导读:本文包含了多视影像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:影像,密集,无人机,铅垂线,孔径,低空,遥感。
多视影像论文文献综述
张雪,邓非,周琳,常越[1]（2019）在《一种基于PatchMatch的多视影像密集匹配改进方法》一文中研究指出多视密集匹配是倾斜摄影测量中的研究热点,提出一种基于改进的PatchMatch多视密集匹配算法。算法采用自适应归一化互相关作为匹配代价,由PatchMatch算法迭代运算优化得到影像深度图,再基于可见性融合深度图得到场景的叁维点云。该方法在匹配所需影像的选择上,采用了同时考虑视图层和像素层的影像选择方法,在测度选择上,提出了具有边缘特性的相似性测度。最后,对影像进行密集匹配试验,结果表明,产生的点云质量得到一定的改善,验证了该方法的有效性。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年04期）
王友[2]（2019）在《基于多视倾斜影像的PMVS密集匹配算法的应用》一文中研究指出目前,在摄影测量领域,多视影像密集匹配技术已经成为研究的重点和难点。针对该技术,国内外学者提出了多种密集匹配算法。本文主要采用PMVS多视密集匹配算法,将其应用到多视倾斜航空影像上,根据得到的点云情况,验证该算法在倾斜影像上的可行性。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年06期）
李佩峻[3]（2019）在《多视航空倾斜影像空叁与密集匹配研究》一文中研究指出人类进入“数字地球”时代,城市真叁维模型作为“智慧城市”的重要载体,已经凸显出巨大的潜力。能从多个角度获取完整地物信息的低空倾斜摄影技术应运而生,克服了传统正射影像在真叁维建模过程中不能生成表面纹理的缺陷,已经在大比例尺测图和数字城市快速叁维建模等方面得到了广泛的应用。诸如ContextCapture、Pix4D以及Agisoft PhotoScan等商业软件已经被广泛应用于城市真叁维重建中,但是针对于影像匹配、多视影像联合光束法平差以及点云密集匹配等过程仍存在诸多问题。传统的针对正射影像数据处理算法已经不能满足航空倾斜影像叁维建模的要求。因此,本文基于已有的研究成果,从影像匹配、多视空中叁角测量和点云密集匹配叁个方面进行研究和探讨。本文主要研究内容如下:(1)倾斜影像匹配的研究,利用线-节点-线(Line-Junction-Line,LJL)算法替代点匹配算法。LJL算法利用分层策略匹配群组与个体线段,实验表明LJL算法在大倾角宽基线倾斜影像匹配中优于均值-标准差直线描述子(mean-standard deviation line descriptor,MSLD)匹配算法。(2)针对航空倾斜摄影测量过程中获取影像数量巨大、大重迭度以及非稳定姿态角问题,同时还存在GPS记录时间与相机曝光时间不一致造成的曝光延迟误差,因此构建顾及曝光延迟误差的多视倾斜影像光束法区域网联合平差模型。探究LevenbergMarquardt优化算法、稀疏矩阵算法以及选权迭代方法,以保证光束法平差模型收敛性与稳定性。(3)针对PMVS算法直接应用于倾斜影像密集匹配中,存在着点云数量少、密度低以及漏洞较多等问题,本文提出一种改进的PMVS算法。该算法在最小二乘平差、空间几何关系和核线约束的基础上,采用基于面片的多片几何约束匹配(Multi-photo geometrically constrained matching,MPGC)方法对面片上的点进行优化。(4)利用陕西师范大学长安校区实例数据验证(1)(2)(3)中影像匹配、联合平差模型和改进的PMVS算法的有效性。实验结果表明本文提出的算法可以用于航空倾斜影像真叁维建模中,测试精度满足相关规范要求。(本文来源于《长安大学》期刊2019-05-05）
张春森,张奇源,南轲[4]（2019）在《多视几何无人机影像堆体体积量算》一文中研究指出针对形态不规则、大规模或不便于近距离实测的堆体体积的计算问题,借助低空无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)搭载非量测的普通数码相机对堆体进行倾斜摄影,获取堆体多视角的倾斜影像。利用运动恢复结构和基于面片的多视角立体视觉(Sf M-PMVS)技术处理由无人机获取的倾斜影像。在引入地面像控点后,首先对影像进行特征点提取和基于最近邻距离比率(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)算法的SIFT粗匹配,采用随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)剔除误匹配点对进而精确求得影像的基本矩阵F完成影像匹配。引入经相机检校得到的相机内参数精确求解本质矩阵E,恢复相机运动姿态后由投影矩阵P计算稀疏点云在物方坐标系下的坐标,采用PMVS算法进行点云密集匹配,经光束法平差后得到堆体在物方坐标系下精确的叁维密集点云。对叁维密集点云做点云分割,剔除非堆体表面点后构建Delaunay叁角网,利用数字地面模型(Digital Terrain Model,DTM)法计算堆体的体积。与用GNSS-RTK均匀测得堆体表面叁维坐标点采用DTM法计算堆体体积的结果对比证明,所给方法计算堆体的体积在准确性上能满足实际生产中的要求。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2019年01期）
段志鑫,白志辉,陈冉丽,吴侃,周大伟[5]（2018）在《基于多视影像的相似材料模型叁维重建方法》一文中研究指出目前,相似模拟实验中,模型位移及形态等信息完全依赖现场量测,观测效率及容错率较低。针对这个问题,提出一种基于多视影像的相似材料模型叁维建模方法。首先,对多视影像生成密集点云的原理方法进行了详细阐述;然后,根据相似材料模型的特点,提出了两种滤波方法对密集点云进行去噪:其一,基于模型标志点深度先验信息滤除密集点云中的大尺度噪声及冗余数据,其二,基于灰度分割的整体局部相结合的K-邻域滤波方法滤除较小尺度噪声;最后,对滤波后的密集点云进行曲面重构、纹理映射等处理,得到直观的数字表面模型。实验结果表明,基于多视影像可以高效地实现对相似材料模型的叁维重建;重建模型能够直观准确地表达相似模型的岩层发育形态,为精确量测和分析岩层形变等信息搭建了平台,为矿山压力及开采沉陷等实验研究提供了技术支持。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年08期）
张卡,盛业华,付素霞,袁家明,陈辉[6]（2018）在《基于物方定位一致性约束的光学航空影像多视铅垂线轨迹匹配》一文中研究指出针对传统铅垂线轨迹匹配方法在进行地面基元匹配时存在只能得到一个高程值且匹配结果缺乏准确性验证的缺点,本文提出了一种新的基于物方定位一致性约束的光学航空影像多视铅垂线轨迹匹配方法。该算法对传统铅垂线轨迹匹配方法进行了针对性的改进,首先,改善了物方地面基元的像方多视匹配过程,其次,利用地面基元已有的物方平面坐标作为物方定位一致性约束条件,增加了多视匹配结果的准确性检验过程,从而得到可验证的地面元匹配结果。使用实际航空多视影像对本文算法与传统铅垂线轨迹方法进行了对比实验,实验结果显示本文方法在可靠性、准确性和算法效率等定量指标方面,比传统铅垂线轨迹方法分别高出26%、40%和4倍,证明其能得到更加可靠与有效的地面元匹配结果。(本文来源于《光学精密工程》期刊2018年07期）
陈登[7]（2018）在《倾斜多视立体影像匹配及重建若干问题研究》一文中研究指出随着摄影测量技术以及计算机技术的发展,叁维重建技术已被广泛应用于数字城市建设以及文物修复等多个领域。同时,无人机的迅速发展,使得将无人机航拍影像用于叁维重建成为可能。然而,无人机影像存在旋转、仿射、尺度等各种变换,增加了影像匹配的难度。影像匹配是叁维重建的关键步骤之一,为了完成物体的叁维重建,进行无人机影像匹配的研究至关重要。由于无人机获取影像时存在摄影“盲区”,导致生成的点云出现“空洞”区域,这将会直接影响后续重建模型的精度与结构完整性,所以对如何修补点云的“空洞”问题展开研究很有现实意义。针对这一实际问题,本文对叁维重建过程中的若干关键技术展开研究,具体内容如下:(1)为提高初始稀疏匹配的可靠性和匹配点数量,采用了一种融合尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和DAISY算法的特征匹配方法。该方法首先采用SIFT算法提取特征点继而基于DAISY算法进行特征描述,并基于最近邻比值法进行匹配,最后采用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法剔除误匹配。实验表明,与仅采用SIFT算法相比,该方法对运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)算法中单独采用SIFT特征点描述方法进行了改善,获得的正确匹配点数更多,匹配正确率更高。(2)为提高叁维重建模型的结构完整性,在相机标定的基础上,构造了一种两步法逐次叁维重建策略。该策略首先基于重构的SFM算法进行稀疏重建,生成叁维稀疏点云,然后采用基于区域增长的散列聚簇分类(Clustering Views for Multi-view Stereo,CMVS)和基于面片的叁维多视角立体视觉(Patch-based Multiview Stereo,PMVS)算法在稀疏点云的基础上进一步完成稠密重建。实验结果表明,采用的策略可得到更稠密更完整的叁维点云。(3)针对外业低空影像获取时摄影“盲区”导致的点云“空洞”问题,采用了一种基于地面近景影像的空洞修补方案。利用手持相机获取空洞区域的序列影像,经前述方法处理后得到空洞区域稠密重建点云,然后基于迭代最近邻点(Iterative Close Point,ICP)算法实现两个点集的配准和融合,实现了空洞区域的填补,获得了更完整的重建目标点云,最后对稠密点云进行叁角网格化处理以及纹理映射,获得完整的叁维模型。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2018-05-01）
李莹莹,吴昊,常学立,程宇峰[8]（2018）在《基于星载光学和SAR影像的多视立体定位误差分析》一文中研究指出推导了星载合成孔径雷达严密几何成像模型与有理多项式模型的等效关系,通过对全链路误差传播特性进行建模,仿真评估了定位精度与图像源夹角、同名点匹配精度等影响因素的定量关系,分析了异源立体定位所能达到的理论精度及其优越性,并推导出一套明确的数据选择策略。通过在轨数据实验充分验证了所提理论的正确性,并详细分析了不同数据组合下的误差规律,为异源立体定位的实际应用提供了可靠依据。(本文来源于《光学学报》期刊2018年05期）
纪松,张永生,范大昭,龚志辉[9]（2018）在《基于特征点引导的多视影像择优匹配方法》一文中研究指出从冗余数据中选择一个或者多个最为显着的立体像对,在最少"伪信息"的影响下,获取最佳影像匹配效果,降低其它质量较差影像的负面平均效应,是提高多视影像匹配性能的关键。基于准确匹配的特征点,通过匹配测度的鲁棒性分析,提出一种多视影像的匹配质量分析方法;在此基础上,提出了一种基于特征点引导的多视影像择优匹配方法及基本思想、计算基础和择优匹配步骤。利用ADS40多度重迭影像数据进行了择优匹配实验。结果表明,该方法能够有效选取匹配质量较优的影像,获取更加准确的多视匹配结果,在一定程度上,比传统的多视匹配方法更加有效。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年01期）
杨正维,白世晗[10]（2017）在《无人机多视影像叁维建模应用实践》一文中研究指出利用无人机航飞可迅速获取测区多视影像,通过后期数据处理能快速获取目标区域地理信息模型。本文主要讨论利用无人机多视影像获取高精度真叁维模型的方法与关键技术,分析了多视影像匹配算法之于单像对匹配的优势,最后分别对两组影像数据进行叁维建模,经过验证模型具有较高的精度,符合大比例尺测图要求。对比常规的影像成果如DEM、DOM和DLG,叁维模型具有高精度且直观真实的优势,对工程项目开展及地质灾害防治等提供有利支持。(本文来源于《云南省测绘地理信息学会2017年学术年会论文集》期刊2017-11-01）
多视影像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,在摄影测量领域,多视影像密集匹配技术已经成为研究的重点和难点。针对该技术,国内外学者提出了多种密集匹配算法。本文主要采用PMVS多视密集匹配算法,将其应用到多视倾斜航空影像上,根据得到的点云情况,验证该算法在倾斜影像上的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多视影像论文参考文献
[1].张雪,邓非,周琳,常越.一种基于PatchMatch的多视影像密集匹配改进方法[J].测绘地理信息.2019
[2].王友.基于多视倾斜影像的PMVS密集匹配算法的应用[J].测绘与空间地理信息.2019
[3].李佩峻.多视航空倾斜影像空叁与密集匹配研究[D].长安大学.2019
[4].张春森,张奇源,南轲.多视几何无人机影像堆体体积量算[J].西安科技大学学报.2019
[5].段志鑫,白志辉,陈冉丽,吴侃,周大伟.基于多视影像的相似材料模型叁维重建方法[J].激光杂志.2018
[6].张卡,盛业华,付素霞,袁家明,陈辉.基于物方定位一致性约束的光学航空影像多视铅垂线轨迹匹配[J].光学精密工程.2018
[7].陈登.倾斜多视立体影像匹配及重建若干问题研究[D].中国矿业大学.2018
[8].李莹莹,吴昊,常学立,程宇峰.基于星载光学和SAR影像的多视立体定位误差分析[J].光学学报.2018
[9].纪松,张永生,范大昭,龚志辉.基于特征点引导的多视影像择优匹配方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[10].杨正维,白世晗.无人机多视影像叁维建模应用实践[C].云南省测绘地理信息学会2017年学术年会论文集.2017
论文知识图
