基于影像关联图优化的鲁棒SfM方法研究.pdf

第 卷第期测绘学报V o l ,N o 年月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c aJ u n e,引文格式:肖腾基于影像关联图优化的鲁棒S f M方法研究J测绘学报,():D O I:/j A G C S X I AOT e n g R e s e a r c ho nr o b u s t s t r u c t u r e f r o m m o t i o nv i ao p t i m i z i n gv i e w g r a p hJ A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,():D O I:/j A G C S 基于影像关联图优化的鲁棒S f M方法研究肖腾湖北工业大学计算机学院,湖北 武汉 RR ee ss ee aa rr cc hhoo nn rr oo bb uu ss tt ss tt rr uu cc tt uu rr ee ff rr oo mmmm oo tt ii oo nnvv ii aaoo pp tt ii mm ii zz ii nn ggvv ii ee ww gg rr aa pp hhXX II AA OOTT ee nn ggS c h o o l o fC o m p u t e rS c i e n c e,H u b e iU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y,W u h a n ,C h i n a影像三维重建技术已应用于三维地图测绘、自动驾驶、智慧城市等领域.第步是影像定向,输入一组多视角影像,恢复出拍摄时刻相机内、外参数和场景稀疏物方点等信息.当前主要采用运动恢复结构(s t r u c t u r ef r o mm o t i o n,S f M)方法,有自动化程度高、灵活性好的优点,但鲁棒性差.因此,研究鲁棒S f M实现高质量的影像定向,对整个三维重建至关重要.影像关联图作为S f M输入,探讨影像关联图中粗差的产生及对S f M估计的后续影响,研究影像关联图中粗差探测与剔除,研究基于影像关联图优化的鲁棒S f M方法.论文研究内容和贡献有以下个方面.()系统整理了影像关联图优化、增量式、层进式或并行、全局式S f M的研究现状.分析了影像关联图的粗差探测方法,阐述了影像关联图优化对S f M鲁棒估计的积极作用.()提出了一种影像关联图中重复结构粗差剔除方法.重复结构因场景纹理重复或相似引起影像间的误匹配,导致不重叠的影像间产生错误关联.针对这类粗差占比较高难以探测的问题,论文首先研究了一种传统粗差探测方法 环一致性推断(C C I),即在影像关联图上提取环,计算基于环的几何一致观测,并贝叶斯推断出边是否正确.然后讨论了C C I处理高比例粗差时的局限性,提出 了 一 种 改 进 方 法 序 贯 环 一 致 性 推 断 方 法(S C C I).通过影像关联图中迭代提取最小生成树,设计了初始化和扩展的两步处理,迭代进行粗差探测,且在扩展过程中采用序贯估计,具备处理高占例粗差的能力.最后,验证了S C C I能成功探测出重复结构引起的错误影像对;将滤波的影像关联图作为输入,同时提高了增量式和全局式S f M的鲁棒性.()提出了基于影像关联图优化的渐进式S f M方法.针对增量式S f M在处理重复结构或超短基线时仍存在鲁棒性差、精度低的问题,论文提出了一种增量式的改进策略 渐进式S f M方法P RMP P S f M.通过对影像关联图进行影像对优选及优化,并与增量式S f M相耦合,实现了场 景 渐 进 式 重 建.同 时 在 重 建 过 程 中,使 用 了S C C I对影像关联图进行粗差剔除,提高了鲁棒性.最后,试验表明P RMP P S f M成功定向出重复结构和超短基线数据集,同时具有处理普通场景数据的普适性.()提出了一种局部场景鲁棒合并的并行S f M方法.并行S f M采用“分而治之”思想,先对影像关联图分割成相互重叠的多个子区块,对各子区块并行化进行局部场景重建,再合并为全局坐标系由光束法平差得到整个场景的S f M重建.针对局部场景重建合并时鲁棒性差的问题,论文首先利用P RMP P S f M生成局部场景重建,然后合并过程借鉴并扩展了一种处理影像关联图的运动平均方法.通 过 以 上 方 法 集 成,提 出 了 一 种 鲁 棒 并 行S f M方法R P G r a p h S f M.试验表明R P G r a p h S f M可实现鲁棒且高效的S f M重建,且与当前并行S f M相比,具有更优的鲁棒性和精确度.中图分类号:P 文献标识码:D文章编号:()基 金 项 目:四 川 省 科 技 计 划 重 点 研 发 项 目(Y F G D );湖北省重点研发计划(B AA );湖北工业大学博士科研启动基金(X J )收稿日期:作者简介:肖腾(),男,年 月毕业于武汉大学,获工学博士学位(指导老师:邓非教授),研究方向为摄影测量与三维视觉.AA uu tt hh oo rr:X I A O T e n g(),m a l e,r e c e i v e d h i sd o c t o r a ld e g r e ef r o m W u h a nU n i v e r s i t yo nD e c e m b e r ,m a j o r s i np h o t o g r a mm e t r ya n d Dv i s i o n EE mm aa ii ll:x i a o h b u t e d u c n