【摘 要】
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增量式运动恢复结构(ISFM)实现了无序影像的三维重建,在精细化建模、现实场景三维记录以及互联网影像三维重建等领域发挥了重要的作用。但增量式运动恢复结构方法仍存在稳健
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,航天工程大学,地理信息工程国家重点实验室,城市空间信息工程北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41501482);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(SKLGIE 2015-M-3-6);城市空间信息工程北京市重点实验室经费(2017203)~~
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增量式运动恢复结构(ISFM)实现了无序影像的三维重建,在精细化建模、现实场景三维记录以及互联网影像三维重建等领域发挥了重要的作用。但增量式运动恢复结构方法仍存在稳健性差和精度低等方面的问题,常导致三维重建结果难以令人满意甚至三维重建失败,严重限制了增量式运动恢复结构技术的发展应用。本文提出了一种增强稳健性、提升精度的运动恢复结构方法。本文方法有如下3点贡献:①针对立体影像特征匹配结果误差点多的问题,提出了一种顾及特征响应值的参数自适应RANSAC方法,在有效剔除误匹配的同时,最大限度地保留了正确的匹配点
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