【摘 要】
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针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题,提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略P
【机 构】
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中国地质大学(武汉)计算机学院; 广东电网有限责任公司机巡作业中心; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金项目】
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南方电网重点科技项目(GDKJQQ20161187)~~
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针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题,提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS(positioning and orientation system)信息;然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法(maximum spanning tree expansion,MST-Expansion),最大程度地降低影像配对数;考虑到初始匹配的高外点率,设计了分层运动一致性约束(hierarchical motion consistency constraint, HMCC)算法,提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明,该方案能够在保证重建精度的前提下,实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。
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