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文档简介
三维重建原理提纲二维图像重建三维信息原理摄影测量坐标系影像的内外方元素空间坐标变换摄影测量步骤有足够多控制点的情况无足够多控制点的情况共线方程反投影空间前方交会空间后方交会共面方程相对定向模型连接绝对定向摄像机标定线性模型非线性模型近景摄影测量产品点云矢量纹理人眼人眼视差摄像机视差固定手指,分别用左右眼观察远处物体,体验视差摄像机成像原理摄像机视差→深度信息视差与深度关系演示由左右眼图像生成红蓝立体相片anaglyph拆分两幅照片的RGB通道重新组合两幅照片的RGB通道由视差获得深度信息parallaxexample三维重建原理计算机视觉中的坐标系摄影测量中的坐标系方位元素:确定摄影时摄影物镜(摄影中心)、像片与地面三者之间相关位置的参数分为内方元素和外方元素影像的方位元素1像片的内方位元素:摄影物镜后节点与像片之间相互位置的参数恢复内方位元素可恢复摄影时的摄影光束xycSfox0y02像片外方位元素:已建立的摄影光束,确定像片摄影瞬间在地面直角坐标系中空间位置和姿态的参数XYZApS三个直线元素,描述摄影中心在地面空间直角坐标系中的坐标值(Xs、Ys、Zs)。三个角元素(
、、),表示摄影光束空间姿态(像片在摄影瞬间空间姿态的要素)XYZApSXsYsZs1)以Y轴为主轴的、、XYZAXsYsZsooxXYZN
S旁向倾角
航向倾角
像片旋角
xy2)以X轴为主轴的
,、,、,航向倾角
,旁向倾角,
像片旋角
,XYZASXYZNXsYsZsooY
,
,
,xy3)以Z轴为主轴的A、、方位角A像片倾角
像片旋角
XYZASXYZNA
xy1像点的平面坐标平移变换像点坐标变换axypy’x’x0y02像点的平面坐标旋转变换xypx’y’a
xypx’y’oy0x0a2像点空间坐标变换R称为旋转矩阵,R为正交矩阵,由三个独立参数确定xyozxysXYZ1)以Y轴为主轴的、、系统的坐标变换S-XYZ绕Y轴旋转角到S-XYZXYZSX
Z
a
S-X
YZ
绕X
轴旋转角到S-XYZYX
Z
SY
Z
a
S-XYZ绕Z
轴旋转角到S-XYZ(s-xyz)a
X
Z
YSX
Y
a1=cosφcosκ-sinφsinωsinκa2=-cosφsinκ
–sinφsinωcosκa3=-sinφcosωb1=cosωsinκb2=cosωcosκb3=-sinωc1=sinφcosκ+cosφsinωsinκc2=-sinφsinκ
+cosφsinωcosκc3=cosφcosω
摄影测量步骤什么是控制点一般只知道像点坐标,物方三维坐标是待求量已知物方三维坐标及其相应像点坐标控制点种类控制点可以为人工布设的靶标点建筑物等有明显特征的点DEM或地图有足够多的控制点后方交会前方交会无足够多的控制点1相对定向前方交会绝对定向航带法空中三角测量无足够多的控制点2相对定向前方交会绝对定向独立模型空中三角测量相对定向模型连接共线条件xyzXYZAasXsYsZsNYXZXA-XsYA-Ys(x,y,-f)(XA,YA,ZA)MZtpYtpXtp共线条件方程共线方程计算机视觉推导摄影测量推导偏重几何关系计算机视觉推导从矩阵出发计算机视觉计算机理论与算法基础中摄像机定标部分共性:都反映了摄像机、像点和物点三点共线的关系,涉及到摄像机焦距等内参数、旋转和平移等外参数、以及像点和物点坐标。泰勒级数目的观测值x,y未知数Xs,Ys,Zs,,,,
X,Y,Z,x0,y0,f泰勒级数展开共线条件方程的线性化线性方程组的最小二乘解像片仿真已知内、外方位元素地面点空间坐标DEMDOMXYZa(x,y)xyzS(Xs,Ys,Zs)A(X,Y,Z)单像测图已知内、外方位元素像点坐标DEMXYZa1(x1,y1)x1y1z1S1A(X,Y,Z)a2(x2,y2)z2y2x2S2重要概念及其算法前方交会后方交会相对定向绝对定向推荐阅读8点法机器视觉计算机视觉模拟数据?没有已知内外方元素的影像,如何进行各种算法的研究?自力更生,生成模拟数据进行研究。注意事项:由影像的分辨率决定地面点密度各种模拟数据应加入一定的随机误差条件参数化,设为易于修改的变量设计合理的数据存储格式模拟数据生成要生成的模拟数据:DEM(或离散地面点)内、外方位元素像点坐标XYZa1(x1,y1)x1y1z1S1A(X,Y,Z)a2(x2,y2)z2y2x2S2应存储的模拟数据:各种编号及坐标(地面点、像点、外方元素)各类数据的真值各类数据的误差模拟数据精度评价计算模型点与像点的平均误差、标准差、最大误差等设立检查点(不参与任何计算过程的三坐标点),由检查点的像点求得检查点地面坐标,得到计算坐标与测量坐标(预定的真值)之间的平均误差、标准差、最大误差等matlab相关函数网格生成[a:b:c],meshgrid加入误差rand,randn输入输出文字input,
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