第５２卷第６期测绘学报Vol．５２,No．６２０２３年６月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaJune,２０２３引文格式:肖腾．基于影像关联图优化的鲁棒SfM方法研究[J]．测绘学报,２０２３,５２(６):１０４２．DOI:１０．１１９４７/j．AGCS．２０２３．２０２１０６７３．XIAOTeng．ResearchonrobuststructurefrommotionviaoptimizingviewＧgraph[J]．ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,２０２３,５２(６):１０４２．DOI:１０．１１９４７/j．AGCS．２０２３．２０２１０６７３．基于影像关联图优化的鲁棒SfM方法研究肖腾湖北工业大学计算机学院,湖北武汉４３００６８ResearchonrobuststructurefrommotionviaoptimizingviewＧgraphXIAOTengSchoolofComputerScience,HubeiUniversityofTechnology,Wuhan４３００６８,China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１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(structurefrommotion,SfM)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SfM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SfM输入,探讨影像关联图中粗差的产生及对SfM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SfM方法.论文研究内容和贡献有以下４个方面.(１)系统整理了影像关联图优化、增量式、层进式或并行、全局式SfM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SfM鲁棒估计的积极作用.(２)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(CCI),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CCI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(SCCI).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SCCI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SfM的鲁棒性.(３)提出了基于影像关联图优化的渐进式SfM方法.针对增量式SfM在处理重复结构或超...
