倾斜摄影测量开题报告

发布 2022-09-06 05:17:28 阅读 2624

毕业设计(**)开题报告。

题目。倾斜摄影测量应用。

学院。测绘工程学院。

专业。测绘工程

班级。测绘一班。

学号。学生姓名。

指导教师。开题日期。

倾斜摄影测量应用 》开题报告

一、选题的背景与意义:

(一)课题研究**

(二)课题研究的目的通过掌握倾斜摄影测量技术来获取地面物体地形全面准确的三维信息。

(三)课题研究的意义通过研究倾斜摄影测量这项高新技术通过在同一飞行平台上搭载多台传感器,同时从垂直,倾斜等不同角度采集影像,获取地面物体更为准确的信息。传统的影像数据主要**于垂直角度的航空或卫星影像,这些影像大多只有地物顶部的信息特征,缺乏地物侧面的详细轮廓及纹理信息,不利于全方位的模型重建和场景感知,并且这些影像上的建筑物容易产生墙面的倾斜和屋顶位移,遮挡压盖等问题,不利于后期的几何纠正和辐射处理。

二、国内外研究现状:

一)国内研究现状。

二)国外研究现状。

三、课题研究内容及创新。

倾斜影像是通过具有一定倾角的倾斜航摄相机获取的,具有如下的特点:

1可以获取多个视点和视角的影像,从而得到更为详尽的侧面信息。

2具有较高的分辨率和较大的视场角,3同一地物具有多重分辨率的影像;

4倾斜影像地物遮挡现象较突出。倾斜摄影测量技术通常包括影像预处理、区域网联合平差、多视影像匹配dsm 生成、真正射纠正、三维建模等关键内容。

倾斜影像测量的关键技术1 多视影像联合平差,多视影像不仅包含垂直摄影数据,还包括倾斜摄影数据,而部分传统空中三角测量系统无法较好地处理倾斜摄影数据,因此,多视影像联合平差需充分考虑影像间的几何变形和遮挡关系。

结合pos 系统提供的多视影像外方位元素,采取由粗到精的金字塔匹配策略,在每级影像上进行同名点自动匹配和自由网光束法平差,得到较好的同名点匹配结果,同时,建立连接点和连接线、控制点坐标、gpu/imu 辅助数据的多视影像自检校区域网平差的误差方程,通过联合解算,确保平差结果的精度。2多视影像密集匹配,影像匹配是摄影测量的基本问题之一,多视影像具有覆盖范围大,分辨率高等特点,因此,如何在匹配过程中充分考虑冗余信息,快速准确获取多视影像上的同名点坐标,进而获取地物的三维信息,是多视影像匹配的关键,由于单独使用一种匹配基元或匹配策略往往难以获取建模需要的同名点,因此近年来随着计算机视觉发展起来的多基元、多视影像匹配,逐渐成为人们研究的焦点,目前,在该领域的研究已取得很大进展,例如建筑物侧面的自动识别与提取。通过搜索多视影像上的,在确定墙面时,可以设置若干影响因子,并给予一定的权值,将墙面分为不同的类,将建筑的各个墙面进行平面扫描和分割,获取建筑物的侧面结构,再通过对侧面进行重构,提取出建筑物屋顶的高度和轮廓,数字表面模型生成和真正射影像纠正,数字表面模型生成和真正射影像纠正倾斜摄影测量技术以大范围、高精度、高清晰的方式全面感知复杂场景,系统具备高性能的协同并行处理能力,在新一代城。

市空间数据基础设施建设中有着巨大的发展潜力。随着我国城市化进程的快速推进,精细化的三维城市模型作为城市规划、建设、管理和信息化的基础数据,得到了日益广泛的应用并逐渐成为城市空间数据框架的重要内容。然而,传统的航空和卫星遥感手段主要针对城市建筑顶部进行模型重建,而对侧面的三维重建一直缺少有效的解决手段。

倾斜摄影技术的发展,可以有效解决这一难题,将静态的,基于立体像对和点特征的传统摄影测量技术推向了一个新的高度,即动态的,基于多视影像和对象特征的实时摄影测量技术。因此,诸如高分辨率dsm、逼真的真正射影像和精细的三维城市模型等倾斜摄影测量产品需求尤为迫切,而发展基于多平台多传感器的倾斜影像自动化、智能化的处理技术,已经成为新一代数字摄影测量研究的核心主题。

多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型。

dsm)充分表达地形地物起。

伏特征,已经成为新一代空间数据基础设施的重要内容。由于多角度倾斜影像之间的尺度差。

异较大,加上较严重的遮挡和阴影等问题,基于倾斜影像的。

dsm 自动获取存在新的难点。

可以首先根据自动空三解算出来的各影像外方位元素,分析与选择合适的影像匹配单元进行。

特征匹配和逐像素级的密集匹配,并引入并行算法,提高计算效率。在获取高密度。

dsm 数。

据后,进行滤波处理,并将不同匹配单元进行融合,形成统一的。

dsm多视影像真正射纠正涉及物方连续的数字高程模型。

dem)和大量离散分布粒度差异很。

大的地物对象,以及海量的像方多角度影像,具有典型的数据密集和计算密集特点。因此,多视影像的真正射纠正,可分为物方和像方同时进行。在有。

dsm 的基础上,根据物方连续。

地形和离散地物对象的几何特征,通过轮廓提取、面片拟合、屋顶重建等方法提取物方语义。

信息;同时在多视影像上,通过影像分割、边缘提取、纹理聚类等方法获取像方语义信息,再根据联合平差和密集匹配的结果建立物方和像方的同名点对应关系,继而建立全局优化采。

样策略和顾及几何辐射特性的联合纠正,同时进行整体匀光处理,实现多视影像的真正射纠。正。

多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型。

dsm)充分表达地形地物起。

伏特征,已经成为新一代空间数据基础设施的重要内容。由于多角度倾斜影像之间的尺度差。

异较大,加上较严重的遮挡和阴影等问题,基于倾斜影像的。

dsm 自动获取存在新的难点。

可以首先根据自动空三解算出来的各影像外方位元素,分析与选择合适的影像匹配单元进行。

特征匹配和逐像素级的密集匹配,并引入并行算法,提高计算效率。在获取高密度。

dsm 数。

据后,进行滤波处理,并将不同匹配单元进行融合,形成统一的。

dsm多视影像真正射纠正涉及物方连续的数字高程模型。

dem)和大量离散分布粒度差异很。

大的地物对象,以及海量的像方多角度影像,具有典型的数据密集和计算密集特点。因此,多视影像的真正射纠正,可分为物方和像方同时进行。在有。

dsm 的基础上,根据物方连续。

地形和离散地物对象的几何特征,通过轮廓提取、面片拟合、屋顶重建等方法提取物方语义。

信息;同时在多视影像上,通过影像分割、边缘提取、纹理聚类等方法获取像方语义信息,再根据联合平差和密集匹配的结果建立物方和像方的同名点对应关系,继而建立全局优化采。

样策略和顾及几何辐射特性的联合纠正,同时进行整体匀光处理,实现多视影像的真正射纠。

正。四、课题的研究方法:

五、研究计划及预期成果:

七、指导教师评语:

签名:年月日。

八、教研室审核意见。

签名:年月日。

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