航空侦察图像三维重建理论与工程实现

第一部分概述及数据采集方法

第1章概述

1.1三维重建软件研究现状

1.1.1商业软件

1.1.2开源工具包

1.1.3启示

1.2三维重建关键技术研究现状

1.2.1特征点检测与匹配.

1.2.2稀疏三维重建·

1.2.3多视图像三维点重建

1.2.4表面重建

1.2.5纹理映射

1.3不动点优化算法研究现状

第2章侦察图像三维重建的数据采集方法研究

2.1基本原则・

2.2 目标及环境选择

2.2.1目标选择

2.2.2环境选择

2.3相机的设置

2.3.1内部设置

2.3.2外部设置

2.4相机运动方式

2.4.1环绕拍摄

2.4.2平行拍摄

2.4.3拍摄距离

2.5构图方式

2.6定位数据获取

2.6.1地面控制点的数量和分布

2.6.2地面控制点的获取

第二部分基于运动恢复结构的三维重建理论研究

第3章特征点提取与匹配理论及算法

3.1特征点检测

3.1.1 Harris特征点检测算法

3.1.2SIFT特征提取

3.2两视图特征匹配

3.2.1归一化互相关算法

3.2.2Kd-树算法

3.3匹配对提纯

3.3.1比值提纯法

3.3.2一致性提纯法

3.3.3双边约束匹配法

第4章相机标定理论及方法

4.1EXIF信息读取法

4.2相机自标定

4.2.1自标定问题

4.2.2Kruppa方程自标定法

4.2.3分层自标定

4.2.4基于绝对对偶二次曲面的自标定

第5章典型稀疏点云重建方法研究

5.1相机成像模型.

5.1.1线性相机模型

5.1.2非线性畸变

5.2两视图稀疏点云重建

5.2.1对极几何

5.2.2单应矩阵

5.2.3基本矩阵

5.2.4基本矩阵的计算

5.2.5本质矩阵

5.2.6恢复投影矩阵

5.2.7 空间点三角反投影定位

5.2.8两视图分层重建

5.2.9相机位置估计

5.3光束法平差

5.4多视图稀疏点云重建

5.4.1多视图射影重建

5.4.2多视图度量重建

第6章密集点云重建方法研究

6.1CMVS分块·

6.1.1视图聚类

6.1.2MVS滤波和渲染

6.2PMVS点云生成

6.2.1基本概念

6.2.2面片重建

第7章表面重建方法研究

7.1 泊松表面重建

7.1.1基本概念

7.1.2算法实现

7.2筛选泊松表面重建·

7.2.1约束点限制

7.2.2算法复杂性改进.

7.3网格优化

7.3.1网格孔洞修复技术

7.3.2网格简化技术

第8章纹理映射方法研究

8.1纹理映射基本原理·

8.1.1三维纹理映射.

8.1.2坐标转换.

8.1.3纹理映射的实现方法

8.2一种大规模纹理映射方法

8.2.1算法基础

8.2.2大规模纹理映射方法

第三部分典型重建环节优化算法研究

第9章基于多尺度自适应显著区域检测的舰船三维重建外点消除

9.1基于目标尺度的自适应高斯滤波

……

第五部分试验测试及应用分析

第16章试验测试及对比分析

16.1不同来源图像对比测试

16.1.1舰船模型图像

16.1.2网络下载图像·

16.1.3实际拍摄图像·

16.2不同软件对比测试·

16.3弱约束条件下对比测试

16.3.1平行拍摄条件

16.3.2环绕拍摄条件.

第17章模型质量评价、组织管理及应用建议

17.1三维模型的质量评价

17.1.1三维模型数据类型与格式

17.1.2三维模型数据质量

17.1.3模型分级

17.1.4模型表现复杂度分类.

17.2 三维模型数据组织建议·

17.3 三维模型数据实景定位浏览案例

参考文献

本书系统介绍了航空侦察图像三维重建的关键理论与技术，给出了重建系统的工程实现方法。首先，对基于图像三维重建的数据采集方法进行介绍；其次，分别对特征提取与匹配、相机标定、稀疏点云重建、密集点云重建、表面重建以及纹理映射几个主要重建环节的基本理论进行阐述；再次，针对海面舰船图像特点，构建了显著区域检测、特征点检测、加权函数特征点检测方法，深入探讨了稀疏三维重建中的基础矩阵估计和光束法平差问题，给出了舰船目标三维重建系统的建设需求和设计方案，并开发了一个舰船目标混合三维重建系统；最后，通过试验验证了系统的有效性。本书可供三维重建、目标精确识别、智能视觉等领域科研人员和工程技术人员参考，也可作为高等学校应用数学类、电子信息类、计算机应用类等专业高年级本科生或研究生的教材。