双视图方法在关键帧图像三维重建中的应用——Geomagic Studio 12详解

摄像测量学是近年来迅速发展的跨学科领域，它融合了摄影测量、光学测量、计算机视觉和数字图像处理的优势。该学科主要处理数字序列图像，目的是从拍摄的动态或静态场景中精确测量目标的结构参数和运动参数。摄像测量的核心内容包括两个方面： 1. 成像投影关系与三维特性：研究二维图像与三维空间物体的关系，这是基于测量学原理，旨在理解图像中所反映的三维空间几何信息。 2. 图像目标的自动识别与匹配：利用计算机视觉技术，从单幅或多幅图像中提取、匹配目标，追求高精度的定位和识别。与常规图像处理相比，摄像测量更侧重于目标的定位准确性。 在三维地形重建中，双视图方法起着关键作用。这种方法首先通过全图的稀疏特征点匹配来计算两幅图像之间的基础矩阵，然后结合相机内参，确定相机间的相对运动，形成投影矩阵。密集匹配点通过三角交会法转化为三维坐标，同时结合关键帧的高程数据和相机姿态参数，获取地面点在水平面局部坐标系中的高程信息。 为了确保算法的鲁棒性和精度，基础矩阵的求解采用了加权和RANSAC联合算法。RANSAC通过在随机选取的8个特征点组中多次运行，寻找支持度较高的最优基础矩阵。在整个过程中，会根据特征点匹配的结果进行调整，确保结果的可靠性。 摄像测量的发展历史可以追溯到摄影术的诞生，特别是模拟摄影测量阶段。随着技术进步，摄影测量、光学测量和计算机视觉的融合催生了摄像测量学的现代形态。摄像测量不再局限于专业摄影测量相机，而是广泛采用普通摄像头，通过标定使其具备测量能力，适应了更广泛的高精度测量需求。摄像测量学不仅扩展了传统测量技术，还在数字化时代推动了三维重建和自动化分析的发展。