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未来工作将进行精度评估以便将技术更好地服务于测绘生产
作者:管理员    发布于:2014-04-16 10:23:49    文字:【】【】【
    DAISY得到和SIFT直方图计算过程相类似的不变性,但其效率高很多,适合对图像逐个像素点计算描述子,因此非常适合用于密集匹配生成深度图。为决定是否将一个深度值赋给某个像素,河北填料沿对极线均匀采样选出大概率前两位,当RX大于某个阈值时,该深度值被认为是有效的,本文所有实验采用的阈值均为0.75,结果显示产生的3D点外点比较少。生成的稠密点云,经过泊松重构的方法能够生成3D表面格网模型。
    SFM过程得到相机参数及稀疏三维点云,由图5可以看出微型无人机的飞行姿态不稳定,这是与一般航测无人机数据大的不同,导致目前的无人机数据处理流程无法适用。针对测绘无人机应急响应能力较差的局限,基于微型无人机系统,设计了灵活机动的地理信息快速获取流程,进行了针对MAV平台获取的超低空影像进行全自动大场景三维重建的实验。
    实验共处理了154张1000万像素的数码照片,河北压滤机自动计算每一张照片的姿态参数,筛选佳立体像对进行DOM与DSM的自动生成,在此基础上终得到纹理贴图三维模型。实验结果显示,本文数据处理流程能够顺利地完成整个三维重建过程,所得成果令人满意。未来工作将进行精度评估,以便将该技术更好地服务于测绘生产。  
  
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