车载序列数码影像直接相对定向的计算机视觉分析

"车载序列影像直接相对定向质量的研究旨在验证在地面大转角、小面幅的序列数码影像中应用直接相对定向技术的效果。该研究采用SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配，提出了一种计算机视觉分析方法，简化了解算流程。研究表明，计算机视觉方法能有效地处理大转角影像，特别是车载序列数码影像的匹配问题，解算结果稳定。尽管当前直接相对定向的质量还有待提高，但这种方法对室内移动机器人导航、无人驾驶等领域的环境感知具有一定的参考价值。同时，分析了影响其质量的主要因素，为未来提升视觉量测质量提供了思路。关键词包括相对定向、计算机视觉、矩阵分解、直接地理参考、位姿系统、序列影像、移动测图、尺度不变性特征变换和随机取样一致性估计。" 详细解释： 1. 直接相对定向：在摄影测量中，直接相对定向是指通过图像特征匹配来确定相机的相对位置和姿态，无需先建立控制点网络。在这个研究中，它被应用于车载序列数码影像，以解决大转角影像的匹配问题。 2. SIFT特征匹配：SIFT（尺度不变特征变换）是一种强大的图像特征检测和描述方法，能够识别不同尺度和旋转的图像特征。在本研究中，SIFT用于在不同视角的图像之间找到对应点，以进行相对定向。 3. 矩阵分解：在解算过程中，可能采用了矩阵分解技术，如奇异值分解(SVD)，来求解相机的姿态参数。 4. 直接地理参考：这是将图像像素坐标转换为地理坐标的过程，是摄影测量中的关键步骤。在车载序列影像中，直接地理参考有助于将捕获的数据与实际地理位置关联起来。 5. 位姿系统：位姿系统是指跟踪设备的位置和姿态的系统，对于车载序列影像的直接相对定向，位姿信息是至关重要的。 6. 序列影像：研究关注的是连续拍摄的一系列图像，这些图像通常包含大量的运动和视角变化，如车载摄像头拍摄的影像。 7. 移动测图：移动测图是指使用移动平台（如车辆）上的传感器进行地图制作或地理空间数据收集，本研究中的车载序列影像直接相对定向与此密切相关。 8. 尺度不变性特征变换（SIFT）和随机取样一致性估计（RANSAC）：SIFT用于提取稳定的图像特征，而RANSAC则用于去除匹配过程中的噪声和误匹配，提高匹配的准确性。 9. 质量分析：研究指出了当前直接相对定向方法的不足，如质量不高，但同时也提供了改进的潜在方向，这对于提高导航和环境感知的精度具有重要意义。 10. 应用领域：研究结果对室内移动机器人和无人驾驶的环境感知有指导意义，这些领域需要高精度的定位和导航技术。 通过上述分析，我们可以看出这篇研究在车载序列影像的直接相对定向技术上做出了贡献，不仅提出了有效的解决方案，还为未来的研究提供了理论基础和改进方向。