基于下降图像序列的地形三维重建

1144766066 · 发表于 2022-5-2 17:18:38

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利用机器视觉的方法进行三维重建是视觉领域研究的一个热点。在外太空探测着陆星体过程中，需要利用搭载的CCD相机拍摄下降图像序列恢复着陆地形，给着陆器提供着陆导航。如何利用下降图像序列进行地形重建是本文的主要研究内容。首先对相机下降过程中图像序列从视野变化和视差变化进行了分析，提出了着陆初始段采用单帧阴影恢复算法，在中末段采用运动恢复重建算法的解决方案。针对单幅图像恢复地形重建可行性进行了分析，在已知光源方向的前提下，对Tsai算法，神经网络恢复算法，Pentland算法进行了重建算法对比，实验表明Tsai算法可以有效恢复三维地形，并用matlab仿真曲面实验验证了该算法精度，是该算法在地形重建背景下的新尝试。论文的主要工作围绕基于两帧下降图像进行三维重建，针对下降图像分辨率差异较大的具体情形，借鉴了虚拟平面划分地形的方法，利用平面诱导单应矩阵对图像进行校正，将参考图像和多帧单应变换图像进行配准，根据图像匹配的方法确定参考图像每个像素的三维信息。其中图像匹配是关键，本文对该部分进行了改进，对基于窗口的SSD方法，归一化互相关方法和基于互信息的交叉熵三种测度方法进行了实验对比。在立体匹配阶段，通过定义视差最优代价函数，综合考虑了相邻像素视差的连续性和不同像素的测度值，消除利用单一测度值造成视差匹配不连续的现象。同时本文还考虑使用三帧连续图像进行重建分析，以中间分辨率图像作为过渡图像，与上下帧图像进行组合重建，既将重建公共区域最大化，同时还提高了三帧图像公共区域重建精度。月表模拟实验和沙坑模拟实验表明，利用两帧或三帧图像较单帧图像重建可以获取精度更高，重建效果更好，算法与参考文献相比在匹配精度方面消除了误差毛刺，误差的均方差减小；提高了空间点定位精度。

基于下降图像序列的地形三维重建

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