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数码影像光线束算法试验和特性分析.rar

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    数码影像 光线 算法 试验 特性 分析
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    编号:09009410613南阳师范学院 2013 届毕业生毕业论文(设计)题 目:数码影像光线束算法试验和特性分析完 成 人: 金磊 班 级: 09 级,6 班 学 制: 4 年 专 业: 测绘工程 指导教师: 苏博 完成日期: 2013-4-12 目 录摘要: ......................................................................(1)1 绪论 ......................................................................(2)1.1 论文研究的背景 .........................................................(2)1.2 数字近景摄影测量的特点 .................................................(3)1.3 数码相机对近景摄影测量的影响 ...........................................(3)1.4 光束法的应用现状 .......................................................(4)1.5 论文研究的目的 .........................................................(5)1.6 采用的技术路线及论文章节的安排 .........................................(6)2 建立摄影测量试验场 ......................................................(6)2.1 实验数据的获取方案 .....................................................(6)2.2 建立精密控制场 .........................................................(6)2.3 控制点物方坐标数据的获取 ...............................................(7)2.4 控制点像方坐标的获取 ...................................................(9)3 实验方案的设计 ..........................................................(10)3.1 试验方案 1(控制点数量) ...............................................(10)3.2 试验方案 2(控制点的分布) .............................................(11)4 不同物像条件下光束法算法试验及特性分析 ..............................(11)4.1 控制点数量对光束法的影响 ..............................................(11)4.2 控制点分布对光束法的影响 ..............................................(11)5 总结与展望 ...............................................................(12)5.1 总结 ..................................................................(12)5.2 展望 ..................................................................(12)参 考 文 献 ...............................................................(13)Abstract.....................................................................(14)第 0 页 共 14 页数码影像光线束算法实验和特性分析作 者:金磊指导教师:苏博摘要:摄 影 测 量 指 的 是 通 过 影 像 研 究 信 息 的 获 取 、 处 理 、 提 取 和 成 果 表 达 的 一 门 信息 科 学 。 是 利 用 光 学 摄 影 机 获 取 的 像 片 , 经 过 处 理 以 获 取 被 摄 物 体 的 形 状 、 大 小 、 位 置 、特 性 及 其 相 互 关 系 的 一 门 学 科 。 而 近景摄影测量作为摄影测量学的一个重要分支,以其方便快捷非接触等特点,已广泛应用于工业、工程制造等众多领域。数码相机的出现极大地推动着近景摄影测量朝数字化和自动化的方向发展。普通数码相机获取的数字影像具有成本低、分辨率高、数据采集简便、影像传输与处理快速等优点,解决了现场快速获取影像的问题,且降低了近景摄影测量作业对设备及技能的要求。近景摄影测量光线束平差解法,是以摄影时地面点、设站和像点的三点共线条件,把控制点的像点坐标、待定点的像点坐标以及其他内外业数据的一部分或全部视为观测值,整坐标体的解求其或是值和待定点空间坐标的一种摄影测量解算方法。光束法是近景摄影测量中数码影像量测的最主要的数据处理方法,也是相机检校中的一种重要手段,其有着精度高、易于引入系统误差改正、适应不同观测值的联合平差等优点。但是,该算法也存在着对控制点数量要求多、不适用平面控制、未知数多且相互干扰大、参数检校精度不高等缺点。这些缺点在不同的应用条件下,其影响会得以放大或缩小,然而至今对光束法的评价大都限于检查点位中误差,缺乏对各影响因素系统的、定量的研究,从而缺乏对作业的指导依据。本课题将选择关键因素开展光束法算法试验及特性分析,结果将使一些速算法特性得以明确,对光线束算法的应用起到具体指导作用。论文研究可得以下结论:控制场的建立及控制点的布设是光束法算法试验最基础的一环,控制点的高稳定性是得出准确试验数据的重要保障。光束法计算时选取的控制点越多,所选取控制点的分布越均匀、越能覆盖整个控制场,则光束法精度越高。关键词:光束法;控制场;精度第 1 页 共 14 页1 绪论1.1 论文研究的背景数字摄影测量是基于数字影像与摄影基测量的本原理,应用计算机技术、数字图像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论和方法,提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学。数字近景摄影测量又是数字摄影测量的一个重要的分支学科,凡可被摄取影像的目标,均可作为数字近景摄影测量的对象,以获得目标上点群的三维空间坐标,以及基于这些三维空间坐标的长度、面积、体积、等值线等。在同时记载时间信号的情况下,还可获取运动目标的运动状态,即获取运动目标(点)的速度、加速度和运动轨迹等信息。在过去的二十年中,随着数字摄影测量技术的快速发展和数码相机的出现,传统近景摄影测量的方法和工作设备也发生了巨大的变化。早期的近景摄影测量是采用专业的光学量测相机,如 WLID 公司的 P31 陆摄仪,获取光学影像后在测图仪上进行摄影测量处理,这种作业方式下仪器价格昂贵、操作繁琐,且产品多是线地图,不利于产品成果的共享;随着数字摄影测量软件的出现,可将光学影像通过数字扫描后转化成数字影像,然后在数字近景摄测量软件中进行摄影测量处理;近年来随着 CCO 数码技术、数字摄影技术、图像处理技术、地理信息系统技术、计算机视觉、三维重建等技术的发展,数字近景摄影测量技术在信息记录、处理、数据存储和管理方面发生了根本性的变化,引发了摄影测量的一场深刻变革。量测数码相机如德国 Roleli 公司 D30 的出现和普通数码相机量测化应用技术的研究,以及相应近景摄影测量系统的出现,使摄影测量技术在实际应用中可同时进行数字影像记录和数据处理,实现了从传感器到处理和存储系统直接而快速地数据传送,改变了过去用专业光学相机获取影像,然后通过数字化的方法得到数字影像的作业方式。摄影测量软件还可对整个作业区域进行平差计算,对数字影像进行实时处理,这样就产生了“实时摄影测量” 。随着固态摄像机、数码相机、图像处理硬件以及微型计算机在精度、稳定性和功能上的迅速提高,以及这些设备造价不断降低,数字近景摄影测量的发展及应用前景是极其广阔的;数字近景摄影测量技术广泛的应用于各类建筑工程、机械制造、航空航天技术、汽车制造、城市区域规划、地质、医学、生物、采矿、冶金、船舶制造、结构变形、海洋、第 2 页 共 14 页粒子运动等方面,其发展前景十分广阔。根据不同的应用精度要求,可分为高精度应用:如机械构件的量测检测;车生产中的外壳的设计、仿制或改型中所需的测量工作;飞机外形测量,用计、仿制、改型;航天飞机设计、安装、调试过程中的测量、检测与放样任大型船舰推进器叶片的外形测定,舰船主设备的安装,等等。中低精度的应在工程建设中,对水电站的排水泄水洞、排沙洞和坝内结构、大型管道、窟亭台楼阁的内结构的量测,以及对整个施工过程进行监测,快速地提供土石成果,生成各种比例尺的地形图及其它影像图;在环境保护中,对污水处理中产生的气泡大小和数量进行动态监测;在交通事故中,对事故现场快速测准确分析事故成因;在文物保护中,对古建筑物文物进行三维量测及重建等等随着 CCO 数码技术的发展,普通数码相机因其价格低廉、数据采集快操作方便等原因,使得数字近景摄影测量技术在中低精度的测量领域中得到广泛的应用。1.2 数字近景摄影测量的特点(1)与其它的测量手段相比数字近景摄影测量有不伤及被测物体,信息量高,信息可重复使用,精度速度快,躲避危险环境而远离被摄影对象等优点,并且它能够在瞬间记录物空间位置和运动姿态,及时对动态物体进行定量分析。(2)与其他摄影测量技术相比数字近景摄影测量采用各类摄像设备,不但获取的原始数据是数字形式其记录的中间数据及其最终成果也均是数字形式的,而且它能够快速甚至实处理数据、输出产品。(3)从应用领域看数字近景摄影测量技术因具有测量复杂形态目标和动态目标的能力,又接式测量及可摄即可测的特点,从而使数字摄影测量技术有广阔的应用领域。1.3 数码相机对近景摄影测量的影响数码相机是一种利用电子传感器把光学影像转换成电子数据的照相机。随着科技的发展和人民生活水平的提高,数码相机已经出现在我们生活的各个领域,日益被广大消费者接受。上世纪 70 年代, Adbel-Aziz 和 Karara 首先提出了直接线性变换解法,开创了解析近景摄影测量的时代,同时非量测相机进入近景摄影测量领域成为可能。 普通数码相机具有体积小、质量轻、适用方便、灵活性强等特点,现已被第 3 页 共 14 页广泛应用于近景摄影测量领域,主要用于近景摄影测量时立体像对的获得。随着数码相机分辨率的不断提高及性能的大幅度提高,数码相机将成为近景摄影测量的首选,而数码相机的出现也将极大的推动近景摄影测量朝数字化和自动化方向发展。然而,普通数码相机是一种非量测用相机,其内方位元素未知,并存在物像构象畸变差较大、内方位元素未知且不稳定等特点,不能直接进行像位的解析计算,不利于近景摄影测量作业的精度和可靠性,因此,需要对普通数码相机进行相机检校,或者使用添加了畸变参数的自检校光束法平差模型对其数据进行处理,才能达到近景摄影测量的要求。而相机参数的检校成果质量的高低直接关系着能否满足测量精度的要求。普通数码相机检校的目的就是得到没有变形或变形极小的影像,即通过检校准确测定数码相机的内方位元素(主距 和像主点 在框标坐标系中的坐标fo( ) )和各项畸变系数。0,xy数码相机检校的方法有很多种,如基于透视变换和空间后交的联合检校方法、基于二维控制场的附加直线约束的参数独立检校方法,还有三维控制场的光束法自检校方法等。1.4 光束法的应用现状光束法由 Brown 于 1958 年在摄影测量领域首次提出。20 世纪 90 年代,机器视觉领域掀起了由运动恢复结构的研究高潮,此项研究促使光束法平差受到机器视觉研究者的注意,并被广泛接受,成为机器视觉领域的又一研究热点。作为一种非线性优化方法,光束法通常被用于基于序列图像的摄影测量分析的最后一步,它能够有效提高三维重建的精度。传统算法目前,对光束法平差的研究主要集中在两个方面:一方面是采取措施提高平差速度,例如,M.I.A.Lourakis等人提出了优化程序设计,SebastienCornou 等人提出减少优化的未知数个数,AdrienBartoli 提出将非线性转化为准线性求解;另一方面是通过边界约束非凸二次规划方法,使光束法平差能够全局收敛。上述研究主要是从理论上提高优化的速度和精度,虽然此类研究很多,但均未形成成熟可靠的求解方法。在实际工程中,广泛应用的仍是经典的光束法平差。光束法以共线条件方程式为基础,控制点和待定点一起列误差方程式,同时解算待定点坐标和像片的外方为元素。共线条件方程式为第 4 页 共 14 页(1-1)111333222()()()()()()SSSSSSaXbYcZxfy上式中,含有像片的外方位元素( ) ,是未知数;(X,Y,Z),,ssXYZ为地面点坐标,对控制点是已知值,对待定点则是未知数。误差方程式形式为(1-2)vABLt误差方程式对应的法方程式为(1-3)0TTXAtBABL将上式中的系数矩阵和常数项用新的符号代替,写为(1-4)12 120TNlt用消元法消去待定点地面坐标改正数得改化法方程式,即(1-5)111212TXLN也可以消去外方位元素改正数得改化法方程式,即(1-6)11222TTNt用(1-5)和(1-6)即可解算像片的外方位元素和待定点地面坐标的改正数。求得所有未知数改正数后,加到近似值上作为新的近似值。计算需反复迭代,直到满足精度要求为止。1.5 论文研究的目的光束法是数码影像量测的最主要的数据处理方法,其有着精度高、易于引入系统误差改正、适应不同观测值的联合平差等优点。但是,该算法也存在着对控制点数量要求多、不适用平面控制、未知数多且相互干扰大、参数检校精度不高等缺点。这些缺点在不同的应用条件下,其影响会得以放大或缩小,然而至今对光束法的评价大都限于检查点位中误差,缺乏对各影响因素系统的、定量的研究,从而缺乏对作业的指导依据。本课题将选择其中一种关键的因素开展算法试验及分析,结果将使一些速算法特性得以明确,对光线束算法的应第 5 页 共 14 页用起到具体指导作用。1.6 采用的技术路线及论文章节的安排光束法是近景摄影测量中数码影像量测的最主要的数据处理方法,然而,普通数码相机是一种非量测用相机,其内方位元素未知,并存在物像构象畸变差较大、内方位元素未知且不稳定等特点,不能直接进行像位的解析计算,不利于近景摄影测量作业的精度和可靠性。本文就实测的物方和像方数据并利用控制点的数量和分布来研究其对光束法的影响。主要完成了以下工作:首先设计数据的获取方案,即利用测量试验场来获取数据。然后就是实地建立精密的控制场来模拟实际工作,拍摄过后通过测量实际的物方数据坐标和像方数据坐标,然后设计实验方案来验证控制点数量和分布对光束法的影响。通过对实际数据的计算的比较来说明。论文安排如下:第一章是绪论,主要介绍论文研究的背景和近景摄影测量和数码相机以及光束法的发展和现状,介绍论文研究的目的。第二章介绍精密摄影测量试验场的建立。第三章介绍实验方案的设计。第四章介绍不同物像条件下对光束法的影响。第五章是总结和展望。2 建立摄影测量试验场2.1 实验数据的获取方案为了能够更加准确并且科学进行光束法特性的分析,得到提高算法精度和稳定性的影响因素和作业方法。为了验证控制点对光束法计算结果精度的影响。我们需要获得实验相应的数据。实验采用精密室内的控制场来模拟实际工作,用一部分标志点作为像控点,另外一部分作为检查点。设计分为两组:其中第一组采用空间三维均匀分布的 9 个像控点和 8 个检查点进行试验,每次更换不同像控点和 4 个检查点进行试验,并且每次更换不同像控点进行 3 次实验。第二组采用平面均匀分布的 9 个像控点和 4 个检查点进行试验,更换不同的平面进行 3 次实验精度计算时只考虑检查点,内方位已知处理时,内方位元素通过对普通数码相机量测检校得到。2.2 建立精密控制场首先建立的是室内精密三维控制场,即摄影距离为几米的试验场。该试验场要求控制点分布合理、精度高且稳定。本文试验所采用的三维控制场的布设第 6 页 共 14 页是在大约相距 1m 的空间金属架的三个层面上贴标志点,第一层 17 个,第二层17 个,第三层(墙壁上)21 个,共 55 个。各控制点稳定性很强,并呈均匀对称分布。控制点标志为黑白相间的同心圆,内部圆有一个半径约 0.5mm 的圆环。对控制场拍摄时尽量使摄站位于控制场中轴线上,控制点在影像上呈对称分布。控制点点号表示为一个三位数的数字,第一个数字表示控制点所在层面,后面两个数字表示在其层面的点号,如点 109 表示第一层的 09 号点,点 214 表示第二层 14 号点,点 307 表示第三层的 07 号点。 (控制点的分布情况如图 1)图 1 控制点的分布为了得到高精度的控制点物方坐标,利用 T2 经纬仪采用前方交会的算法进行平面坐标的测量,再采用三角高程的方法解求其 Z 坐标,并通过精密格网尺改正归化控制点的实际坐标。2.3 控制点物方坐标数据的获取室内三维控制场中的物方坐标由 T2 经纬仪测得,即在控制场正前方几米处设置 2 个测站,分别对 55 个控制点进行水平角和竖直角观测,然后利用前方交会原理解算出控制点坐标,再经过坐标旋转转换,取得我们试验所需的控制场坐标。试验要求 2 个测站能同时测量控制场内的 55 个控制点。测站间连线称为测量基线,基线要求与控制场平面大致平行。由于试验精度要求达到毫第 7 页 共 14 页米级,故需要计算多测回前方交会所得标志点点位中误差。在获得标志点物方坐标后,需要进行光束法实验,并且获取标志点的像方坐标。像方坐标由相片量测得出。摄影时,照相机镜头高度需要与控制架中心相齐平,距离控制架 4m左右,摄影基线 0.8m 左右。101 999.22 2978.26 -1017 212 3470.39 1464.74 -1800.9102 3465.43 2978.21 -1029.23 213 2232.51 2970.91 -1817.38103 3468.43 1005.63 -1000 214 2237.68 2513.57 -1812.12104 1000 1000 -1000 215 2237.7 1969.76 -1805.45105 1619.88 2470.37 -1016.06 216 2235.59 1259.69 -1795.17106 2809.11 2453.18 -1018.24 217 2233.66 543.52 -1783.66107 2720.49 1592.91 -1007.78 301 910 2922.68 -2618.33108 1602.78 1487.85 -1006.34 302 3549.05 2932.12 -2632.17109 2222.59 1983.6 -1005.6 303 3614.71 965.01 -2630.62110 1801.77 2978.82 -1021.12 304 967.9 921 -2619.26111 2671.83 2977.4 -1025.72 305 2266.96 3312.57 -2626.11112 1793.93 1004.82 -1002.15 306 3975.07 1993.77 -2633.69113 2689.34 1004.05 -1002.29 307 2236.17 617.63 -2611.07114 1001.88 2452.69 -1013.44 308 528.29 1993.69 -2616.5115 2365.51 2460.64 -1022.04 309 2270.65 2632.02 -2626.31116 1001.81 1634.07 -1002.09 310 3148.8 1999.58 -2638.12117 3468.08 1632.56 -1006.62 311 2275.76 1292.03 -2626.8201 1005.15 2959.07 -1810.98 312 1402.92 2005.09 -2621.86202 3473.32 2963.23 -1823.52 313 2256.18 1988.79 -2624.65203 3471.1 554.54 -1786.65 314 1123.11 2926.99 -2619.28204 998.96 565.89 -1788.19 315 3345.43 2920.02 -2631.26205 1633.31 2974.4 -1814.83 316 2026.76 2639.72 -2624.85
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