文章目录

0 引言

1 基于影像三维重建技术

1.1 特征检测算法

    1.1.1 SIFT特征算子

    1.1.2 ORB特征算子

1.2 特征匹配算法

1.3 运动恢复结构

2 地形重建实验

2.1 实验数据与环境

2.2 实验方案设计

    2.2.1 特征检测与匹配

        1)特征检测方案

        2)特征匹配方案

    2.2.2 相机姿态恢复

    2.2.3 稠密重建

2.3 结果分析

    2.3.1 特征检测及匹配效率

    2.3.2 点云数量及分布

    2.3.3 DSM精度

3 结束语

文章摘要:基于影像的三维重建技术是获取地形数据的新方法,其重建效果很大程度上取决于影像的特征检测方式。为探究不同特征检测方法对地形三维重建的影响,本文选取SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测算法,采用增量式运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)、多视角密集匹配(Clustering Views for/Patch-based Multi-view Stereo,CMVS/PMVS)、自然邻域插值等方法生成区域地形点云和数字表面模型(Digital Surface Model,DSM),比较分析二者在地形重建中的适用性,结果表明:SIFT生成点云分布均匀,DSM的MRE为2.56%,RMSE为6.36 m,适用于全局的地形三维重建; ORB重建速度快,生成DSM的MRE为2.35%,RMSE为5.17 m,适用于快速的地形三维重建。

文章关键词:地形三维重建,SITT,ORB,SfM,DSM,

论文作者:周坤¹ 谷晨鹏¹ 张东¹ 黎华¹ 黄海峰² 

作者单位:1. 武汉理工大学资源与环境工程学院 2. 三峡大学防灾减灾湖北省重点实验室 

论文分类号: P208;TP391.41

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