【摘 要】
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近年来,伴随着数字影像技术的发展,CCD相机由于成像速度快,安全性好,图像易于保存,价格低廉等诸多优势,得到了迅速发展,但是CCD相机属于非量测相机,相机的各个参数未知,在进
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近年来,伴随着数字影像技术的发展,CCD相机由于成像速度快,安全性好,图像易于保存,价格低廉等诸多优势,得到了迅速发展,但是CCD相机属于非量测相机,相机的各个参数未知,在进行摄影测量工作时,需要对其进行检校以得到反映相机物像投影关系的内方位元素及镜头畸变参数。基本矩阵在计算机视觉中扮演着非常关键的角色,一般阐述的是两张图片对应像点之间的相互关系,基本矩阵与景物结构并不关联,只是与摄像机的内部参数以及相对姿态有关,这与摄影测量学中的共面条件方程有异曲同工之妙。尽管两张影像之间的相互关系包含有相机的内部参数,但是前人学者研究认为直接利用基本矩阵或者共面条件方程求解相机内部参数不太适合,解算结果不稳定,并且精度很差。本文以基本矩阵作为研究对象,引入摄影测量基础理论知识,在仅利用像方信息求解相机参数不稳定的情况下,通过基本矩阵求解立体像对的相对定向元素,并且利用点投影系数法求得模型点坐标,而后加入物方相对控制信息,最后将以上信息加入到理论体系完备的自检校光束法平差中,为了克服传统光束法平差占用内存资源多,系数矩阵大且容易奇异的缺点,引入计算机视觉中的稀疏矩阵光束法平差,解算得到相机各个参数。实验中,本文设计了一种彩色编码标志,以便能够自动快速地获取高精度的像点坐标信息。最终的实验表明,采用本文的算法可以有效的求解相机内方位元素及镜头畸变参数,为了验证解算的精度,将本文解算的相机参数与通过三维控制场检校及平面检校的结果进行对比,结果表明,本文方法解算的结果精度介于平面检校与三维控制场检校之间。
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