1 兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室，甘肃 兰州 730070
2 轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心，甘肃 兰州 730070
3 兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070
针对增量运动恢复结构（SFM）算法在重建大规模无人机影像数据集时效率低、易产生场景漂移的问题，提出一种可并行化处理的增量SFM重建算法。首先，利用词汇树图像检索结果约束图像特征匹配的空间搜索范围，提高图像特征匹配的效率。其次，综合考虑特征匹配数量和无人机平台获取的全球定位系统（GPS）信息构建无向加权场景图，并选用归一化割算法将场景图划分为多个相互重叠的子集。然后，将每个子集分布在多核CPU上并行执行增量SFM重建算法。最后，基于子集间公共重建点和强相关子集优先被合并的策略实现子集合并。此外，结合GPS信息为光束法平差（BA）代价函数添加位置约束项，有效消除每次执行BA优化引入的误差。为了验证所提算法的有效性，在3个无人机数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法相比原始增量SFM重建算法不仅显著提高了位姿估计和场景重建的效率，而且合理优化了重建结果的精度。
增量运动恢复结构 光束法平差 词汇树图像检索 归一化割 场景合并 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0811002
1 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院，北京 102616
2 中国科学技术大学国家同步辐射实验室，安徽 合肥 230029
3 中山大学物理学院，广东 广州 510275
针对激光跟踪仪光束法平差，基于稳健估计理论中的选权迭代法，提出一种自适应加权秩亏三维光束法平差解法，通过对观测值选权判定阈值与秩亏平差基准方程权的自适应调整，能够准确识别粗差并抵御其影响。通过仿真实验验证了方法的可行性，并在合肥先进光源预研平台进行了实测验证，实验结果与SpatialAnalyzer软件的处理结果精度相当，可为准直测量数据处理提供抗差结果参考。
测量 激光跟踪仪测量 自适应加权平差 秩亏光束法平差 抗差估计
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 北京卫星制造厂有限公司，北京 100094
目前视觉测量技术针对工业目标的六自由度测量，存在难以兼顾测量效率、精度与范围的问题。为此，本文提出了一种基于扫摆式多相机跟踪的六自由度测量方法，通过同站位不同角度多图像观测联合构成大尺寸坐标计算的冗余约束量，来实现高效率、高精度、大范围位姿测量。首先，提出相机旋转扫摆运动模型，快速估计相机位姿，并作为先验信息进行图像匹配与空间后方交会，得到精确相机位姿，进行空间前方交会；然后，提出了基于像点平差的位姿估计方法，直接利用物体移动前后的像点信息作为观测值，进行物体位姿的最优化估计。实验结果表明，测量效率提高了4倍，单点精度的最大误差不超过0.2 mm，姿态精度的最大误差不超过0.043°，证实提出方法能有效测量物体的六自由度位姿，一定程度上平衡了测量效率、精度与范围的矛盾。
视觉测量 六自由度测量 罗德里格斯公式 光束法平差 扫摆式运动 激光与光电子学进展
2023, 60(3): 0312019
红外与激光工程
2021, 50(9): 20200525
1 北京大学 地球与空间科学学院 遥感与地理信息系统研究所，北京 100871
2 北京大学 数字视频编解码技术国家工程实验室，北京 100871
多视角三维重建依赖目标表面的纹理特征，在处理低纹理区域时易出现数据空洞现象，融合目标物反射光的偏振信息可以在不同光照环境下对其进行完整重建，通过偏振参数计算物体表面法向量，进而重建目标物深度图。但单独使用偏振信息重建三维表面存在方位角歧义和天顶角偏差等问题，导致重建结果出现变形甚至得不到深度结果。针对存在低纹理区域的物体，使用偏振相机获取30个左右视角下四个偏振角度的影像，利用视差角参数化光束法平差方法优化相机参数与点云坐标，泊松优化方法纠正天顶角偏差，使用多视角立体几何与偏振信息融合的三维重建算法，既可以弥补多视角三维点云局部数据空洞现象，又可以解决偏振三维中方位角歧义和天顶角偏差的问题，最终得到更加精确的三维重建结果。
偏振三维重建 光束法平差 泊松优化 图像融合 polarization 3D reconstruction bundle adjustment poisson optimization image fusion
山东理工大学建筑工程学院, 山东 淄博 255000
针对带状序列无人机影像自检校空中三角测量时存在相机参数误差累积过大的问题, 提出一种分类自检校(CSC)方法。该方法首先根据影像的GPS位置信息建立KD树, 并利用K-Means进行自分类; 然后对每类影像分别进行自检校光束法平差, 将自检校得到的多组相机参数进行加权平均; 最后进行全局自检校光束法平差。多组实验表明, CSC方法与室内检校场检校参数的像点畸变不符值均方根误差为0.5像素, 检查点点位均方根误差为10.1 cm, 且较Smart3D, VisualSFM和COLMAP软件能更精确地表示数据的原始姿态。综上, CSC方法可为带状区域无人机影像自检校空中三角测量提供一种有效的方案, 具有较强的实践应用价值。
相机自检校 光束法平差 带状序列影像 K均值 KD树 camera′s self-calibration bundle adjustment strip sequence image K-Means KD-tree
1 哈尔滨工业大学 航天学院，黑龙江 哈尔滨 150001
2 哈尔滨工业大学 电气工程与自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001
3 上海航天技术研究院 新力动力研究所，上海 201109
针对多相机系统的高精度快速光束法平差问题，提出一种采用法化矩阵降维的多相机快速光束法平差新算法。充分考虑多相机系统中主从相机间的固定位姿参数关系，设置维数为3N (相机个数)×4的系统位姿变换矩阵，根据此矩阵可快速由主相机参数得到每个从相机的参数，并将此变换关系带入光束法平差算法中完成为对从相机位姿的求取。从相机的外参优化算法中便只需要对主相机的外参变化进行更新，由此将所有相机捆绑为一个整体，使雅可比矩阵与法化矩阵的维数相对下降，在一次迭代更新中可以完成对多个相机特征图像的运算，因此算法的精度与速度得到了大幅提高。根据仿真实验与实测实验表明，文中算法的优化精度比传统的光束法平差精度提高到了15.5%，运算效率提升了7.8%，能够满足实际工程的应用需求。
立体视觉 多相机系统 矩阵降维 光束法平差 stereo vision multi-camera system matrix dimensionality reduction bundle adjustment 红外与激光工程
2021, 50(2): 20200156
1 战略支援部队信息工程大学, 河南 郑州 450001
2 中国科学院 上海高等研究院, 上海 201800
为了提高激光跟踪仪多测站测量数据平差结果的精度, 研究了抗差马氏光束法平差模型。在传统光束法平差(TBA)模型的基础上, 引入马氏距离, 将平差准则由原来的“使观测值改正数加权平方和最小”改造为“使观测值到加权平均值的马氏距离平方和最小”, 并在计算加权平均坐标时对粗差观测值进行剔除, 建立了抗差马氏光束法平差(RMBA)模型。仿真试验中, 用MATLAB模拟了4个测站观测12个控制点的观测值, 结果表明RMBA模型的解算结果优于TBA、文献［22］方法和SA软件的解算结果, 与仿真坐标的偏差均方根为0.031 mm。在模拟观测值中加入粗差后, RMBA模型表现出了优良的抗差性。实测试验中, 以上海光源实验大厅100 m范围内4个测站观测42个控制点的数据为例, SA软件的平差结果的点位中误差为0.05 mm, RMBA解算结果与SA结果的三维坐标偏差均方根为0.07 mm。结果表明: RMBA模型具有一定的抗差性, 坐标解算精度优于TBA模型和文献［22］方法, 与SA软件的解算精度在同一量级。
激光跟踪仪 多测站测量 光束法平差 马氏距离 抗差马氏光束法平差 laser tracker multi-station measurements bundle adjustment Mahalanobis distance robust Mahalanobis bundle adjustment
1 浙江农林大学信息工程学院, 浙江 杭州 311300
2 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室, 浙江 杭州 311300
3 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室, 浙江 杭州 311300
针对深度相机受环境光干扰大而导致立木深度图获取困难的问题,提出一种基于小运动短视频图像的立木深度图生成算法。该算法对分割后获取的亚像素角点进行跟踪和匹配,利用光束法平差估计相机参数;利用平面扫描法对图像序列进行密集立体匹配、去噪得到立木深度图。使用智能手机采集1~2 s小运动的立木短视频图像验证所提算法的有效性,生成的立木深度图在主观效果上有显著提升。在深度图像数据库NYU depth v2上进行验证,均方根误差为60.58,相对误差为0.34。实验结果表明:自然环境下利用该算法可有效生成精细的立木深度图,不需要深度相机、相机标定以及大量RGB(Red,Green,Blue)图像、深度图的训练,能有效节省数据采集和存储的开销,研究结果可为立木的可视化重建、立木因子的测量等提供参考。
图像处理 立木图像 深度图 立木图像分割 光束法平差 密集立体匹配 激光与光电子学进展
2020, 57(16): 161011
1 地理信息工程国家重点实验室, 陕西 西安 710054
2 西安测绘研究所, 陕西 西安 710054
相机参数在轨标定是无地面控制点条件下提高定位精度的关键环节, 利用立体影像进行空中三角测量光束法平差, 是实现相机参数在轨标定的有效途径, 但要保证所建立的航线模型无因姿态变化率而造成的系统变形。本文针对“天绘一号”卫星有效载荷的特点, 采用基于LMCCD影像的EFP光束法平差, 按反解空中三角测量原理进行三线阵相机的重组, 实现对相机参数在轨标定。利用LMCCD影像进行相机参数在轨标定后, 天绘一号卫星无地面控制点条件下定位精度上下视差减小至0.6 pixel。定位精度从9 m提高至7.4 m, 其中高程精度从4.7 m提高至2.7 m, 试验结果表明, 所提方法实现了国内相机在轨标定参数。
卫星摄影测量 在轨标定 LMCCD相机 光束法平差 satellite photogrammetry on-orbit calibration Line-Matrix Charge-Coupled Device(LMCCD) camera bundle adjustment
