【摘 要】
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针对增量式运动恢复结构算法在无人机影像三维重建中运行效率低的问题,提出了一种基于关系图的无人机影像批处理重建方法。利用无人机低精度的位置姿态测量系统数据概略估算
【基金项目】
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国家自然科学基金（41471387,41301526）, 地理信息工程国家重点实验室开放基金（SKLGIE2015-M-3-1）
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针对增量式运动恢复结构算法在无人机影像三维重建中运行效率低的问题,提出了一种基于关系图的无人机影像批处理重建方法。利用无人机低精度的位置姿态测量系统数据概略估算影像间的重叠关系,在关联影像之间进行尺度不变特征变换匹配,使用随机抽取一致性算法和三视图约束进一步剔除弱关联的影像连接关系,再通过深度优先搜索得到最终参加重建的影像集连通分量,构建出强关联的稳健影像关系图。然后,根据影像相对位姿参数,由最小二乘法解算全局一致性旋转参数,利用三视几何约束和线性规划求解全局一致位置参数,最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明:与经典的增量式重建Bundler算法相比,该方法运行速度至少提高了2.6倍,且生成的三维点数量增加了76.5%,更真实地恢复出场景的几何形态。该算法在改善重建效果的同时提高了处理效率,能够满足无人机快速响应应用的需求。
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