平原地区为中温带季风性森林草原气候，“乌玛-奇乾-根河-图里河-新帐房-加格达奇-125°E蒙黑界”以北属于寒温带季风性针叶林气候。 1.6已有资料情况 甲方提供的航飞范围。 2、作业依据 （1）《全球定位系统（GPS）测量规范》GB/T 18314-2009； （2）全球定位系统实时动态测量（RTK）技术规范》CH/T2009-2010； （3）《低空数字航空摄影规范》CH/Z3005-2010； （4）《低空数字航空摄影测量外业规范》CH/Z3004-2010； （5）《航空摄影技术设计规范》GB/T 19294-2003； （6）《摄影测量航空摄影仪技术要求》MH/T 1005-1996； （7）《航空摄影仪检测规范》MH/T 1006-1996； （8）《航空摄影产品的注记与包装》GB/T 16176-1996；
无人机影像完整解决方案讲课讲稿
无人机影像完整解决 方案
无人机小数码影像完整解决方案 一、无人机小数码影像优点 (2) 二、无人机小数码影像缺点 (3) 三、传统解决方案的精度与效率 (5) 四、VISIONTEK无人机小数码影像解决方案 (5) 1、产品组成 (6) 2、产品特点 (6) 五、传统解决方案和远景无人机小数码影像完整解决方案对比 (11) 六、低空无人机小数码完整解决方案应用行业 (12) 七、案例 (13) 一、无人机小数码影像优点 1.影像获取快捷方便 无需专业航测设备，普通民用单反相机即可作为影像获取的传感器，操控手经过短期培训学习即可操控整个系统。 2.成本低廉 无人机（带飞控系统）市场价格10万到100万，各种档次都有，而相机整套（机身加镜头）不到2万，整套系统成本低廉。 3.整个系统机动性强 整套设备不需要专门机场调运、调配，可用小型汽车装载托运，随时下车组装，3个工作人员2小时内可组装完毕。 4.受气候条件影响小 只要不下雨、下雪并且空中风速小于6级，即使是光照不足的阴天，飞机也可上天航拍。 5.飞行条件需求较低 不需要专门机场和跑道，可在普通公路上滑跑起降或采用弹射方式起飞和伞降方式降落。 6.满足大比例尺成图要求 满足《低空数字航空摄影测量内业规范》CH/Z 3003-2010 1：500、1：1000、1：2000大比例尺成图精度要求，满足传统航测规范 GB 7930－1987和GB/T 7930－2008 中1：1000和1：2000大比例尺成图精度要求。 7.影像获取周期短、时效性强 无人机遥感几乎不受场地和天气影响，飞行前准备工作可少于2个小时，因此可快速上天获取满足要求的遥感影像，从准备航飞到获取影像周期短，影像获取后可立即处理得到航测成果，时效性强。
大区域无人机航拍图像拼接算法研究
目录 摘要 (i) ABSTRACT .......................................................................................................................... i i 第一章绪论 (1) 1.1课题研究背景和意义 (1) 1.2国内外研究现状 (2) 1.3本文研究内容及章节安排 (4) 第二章图像拼接基础理论与实际分析 (6) 2.1成像模型 (6) 2.1.1 针孔摄相机模型 (6) 2.1.2 摄像机的旋转和平移 (7) 2.2变换模型 (8) 2.2.1平移变换 (8) 2.2.2刚体变换 (8) 2.2.3相似变换 (9) 2.2.4仿射变换 (9) 2.2.5投影变换 (9) 2.3图像拼接的基本原理与流程 (10) 2.4无人机航拍的视觉分析 (11) 2.4.1相机之间的映射 (12) 2.4.2重叠图像之间的运动表示 (13) 2.4.3重叠图像之间的运动分解 (14) 2.5本章小结 (15) 第三章基于分布估计约束的序列图像全局配准算法 (16) 3.1SURF特征的提取与匹配 (16) 3.1.1 SURF描述子 (16) 3.1.2 2NN SURF特征粗匹配 (18) 3.1.3 单应矩阵估计和RANSAC(Random Sample Consensus)精匹配 (19) 3.2分布估计约束的多图像特征匹配 (20) 3.2.1 分布估计 (20) 3.2.2 分布图约束的图像特征匹配 (22)
3.3.1 累积误差和全局配准 (24) 3.3.2 常用全局配准方法 (24) 3.3.3 快速迭代全局配准 (26) 3.4实验结果与分析 (29) 3.5本章小结 (30) 第四章基于图割算法的多分辨率融合 (32) 4.1图像融合概述 (32) 4.2基于图割算法最优拼接缝搜索 (33) 4.2.1 图割理论 (33) 4.2.2 基于最小割最大流的最优拼接缝搜索 (36) 4.3加权平均融合 (38) 4.4多分辨率融合 (40) 4.5本章小结 (43) 第五章实验系统实现与结果分析 (44) 5.1软件总体流程与实现 (44) 5.2实验结果和对比分析 (46) 5.3GPU在图像拼接中的应用 (49) 5.4本章小结 (50) 第六章总结与展望 (51) 6.1工作总结 (51) 6.2研究展望 (51) 致谢 (53) 参考文献 (55) 作者在学期间取得的学术成果 (59)
无人机影像匹配点云滤波处理与三维重建
西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｖ页 目录 第１章绪论…………………………………………………………………………………．１１．２国内外研究现状……………………………………………………………………２１．２．１点云数据获取研究现状……………………………………………………．２ １．２．２点云数据滤波和分类研究现状……………………………………………．４ １．２．３建筑物三维重建研究现状…………………………………………………．６１．３论文的主要内容和结构……………………………………………………………９第２章无人机影像匹配点云………………………………………………………………１０２．１无人机影像匹配点云提取关键技术……………………………………………．．１０２．１．１相机标定……………………………………………………………………１０ ２．１．２ＰＯＳ辅助空中三角测量……………………………………………………１１ ２．１．３影像匹配点云提取…………………………………………………………１２２．２无人机影像匹配点云精度评估…………………………………………………．．１７２．２．１精度评定方法………………………………………………………………１７ ２．２．２精度评估实验………………………………………………………………１８２．３本章小结…………………………………………………………………………．．２１第３章改进形态学滤波算法的点云数据滤波……………………………………………２２３．１改进的数学形态学滤波算法……………………………………………………．．２２３．１．１渐进窗口尺寸的形态学滤波算法…………………………………………２３ ３．１．２虚拟格网对点云数据组织方式的改进……………………………………２６３．２基于改进的形态学滤波算法实验………………………………………………．．２７３．２．１关键参数设置………………………………………………………………２８ ３．２．２滤波实验与分析……………………………………………………………２８３．３本章小节…………………………………………………………………………．．３４第４章基于参数化技术的三维重建………………………………………………………３５４．１参数化三维建模技术……………………………………………………………．．３６４．２基于ＣｉｔｙＥｎｇｉｎｅ参数化建模……………………………………………………．３６
无人机影像空三后处理流程
无人机影像空三后处理流程 1、数据的准备 A、原始影像以及曝光点数据 无人机低空航摄采用的是普通数码相机，需要进行相机畸变纠正才能用于后期空三处理。但是我们采用的是双拼相机，原始影像是分为前后相机，而且相片好是一一对应的，这个是必须注意的。曝光点数据是指的每张相片曝光时的坐标数据，它也是与相片一一对应的。 B、像控点数据 像控点数据包括像控点坐标和点之记以及像控点刺点图，点之记主要是记录像控点所在位置的信息，刺点图记录的是像控点在图像上的准确位置，方便空三加密是刺控制点。 2、数据预处理 数据预处理与空三软件有关，也与相机有关。普通相机的相片需进行畸变纠正，双拼相机的影像需进行前后相片的拼接，拼接过程已经进行了畸变纠正。一般相片预处理时需将相片按照航带分开并按照飞行方向适当旋转（相邻航线的相片旋转角度相差180度），有的空三软件需将相片格式转换为tif格式才能做后期处理，在转格式和旋转相片时，为了保持相片信息不丢失，最好是PhotoShop软件来处理，为了提高效率，可以采用PS的批处理命令。如果是用MAP-AT软件的话，相片可放在一个目录，格式也不需转换，直接用JPEG格式，但是仍需按照航带旋转相片，这是为了方便批处理建立空三的工程文件。像控点数据按照编号和航带分好目录。 3、空三加密处理 空三加密处理是航摄中最重要的步骤，也是最繁琐的步骤。不同的软件空三步骤有些许不同，但是大同小异。一般都是先做内定向，然后是相对定向，最后做绝对定向，绝对定向是需要控制点数据的。所谓加密其实就是平差过程，为了提高加密精度一般在最后都会在绝对定向的基础上做一次在整体的光束法平差，光束法整体平差不引入中间步骤的参数，是以精度最高。当然这只是理论上的流程，真正的处理过程比较繁琐也不是全按照流程，只要知道每一步流程的作业就行。 这里以MAP-AT软件为例讲解下空三流程： （略，可参考MAP-AT处理流程文档） 4、生成DEM和DOM 做完空三之后就可以生成DEM和DOM了，在相对定向之后可以将部分加密点假设为已知点，所以相对定向之后就可以做这一步了，如果只是需要没用坐标的正射影像的话，可以在相对定向之后做这一步。生成DEM其实就是软件自动匹配加密点的过程，增加加密点的密度就可以得到不能分辨率的DEM，但是电脑自动匹配的加密点总会有错误的，所以如果要出DEM成果是必须要人工编辑的。生成DEM需要所在影像的高程数据，也就是DEM，可以用电脑自动生成的DEM（未编辑的），也可以用已有的DEM数据，如等高线数据等。但是已有格式DEM可能和软件所用格式不同，须进行格式。DEM的格式，有点空三软件是自带，有的需用ARCGIS，或者ERDAS等软件来处理。 5、镶嵌匀色
无人机数据后处理软件
无人机航测软件配置方案 一、无人机航测数据特点： 影像像幅小，影像数量多；受限于无人机姿态稳定性，影像旋偏角大；非量测性相机焦距短，影像投影差变形大，并且影像畸变差较大；POS精度低；以上均对后期处理软件具有很高的要求。 二、针对无人机航测数据特点在数据处理中需要解决的几个关键问题： 1）.影像同名点匹配问题，尤其是弱纹理地区，如沙漠、林地、山地、水田等区域 2）.空三成果精度保证问题 3）.空三成果与采集软件的匹配问题 4）.软件操作简单易用，自动化程度高
二、国内外无人机数据处理软件对比进口
国产： 四、推荐软件介绍 4.1结论依据：通过分析市面上的无人机后处理软件的特点，结合市场用户的试用情况及经验积累如南宁勘察测绘地理信息院，遵义水利水电勘测设计研究院（湄潭县高台水库1:1000地形图测量项目，中桥水库1:1000地形图测量项目），中国电建成都勘察设计研究院有限公司，中国电建西北勘测设计研究院有限公司，软件选型上采用多种软件组合的方式，数据预处理采用美国Trimble公司UASMaster软件，采用UASMaster软件做完同名点匹配后采用德国Inpho公司Inpho软件MATCH-AT功能进行空三加密，空三加密后的成果导入航天远景公司Mtrix系列或四维公司JX4系列测图系统进行测图，这是实现高效高精度成果的最佳方式也是经过大量生产验证过经验方案。 4.2 UASMaster软件介绍
该软件在非摄影测量人员接近黑匣子的简单工作流与摄影测量专家的工作流之间架起了桥梁，填补了他们之间的空缺。UASMaster包含先进的技术，这种技术经过定制，能从UAS的数据特性中给出高质量的结果。它很容易集成到Inpho软件的摄影测量工作流和第三方工作流中。 UASMaster具有开放市场的理念，几乎能处理来自任何UAS硬件供应商的数据。它可以处理固定翼无人机和直升无人机系统所获得的数据。甚至对于处理飞艇和其它类型无人机系统所采集的数据，也证明该软件是成功的。 主要特点 集成到单一产品中的完整的摄影测量工作流程 快速黑盒子处理或者通过预设的质量优化与性能优化的多步骤处理 处理任何类型无人机系统数据 多种相机支持（支持高达5100万像素的相机） 无需专门的摄影测量知识或经验，即可获得完美的成果 性能概述 工作流 全自动的地理参考、相机标定、点云匹配和正摄影像镶嵌 通过子区域选择，对地理参考、点云和正摄镶嵌进行编辑与再处理 最佳精度的摄影测量级成果
基于三维点云处理技术的工件识别和匹配
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(12), 2303-2313 Published Online December 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/8b4699128.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/8b4699128.html,/10.12677/csa.2019.912256 Parts Identification and Matching Based on 3D Point Cloud Processing Technology Rongrong Chen School of Automation, Southeast University, Nanjing Jiangsu Received: Nov. 20th, 2019; accepted: Dec. 3rd, 2019; published: Dec. 10th, 2019 Abstract In the field of automatic sorting, machine vision technology plays a decisive role. This paper uses a method based on 3D point cloud processing technology to identify and match workpieces, so as to sort out the target workpieces from the messy workpiece piles on the production line. Firstly, a dense point cloud is collected by using a laser sensor to obtain three-dimensional point cloud data of the identified area. Secondly, after denoising and filtering the point cloud data, it calculates the normal vector of the denoised point cloud, and then performing the voxelgriddownsampling to ob-tain key points and reduce the calculation amount. Thirdly, the histogram feature descriptor of the normal direction is calculated for the key point, thereby it obtains the descriptor associated with point cloud of the target and point cloud of the scene. It uses the K-tree structure search algorithm to find a similar descriptor based on the Euclidean distance, and added to the association set. Fourthly, the clustering algorithm is called to obtain a local point cloud set matching the target point cloud in the scene based on the Hough voting algorithm, and then the target point cloud is matched with the locked local point cloud set using the classical point cloud matching algorithm ICP. Finally, the global hypothesis verification algorithm is used to filter out the wrong points to reduce the error rate and to calibrate the identified targets for visual output. Compared with the general algorithm, the me-thod is more efficient and improves the time and accuracy of recognition. Keywords 3D Recognition, ICP, Machine Vision, Point Cloud Technology, Point Cloud Matching 基于三维点云处理技术的工件识别和匹配 陈荣荣 东南大学自动化学院，江苏南京 收稿日期：2019年11月20日；录用日期：2019年12月3日；发布日期：2019年12月10日
【CN109859256A】一种基于自动对应点匹配的三维点云配准方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910189213.6 (22)申请日 2019.03.13 (71)申请人 大连理工大学 地址 116024 辽宁省大连市高新园区凌工 路2号 (72)发明人 刘斌 张松 牛晓嫘 (74)专利代理机构 大连东方专利代理有限责任 公司 21212 代理人 姜玉蓉 李洪福 (51)Int.Cl. G06T 7/33(2017.01) G06T 7/37(2017.01) (54)发明名称一种基于自动对应点匹配的三维点云配准方法(57)摘要本发明公开了一种基于自动对应点匹配的三维点云配准方法，包括以下步骤：采用深度映射方法提取模型的局部几何特征、获得模型中点集的深度矩阵；采用卷积自编码器对深度矩阵进行降维处理提取特征矩阵；根据特征矩阵采用迭代处理方式选取匹配点；采用RANSAC算法对两个点云进行配准。该方法可以直接找到两个点云中的匹配点，并且根据匹配点进行配准，同时本方法不需要预配准，不受点云初始位置的影响；相比现有技术，本方法的鲁棒性和精确度都有大幅度提高。除了点云的整体配准，本方法还可以实现子集配准和公共部分配准，现有技术无法实现 上述功能。权利要求书1页 说明书5页 附图3页CN 109859256 A 2019.06.07 C N 109859256 A
1.一种基于自动对应点匹配的三维点云配准方法，其特征在于包括以下步骤： 采用深度映射方法提取模型的局部几何特征、获得模型中点集的深度矩阵； 采用卷积自编码器对深度矩阵进行降维处理提取特征矩阵； 根据特征矩阵采用迭代处理方式选取匹配点； 采用RANSAC算法对两个点云进行配准。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于：采用深度映射方法提取模型的局部几何特征具体采用如下方式：获取模型中每个点的相邻点集合，采用PCA算法根据相邻点集合计算该点的法向量，垂直于法向量方向构建圆盘映射面，在圆盘映射面上均匀选取映射点，以映射点为起点沿法向量方向往模型表面发射映射线，将每个映射线的长度作为该映射点处的深度值，将深度值保存在该点对应的深度矩阵中。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于：采用卷积自编码器对深度矩阵进行降维处理提取特征矩阵具体方式为：构建卷积自编码器的网络模型，将卷积自编码器分为编码器和解码器，在编码器中设置三个卷积层和三个池化层，在解码器中设置三个反卷积层和三个上采样层，在三维模型中采集多个深度矩阵作为训练样本，利用训练样本对自编码器进行训练获得自编码器模型；将深度矩阵输入到训练好的自编码器模型中、得到对应的特征矩阵，并对特征矩阵进行中心化处理。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于：根据特征矩阵采用迭代处理方式选取匹配点采用如下方式：计算特征矩阵每一行的平均值，将三个平均值作为该点的一个三维特征坐标，在参考点的特征坐标周围收集临近点作为匹配的候选点，对所有的候选点进行迭代处理，每次迭代中将候选点的特征矩阵与参考点的特征矩阵对应位置做差值、并求平均差值，将平均差值最小的候选点作为该参考点的匹配点。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征还在于：采用RANSAC算法对两个点云进行配准采用如下方式：采用RANSAC算法将两个点云依次迭代、在其中一个点云中随机抽取一定数量的参考点，采用迭代处理方式在另一个点云中寻找这些参考点的匹配点，根据匹配点计算两个点云的配准矩阵，利用配准矩阵对点云进行配准、并计算配准后的两个点云之间的误差，对上述过程进行迭代，选取误差最小的一次迭代结果作为最终的配准结果。 6.根据权利要求4所述的方法，其特征还在于：所述参考点的匹配点采用如下算法获取： 设点云A中有一点p，点云B中与p匹配的点是q，对特征矩阵的每一行计算平均值得到该点的特征坐标V f ，将V f 作为该点的索引坐标，对每个点的索引坐标构建k -d树，找出与点p特征坐标距离在1以内的所有点设为点集C，对点集C中的每一个点，计算其特征矩阵F ′与点p 的特征矩阵F之间的差异值s， 计算公式为： 其中n h 和n w 分别代表特征矩阵的行数和列数，i和j代表遍历矩阵中元素的计数器，设定s<设定阈值，查找最小差异值s即为点p的匹配点。 权 利 要 求 书1/1页2CN 109859256 A