【摘 要】
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针对现有SfM算法初始模型构建、关联影像递增不尽合理导致误差累积等问题,提出一种耦合单-多旋转平均迭代优化的低空影像SfM三维重建方法。首先,基于影像相对定向关系建立初
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,西南交通大学地球科学与环境工程学院,东华理工大学水资源与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41861062;41401526;41501492);江西省自然科学基金(20171BAB213025;20181BAB203022);江西省高等学校科技落地计划(KJLD14049)~~
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针对现有SfM算法初始模型构建、关联影像递增不尽合理导致误差累积等问题,提出一种耦合单-多旋转平均迭代优化的低空影像SfM三维重建方法。首先,基于影像相对定向关系建立初始影像关联无向图,以多因素为依据构建最优增量决策函数锁定强关联影像。其次,利用顾及粗差的单旋转平均递增式添加强关联影像以扩充局部参考系下影像关联有向图,并采用四元数支持下无须物方点参与平差的多旋转平均迭代优化计算全局一致性旋转与平移矩阵最优解。最后,利用光束法区域网平差统一优化整个网络,得到精确的旋转与平移矩阵及物方点。试验结果表明,与现有
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