本發(fā)明涉及航空測(cè)量領(lǐng)域，尤其涉及一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、無(wú)人機(jī)作為航空攝影測(cè)量采集目標(biāo)場(chǎng)景影像數(shù)據(jù)的重要平臺(tái)，對(duì)其采集的影像進(jìn)行高精度高效率三維重建有著重要意義。隨著無(wú)人機(jī)續(xù)航能力的提高，以及無(wú)人機(jī)機(jī)巢的廣泛應(yīng)用，無(wú)人機(jī)有效巡航時(shí)間得到顯著提高，同時(shí)飛行范圍也隨之?dāng)U大。然后，無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集效率的提高，對(duì)數(shù)據(jù)處理能力有了更高的要求，急切需要新的數(shù)據(jù)處理方式。當(dāng)前，對(duì)大規(guī)模無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行分塊-合并處理，是提高數(shù)據(jù)處理效率的一種有效途徑，因此針對(duì)已分塊后的子場(chǎng)景進(jìn)行高精度合并是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

2、在子模型合并中，子模型的合并順序以及合并策略成為制約其合并精度的主要原因，不可靠的合并順序和測(cè)量容易導(dǎo)致誤差累計(jì)，影響最終合并模型的精度。對(duì)于每個(gè)獨(dú)立子場(chǎng)景，通常根據(jù)公共連接點(diǎn)關(guān)系估算子場(chǎng)景間的相似變換，并將子場(chǎng)景融合到全局坐標(biāo)系中進(jìn)行優(yōu)化，缺乏對(duì)合并順序及合并策略的考慮。

3、目前，有一些方法采用二叉樹的結(jié)構(gòu)對(duì)子場(chǎng)景進(jìn)行索引，采用自下而上的分層聚合方式合并子場(chǎng)景。但是該方式缺少全局考慮，導(dǎo)致合并不穩(wěn)健。而陳煜采用通過子場(chǎng)景間的重疊關(guān)系構(gòu)建全局最小高度樹，并尋求整個(gè)場(chǎng)景中的最優(yōu)種子模型，以此為基礎(chǔ)漸進(jìn)式合并子場(chǎng)景，避免增量式合并過程中的誤差累積。但是，上述方法中并未考慮子場(chǎng)景間重疊影像優(yōu)化梯度方向問題，無(wú)法保證所選擇的合并順序是否具備一致的優(yōu)化方向，容易出現(xiàn)誤差累計(jì)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：提出一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，解決無(wú)人機(jī)測(cè)量中子場(chǎng)景合并時(shí)存在的因誤差累計(jì)導(dǎo)致合并精度并不高的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明從子場(chǎng)景間重疊影像優(yōu)化梯度方向的角度出發(fā)，對(duì)其進(jìn)行增量式合并，以減小子場(chǎng)景合并過程中出現(xiàn)的誤差累計(jì)問題。

3、具體而言，本發(fā)明提供的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，包括以下步驟：

4、s1、獲取無(wú)人機(jī)航測(cè)影像初始整體場(chǎng)景圖 g，并將其分割為的不同子場(chǎng)景的子圖 gs；

5、s2、對(duì)子場(chǎng)景采用極大團(tuán)進(jìn)行擴(kuò)張，提高子場(chǎng)景共同連接點(diǎn)個(gè)數(shù)，得到擴(kuò)張后的子場(chǎng)景；

6、s3、針對(duì)擴(kuò)張后的子場(chǎng)景，從不同子場(chǎng)景間共重疊影像相機(jī)參數(shù)的優(yōu)化梯度方向的角度出發(fā)，計(jì)算重疊影像相機(jī)參數(shù)的優(yōu)化梯度方向的一致性；

7、s4、根據(jù)優(yōu)化梯度方向的一致性進(jìn)行增量式子場(chǎng)景合并，得到最終實(shí)景三維模型。

8、一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令及數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法。

9、一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建設(shè)備，包括：處理器及所述存儲(chǔ)介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行所述存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法。

10、本發(fā)明提供的有益效果是：

11、采用基于極大團(tuán)的子場(chǎng)景圖拓展、子場(chǎng)景梯度一致性估算以及增量式子模型合并三個(gè)步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)子場(chǎng)景的高精度合并，能夠減少子場(chǎng)景合并過程中出現(xiàn)的累計(jì)誤差，保證最終合并模型的精度，為無(wú)人機(jī)影像三維重建提供高精度的定位定向結(jié)果，同時(shí)為實(shí)景三維模型應(yīng)用提供高精度數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)特征：

1.一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：方法包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：步驟s2具體為：

3.如權(quán)利要求1所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：步驟s3中，重疊影像相機(jī)參數(shù)的優(yōu)化梯度方向的一致性的計(jì)算公式如下：

4.如權(quán)利要求3所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：和的確定過程如下：

5.如權(quán)利要求1所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：步驟s4如下：

6.如權(quán)利要求5所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：選取初始子模型過程如下：

7.如權(quán)利要求5所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：選取待合并的最優(yōu)子模型的過程如下：

8.如權(quán)利要求5所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法，其特征在于：增量式合并的過程如下：

9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于：所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令及數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~6任一項(xiàng)所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法。

10.一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建設(shè)備，其特征在于：包括：處理器及存儲(chǔ)介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~6任一項(xiàng)所述的一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及航空測(cè)量領(lǐng)域，公開了一種增量式子場(chǎng)景合并的三維重建方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括，獲取無(wú)人機(jī)航測(cè)影像初始整體場(chǎng)景圖G，并將其分割為的不同子場(chǎng)景的子圖G<subgt;s</subgt;；對(duì)子場(chǎng)景采用極大團(tuán)進(jìn)行擴(kuò)張，提高子場(chǎng)景共同連接點(diǎn)個(gè)數(shù)，得到擴(kuò)張后的子場(chǎng)景；針對(duì)擴(kuò)張后的子場(chǎng)景，從不同子場(chǎng)景間共重疊影像相機(jī)參數(shù)的優(yōu)化梯度方向的角度出發(fā)，計(jì)算重疊影像相機(jī)參數(shù)的優(yōu)化梯度方向的一致性；根據(jù)優(yōu)化梯度方向的一致性進(jìn)行增量式子場(chǎng)景合并，得到最終實(shí)景三維模型；本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)子場(chǎng)景的高精度合并，能夠減少子場(chǎng)景合并過程中出現(xiàn)的累計(jì)誤差，保證最終合并模型的精度，為無(wú)人機(jī)影像三維重建提供和實(shí)景三維模型應(yīng)用提供高精度數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)研發(fā)人員：黃偉,胡婧,趙晨宇,楊瑯
受保護(hù)的技術(shù)使用者：武漢輕工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15