2870.基于正解有理函数模型的遥感影像三维重建【源代码+开题报告+毕业论文】 .doc
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1、详细源代码及数据库请联系本人开题报告论文题目:基于正解有理函数模型的遥感影像三维重建院系: 信息工程学院专业: 姓名: 学号: 指导老师: 一 研究目的和意义在遥感影像成像期间卫星繁琐的姿态控制导致影像的严格几何模型形式极其复杂,要利用其提取地球空间三维信息,需要在向用户提供影像的同时把卫星详细的轨道星历、感应器成像参数和成像公式等信息一并交付,并且,最终用户需要具有摄影测量的专门知识和相当专业、复杂的应用处理系统。因此利用传感器严格的成像几何模型共线条件方程进行摄影测量处理存在一定困难。为了降低对用户专业水平的需求,扩大用户范围,同时保护卫星的核心技术参数被泄漏,有些厂家开始向用户提供一种与
2、传感器无关的通用型成像几何模型RPC(Rational Polynomial Coefficients或Rapid Positioning Capability)模型,也就是有理函数模型,替代以共线条件为基础的严格几何模型。有理函数模型是各种传感器几何模型更广义和更完善的一种表达形式,它适用于各种不同的传感器,研究表明,有理函数模型可以达到严格成像模型的精度,并且有能力替代严格成像模型完成摄影测量处理,同时无物理意义的有理函数系数可有效地实现传感器成像参数的隐藏。因此,利用有理函数模型进行遥感影像三维重建具有十分现实的意义。该课题的研究目的是以正解有理函数模型作为遥感卫星影像定位的几何模型,通
3、过立体像对的配准,获得影像上各地物点的三维坐标。二国内外研究现状: 有理函数模型在传统的摄影测量和遥感领域研究较少,IKONOS卫星影像的广泛应用推动了对有理函数模型的全面研究。(C.Vincent Tao,Yong Hu,2000)首先提出了有理函数模型参数的最小二乘迭代解法,并尝试利用地面控制点进行解算;(Xinghe Yang,2000)将有理函数模型分为正解和反解两种形式,并首次利用影像的严格几何模型成功拟合出有理函数模型,其实验结果表明,按照这种方式建立的有理函数模型可以替代严格几何模型,并且其引入的误差可以忽略不计;(Ian Dowman 2000)介绍了有理函数模型的应用背景,总
4、结其优缺点,并对其精度和稳健性进行分析,认为有理函数模型可用作多种传感器影像的摄影测量重建,并进一步提出了有理函数模型的误差传递算法;之后,(C.Vincent Tao,Yong Hu,2001)又提出了特定情况下,基于有理函数模型的立体定位算法,以及利用控制点更新模型参数的算法;最后,(C.Vincent Tao,Yong Hu,2001)系统总结了几年来国际上的研究成果,对有理函数模型的解算方式、可行性、稳定性、精度以及控制信息的获取进行了全面分析,并对有理函数模型的优缺点进行了客观评价。 Space Imaging公司率先利用有理函数模型处理IKONOS卫星影像, IKONOS影像有理函
5、数模型的建立采用“独立于地形”的方式,即首先利用星载GPS测定的卫星轨道参数及恒星相机、陀螺测定的姿态参数建立严格几何模型,之后利用严格模型生成大量均匀分布的虚拟地面控制点,再利用这些控制点计算有理函数模型参数,其实质是利用有理函数模型拟合严格几何模型。实验证明,有理函数模型拟合的最大误差不超过0.04个像素,均方差优于0.01个像素。利用有理函数模型处理IKONOS卫星影像,可以达到一举多得的效果。首先,它不仅能成功地实现对传感器成像核心信息的保密,同时还保证了立体定位精度;其次,可以不提供原始影像,只销售经几何校正后的影像产品,这样就额外赚取影像几何校正的利润;再者,有理函数模型形式简单,
6、使用方便,降低了对终端用户专业知识的要求,扩大了用户群范围。数字地球公司(Digital Globe)也将有理函数模型作为QuickBird卫星影像的几何模型之一。目前,我国也自主研发了较高分辨率的遥感卫星,获取了大量的对地观测影像,未来几年还有发射更高分辨率卫星的计划。这些高分辨率的卫星影像拥有巨大的应用市场,如能实现其商业化,不仅能获取巨额回报,还可筹资进一步推动后续卫星的发展。三研究内容和技术路线:研究内容1在对通用成像模型的学习与理解的基础之上,建立其正解模型和线性化形式; 有理函数的正解形式为:式中, (i=1,2,3,4)为一般多项式,最高不超过三次,形式如下:p = =+Z+Y+
7、X+ZY+ZX+YX+ZYX+Y+X+Z+X+Z+Y+其中,多项式系数,称为有理函数系数,式中,和分别为像点坐标(X,Y)和地面点坐标(X,Y,Z)经平移和缩放后的标准化坐标,取值范围为( -1.0 , +1.0 ),方法为:式中,为标准化的平移参数,为标准化的比例参数。RFM采用标准化坐标的目的就是减少计算过程中由于数据数量级差别过大引入的舍入误差,从而造成矩阵病态。2推导遥感立体像对的左右影像RFM迭代求解地物点地面坐标的算法。先将有理函数正解形式线性化得到误差方程式,由于原始的方程式是非线性的,所以要迭代求解直至各改正数小于限差为止;在进行地面点三维定位时,利用物方到像方的正解公式,交会
8、解得地面坐标。3利用VC编程实现上述算法;4以实际的影像数据验证上述算法的有效性和正确性。技术路线计算地面坐标的初始值用左右影像的标准化参数将地面点坐标和像点坐标转换为对应的标准化坐标根据正解有理函数模型的线性化形式组成误差方程式求出改正数并以地面坐标的初值反复迭代直至改正数小于阈值,求得地面坐标将误差方程式法化并求解四研究的主要阶段和进度安排第一阶段(12周):收集资料,基础理论学习,编程语言学习;第二阶段(3周):资料研究与分析,编程语言学习;第三阶段(47周):算法设计,编程语言学习;第四阶段(813周):算法实现,试验;第五阶段(1416周):试验分析与算法改进,论文撰写。五查阅的文献
9、资料:1张永生,巩丹超,高分辨率遥感卫星应用,科学出版社2刘军,张永生,范永弘,基于通用成像模型有理函数模型的摄影测量定位方法,测绘通报,20033巩丹超,张永生,有理函数模型的解算与应用,测绘学报,20034张剑清,张祖勋,高分辨率遥感影像基于仿射变换的严格几何模型,武汉大学学报信息科学版。5张永生,刘军,高分辨率遥感卫星立体影像PRC模型定位的算法及其优化,测绘学报,20046巩丹超,邓雪清,张云彬,新型遥感卫星传感器几何模型有理函数模型,海洋测绘,20037万志龙,沈智毅,有理函数模型实现影像点定位和纠正的方法,测绘学院学报,20028张永生,巩丹超,高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算
10、法,2003 1目录摘要Abstract第一章 绪论11.1 引言11.2 研究背景和意义11.3 研究的主要内容和论文的组织2第二章 有理函数模型的研究42.1 有理函数的定义42.2 共线方程52.3 有理函数模型的性质6第三章 有理函数模型的应用93.1 迭代最小二乘解法和RFM的答解93.2 正解RFM拟合精度的讨论133.3 RPC模型的系统误差补偿14第四章 正解有理函数模型三维重建应用实例与分析164.1 正解RFM三维重建算法164.2 正解RFM模型定位实验结果和分析224.3 有理函数模型的综合评价27第五章 结论与展望295.1 总结295.2 需要进一步研究的问题29参
11、考文献致谢摘要针对高分辨率遥感影像,本文探讨了基于有理函数的广义传感器模型,系统地研究了有理函数模型(RFM)的理论、算法和各种特性。包括利用控制点确定参数、目标点定位、多项式次数的选择、与直接线性变换(DLT)、多项式模型的关系等。 本文对处理卫星影像的常见数学模型的原理作了简单的介绍,在此基础上,对有理函数模型(RFM)进行了研究,重点探讨了正解有理函数模型特点和应用,以及基于正解有理函数模型的地面点三维定位算法,并用实验验证该算法的正确性、可行性,探讨了相应的定位精度。介绍了改正RPC模型系统误差的物方和像方方案,试验证明通过对系统误差的补偿,能显著地提高立体影像的定位精度。 本文在模型
12、的建立、立体交会解法、理论特性等方面进行了系统的研究和分析。研究结果表明,通过适当方式构建的有理函数模型其拟合误差可以忽略,因此一定程度上可以替代严格成像模型完成摄影测量处理,同时无物理意义的有理函数系数可以有效地实现传感器成像信息的隐藏。 关键词:线阵CCD影像、有理函数模型,三维重建 AbstractThe rational function model has recently gained considerable interest in remote sensing community. Compared to polynomial models widely used, RFM i
13、s essentially a more generic and expressive form of various sensor geometry models. In this paper, the aspects of RFM such as the theory, algorithm and characteristics are studied. This paper first simply introduces the principles and technical methods of some popular math models which are used to p
14、rocess satellite images , then it studies the rational function model (RFM) comprehensively, probes into its solving methods, develops the stereo geopositioning algorithm based on it, and tests its validity, feasibility and geopositioning accuracy. This paper discusses the geopositioning algorithm o
15、f stereo images RPC models, offers the object space scheme and image space scheme to compensate the systematic error, these two schemes can promote the geopositioning precision of the stereo imageries remarkably.This paper analyzes systematically from setting up of the model, algorithm of stereo int
16、ersection, and theoretical feature. Results show that a properly modeled rational function can achieve an accuracy of rigorous model and can be used to complete photogrammetric processing in place of rigorous model, and, at the same time, the non-physical coefficients of rational function can realiz
17、e hiding of the sensors imaging information effectively.Key Words: linear array CCD image, rational function model, three-dimensional rebuilding第一章 绪论1.1 引言 二十世纪九十年代以来,随着空间技术和传感器技术的飞速发展,遥感影像在分辨率方面有了很大提高,空间分辨率已从最初的80米,提高到30米,10米,1米,甚至可达0.1米(军用);光谱分辨率己达到56纳米的量级,高光谱和超光谱已能细分至数百个甚至上千个波段;在时间分辨率方面,卫星重访周期也在
18、不断缩短,己由原来的1518天,发展到现在的23天。近年来,随着大量的高分辨率遥感卫星投入商业运营,目前民用卫星遥感图像的空间分辨率也已达15米。2001年10月18日,美国数字全球(Digital globe)公司成功发射了“快鸟(QuickBird)”商用高分辨率遥感卫星,空间分辨率首次突破米级,达到了61厘米,树立了民用领域国际遥感卫星的新标志。面对日益丰富的空间影像信息来源,深入研究高时空分辨率遥感影像的处理技术,有效地完成空间信息的快速获取与更新,已成为当前遥感、数字摄影测量、地理信息系统及相关学科的重点研究领域。1.2 研究背景和意义 IKONOS, QuickBird等高分辨率卫
19、星影像的出现,极大地丰富了世界遥感影像市场,也为航天摄影测量提供了新的研究内容,引起了国际摄影测量界的普遍关注。在高分辨率遥感影像的处理当中,产生了许多理论和技术方面值得研究的问题,如各种新型遥感传感器的成像机理、卫星遥感图像三维处理及测图技术、卫星遥感图像智能识别与数据处理技术、多时相、多传感器影像信息的匹配和融合技术等。高分辨率遥感卫星影像具有广阔的应用前景,而其多样性和复杂性使得传统的摄影测量处理技术不再完全适用,因此开展高分辨率卫星遥感影像的基础理论和应用技术研究是十分必要的。 高分辨率遥感卫星的出现,使得利用卫星遥感立体影像实现地面目标的高精度定位与大比例尺测图成为可能。传感器成像几
20、何模型的建立是进行摄影测量立体定位处理的基础,它反映了地面点三维空间坐标与相应像点在像平面坐标系中二维坐标之间的数学关系,一般分为两类:物理传感器模型和广义传感器模型。建立物理传感器模型时,需要考虑成像过程中造成影像变形的物理因素如地表起伏、大气折射、相机透镜畸变及卫星的位置、姿态等等,再利用这些物理条件来建构成像几何模型;广义传感器模型建立时,则不考虑传感器成像的物理意义,直接采用数学函数如多项式、直接线性变换、仿射变换及有理多项式等形式描述地面点和相应像点之间的几何关系。在传统的摄影测量领域,应用较多的是物理传感器模型。由于物理传感器模型与传感器物理和几何特性紧密相关,因此不同类型的传感器
21、需要不同的模型。随着遥感技术和航天技术的发展,画幅式相机在摄影测量领域的垄断地位己被打破,传感器的构造越来越复杂,探测器件、成像方式也发生了很大变化。这就带来了新的应用问题:每一种新的传感器面世都要根据其成像几何关系专门为其建立传感器模型,并在已有的摄影测量软件中加入相应模块进行支持,这大大增加了程序设计、软件升级以及维护的难度。对于线阵CCD推扫式遥感影像,高空间分辨率的特点决定了卫星成像传感器长焦距和窄视场角的特征,如IKONOS的焦距为10米,而视场角小于1度。对于这种成像几何关系,如果采用基于共线方程的物理传感器模型描述,将导致定向参数之间的强相关,从而影响定向的精度和稳定性。虽然存在
22、多种解决相关性的方法,如分组迭代、合并相关项等,但结果并不十分理想,能达到的定位精度有限,从而削弱了遥感影像高分辨率的固有优势。另外,物理传感器模型的建立涉及传感器物理构造、成像方式及各种成像参数,一些高分辨率商业遥感卫星(例如IKONOS等)的传感器信息出于技术保密的目的暂时不向用户公开,在不知道轨道参数和成像参数的情况下,不可能使用严格的物理传感器模型处理其影像。并且,最终用户需要具有摄影测量的专门知识和相当专业、复杂的应用处理系统。鉴于上述原因,同时由于广义传感器模型与具体的传感器无关,因而更能适应传感器成像方式多样化的发展要求,所以广义传感器模型的研究已成为当前摄影测量与遥感领域的一个
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