摘要：运动恢复结构算法(structure from motion, SfM)是一种通过计算图像匹配关系,恢复出相机位姿和目标三维结构的重建算法。提出一种基于赋权视角连接图的增量式运动恢复结构算法。首先建立基于图像对立体匹配质量的赋权连接图,量化了图像两两之间的匹配关系;其次在赋权连接图中边的权重的基础上,搜索度数感知的最佳初始种子对;最后根据已重建顶点的连通性构建下一张最佳图像候选集,设计了基于顶点度数与特征点分布的下一张最佳图像评价算法。在公开数据集上实验结果显示,本文算法在重建质量、相机校准率和点云生成数量的表现优于现有先进的运动恢复结构算法,相比基准对比算法,本文算法在不同数据集上平均重建耗时至少降低了19%,点云生成速率至少提升了21%。

摘要：增量式运动恢复结构(ISfM)已成为无人机影像三维重建的关键技术。然而,大数据量、大重叠度和高分辨率的无序无人机影像导致的匹配对检索代价大、迭代优化误差累积和效率低的问题,使其难以满足大场景ISfM处理需求。本文提出联合全局描述子和图索引的无人机影像并行化SfM方法。针对影像特征数量大、影像检索编码本尺寸增加导致的匹配对检索效率低的问题,设计了联合全局描述子和图索引的高效影像检索方法,从而加速影像匹配。针对分块并行化SfM子场景合并存在同名点搜索效率低、内存消耗大、合并解算精度低的问题,设计了基于按需匹配图和双向重投影误差的子场景合并方法,实现无人机影像的并行化SfM重建。利用不同场景、不同采集方式获取的真实无人机影像进行试验,结果表明本文方法能够实现36~108倍加速比的匹配对检索,ISfM重建效率达到30倍加速,且相对定向和绝对定向精度与传统方法相当。

摘要：利用水下机器人进行水下结构病害检测能大幅提升检测效率、降低检测成本,然而利用水下机器人拍摄得到的水下结构平面图像仅包含结构表面的有限信息。通过对水下结构三维重构可以直观地显示结构的空间构形和特征,可以多视角、全方位获取结构的表观缺陷信息。该文提出了基于水下机器人拍摄平面图像的水下混凝土结构三维重建方法,通过水下折射摄像机成像模型、SIFT特征提取和匹配算法以及点云重建的方式对水下带病害的混凝土结构表面进行三维重建。实验表明:该文提出的水下混凝土结构三维重建方法能实现病害三维立体展示,从多视角清晰获取水下结构表面病害信息。

摘要：运动恢复结构(SfM)是一种单目多视图三维重建技术。针对SfM多视图三维重建的速度及质量问题,提出了一种考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度优化方法。首先,构建了图像采集试验平台,以导靴和凸轮轴瓦盖为试验对象,选取图像质量、图像数量、拍摄距离及视角数量4个对重建质量有影响的参数为影响因素,每种因素取3个水平,设计了正交试验;然后,根据试验设计方案,对两个试验对象分别进行了9组图像采集,并用Reality Capture软件对其进行了三维建模;最后,根据重建点云和模型的准确性、重建的完整性与重建效率3个指标,对重建结果进行了评价,并进行了正交试验,通过极差分析获得了最优参数组合。研究结果表明:图像数量与视角数量对三维重建质量影响显著,拍摄距离与图像质量对三维重建质量影响不显著。该研究结果可为提高图像三维重建速度及质量提供参考。

摘要：为解决在训练物体六自由度位姿估计神经网络时,人工标注真实场景数据集困难的问题,提出一种自动生成大量单目六自由度位姿估计数据集的方法,可提高数据集标注效率和精度。考虑采集图象环境的光照、物体遮挡等条件,以单目RGB相机、物体三维模型作为输入,在运动恢复结构(structure form motion,SfM)算法框架中添加尺度先验信息约束,实现在真实场景快速生成大量用于六自由度位姿估计训练的数据集。以生活用品为例,分别制作无遮挡、有遮挡数据集,与现有六自由度位姿估计数据集作对比,使用神经网络算法验证根据该方法制作出数据集的可行性与有效性。

摘要：牡蛎礁是一种重要的海岸地貌系统,礁体的空间分布格局,深刻影响着周围的水动力和沉积动力过程,进而反作用于牡蛎礁自身演化。江苏海门蛎蚜山牡蛎礁为中国海岸重要且稀有的生态系统,近年来,沉积物覆盖和人为捕捞导致牡蛎礁退化严重。本文利用无人机对蛎蚜山牡蛎礁进行地貌观测,基于运动恢复结构(SfM,Structure from Motion)摄影测量技术重建出航拍区域的高分辨率三维模型,包括正射影像和数字高程模型(DEM),并对重建的模型进行目视解译和剖面分析。结果表明,位于航拍区域的牡蛎礁主要有三种形态:条带状、斑块状和环状。条带状牡蛎礁脊线整体上呈南北走向,可能由环状牡蛎礁退化或牡蛎的生物自组织过程形成。航拍区域的地貌面高差可达5 m以上,地势最高处高程为0.5 m(85高程,下同),最低处高程为−4.7 m。礁区内的礁体仍处于退化状态,其演化过程主要为:礁体表面出现坑洼→坑洼进一步扩张、延伸→形成溶槽→礁体分隔、分解,同时伴有沉积物对礁体的掩埋。本研究表明,无人机SfM技术可以高效获取牡蛎礁的地貌信息,为研究牡蛎礁演化过程提供了有力支持。

摘要：针对复杂异形古建筑的实景三维建模问题,本文提出了一种基于运动恢复结构(SfM)的低成本、简单、高效的视频帧影像三维重构方法。首先,选用单镜头消费级无人机,通过设计规划合理的飞行路径,获取高分辨率的视频帧影像,并利用SfM算法生成细节丰富的复杂异形古建筑三维模型。以宁夏银川市兴庆区明代鼓楼为例,从建模效率和建模质量两个方面对3款平台进行量化差异性分析,探求最优平台使用策略。结果表明:该三维重构方式能够高效实现复杂异形古建筑的表面精细纹理获取与实景三维模型重构,其中ContextCapture平台建立模型效果优于PhotoScan、RealityCapture平台,建模质量和纹理清晰度均表现较佳,建议首选使用ContextCapture平台实现三维重构。本文方法可为复杂异形古建保护的三维重构策略提供依据,具有广泛的应用前景。

摘要：三维重建技术常被应用于城市地铁隧道、铁路隧道等场景,用来进行隧道形态的可视化展观以及隧道性态的分析。对于城市电缆隧道,由于其内部障碍物较多,断面较小等特点,采用三维激光扫描仪等传统的三维重建方式存在一定的困难。摄影测量由于其设备的便携性,应用于电缆隧道的三维重建具有优势。基于摄影测量理论,对影响电缆隧道三维重建效果的各种因素进行总结和分析并建立了针对电缆隧道场景三维重建的模型评价方法。于南通滨江路GIL电缆隧道内开展现场实验,对于原始图像存在的明暗不均问题,选用直方图均衡化+伽马变换进行增强化预处理,恢复隧道图像暗部的衬砌细节。基于运动恢复结构(SfM)三维重建方法,构建了具有完整内部纹理信息的电缆隧道三维模型。同时以模型评价方法为判断标准,对图像采集方法和建模参数等关键因素进行优化研究。结果表明,使用200张图像、中等质量建模能够保证较高的点云密度(1.0×10^(5)m)、合理的中心特征点数量(321个)、较低的均方根重投影误差(1.36pix),同时又兼顾了较高的建模效率(177s),满足隧道三维重建的需要。

摘要：提出一种基于图像三维重建的隧道超欠挖检测方法。该方法基于计算机视觉运动恢复结构算法(SFM)和半全局匹配算法(SGM)实现隧道实际开挖轮廓图像三维点云重建,再利用Delaunay三角剖分算法实现隧道实际开挖轮廓三维曲面模型重建,并基于设计开挖轮廓线和中心轴线建立隧道设计开挖轮廓三维曲面模型;以蒙华铁路大围山隧道DK1665+454—DK1665+484作为工程试验段进行现场试验分析,对所提方法有效性进行验证。研究结果表明:通过隧道实际开挖轮廓三维曲面模型与设计的开挖轮廓三维曲面模型比较分析,可实现对不同类型隧道整体超欠挖状况、超欠挖值、超欠挖面积以及超欠挖体积进行检测与评价;隧道设计开挖轮廓三维曲面模型具有数据采集设备简单、不干扰施工、检测范围全面、检测结果准确的特点;图像三维重建检测方法可实现隧道超欠挖准确检测,检测精度与三维激光扫描检测方法的相近,且比传统检测方法的精度高。

摘要：针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题,提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS(positioning and orientation system)信息;然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法(maximum spanning tree expansion,MST-Expansion),最大程度地降低影像配对数;考虑到初始匹配的高外点率,设计了分层运动一致性约束(hierarchical motion consistency constraint, HMCC)算法,提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明,该方案能够在保证重建精度的前提下,实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。