[发明专利]基于同名直线特征的相对定向方法

摘要

本发明涉及一种基于同名直线特征的相对定向方法。首先，在立体像对上采集同名直线特征；将平行直线特征、垂直直线特征和相交直线特征的相对定向方程联立，线性化，在给定初值的情况下，采用最小二乘平差的方法进行迭代计算，精化并确定两张影像之间的相对位移t和旋转R。本发明在解算过程中，不需要传统的同名点特征，不引入任何附加参数，仅仅依靠同名直线特征之间的相互关系，即可解算两张影像之间的相对位移和旋转；能够解决纹理贫乏区域由于同名点不足而无法准确定向的问题，可应用于城市三维建模、工业摄影测量、Lidar点云数据与航空影像配准等方面。

主权项

1.一种基于同名直线特征的相对定向方法，其特征在于，将线状地物在立体像对上的灰度特征定义为同名直线特征，具体是：令L₁，L₂表示两条物方直线，将物方直线L₁反投影到立体像对，在每一张影像上分别对应一条像方的直线；这两条像方直线定义为l₁和l₁'；同理，将物方直线L₂反投影到立体像对，也对应两条像方直线，分别定义为l₂和l₂'；由于像方直线l₁和l₁'对应同一条物方直线L₁，因此直线l₁和l₁'为同名直线；同理，l₂和l₂'也为同名直线；物方直线L₁，L₂在空间中可能存在不同的几何拓扑关系，包括平行关系、垂直关系和相交关系，每一种关系都能够列出一个相对定向方程，为相机几何定向解算服务；该相对定向方法包括以下步骤：步骤1，根据输入的左右两张影像构成的立体像对，提取直线特征，包括同名平行直线特征、同名垂直直线特征以及同名相交直线特征；步骤2，根据不同的直线特征，分别列出不同的相对定向模型；步骤3，联立所有的相对定向模型，线性化，构建误差方程组；步骤4，采用最小二乘的方法，迭代计算相机之间的相对定向参数；所述的步骤2中，根据L₁，L₂的平行或者垂直或者相交，分别定义相对定向模型；情况一：L₁和L₂平行：当L₁和L₂平行，存在关系式式中，R表示相对定向的旋转矩阵，用于表达相机之间的旋转；表示内参数矩阵单位化下的像方直线坐标；由式(1)可见，一对平行直线可以得到两个方程；在有初值的情况下，可以进行迭代计算旋转矩阵R；由于空间向量与位移无关，因此仅仅依靠平行关系，是无法解算相机偏移t；情况二：L₁和L₂垂直：当空间直线L₁和L₂垂直，可以得到关系式式中，R表示相对定向的旋转矩阵；表示内参数矩阵单位化下的像方直线坐标；由上式可见，根据垂直关系，一对互相垂直的线可得到一个方程；在有初值的情况下，可以进行迭代计算得到旋转矩阵R；由于空间向量与位移无关，因此仅仅依靠垂直关系，是无法解算相机偏移t；需要采用新的直线几何关系来计算相机偏移t；情况三：L₁和L₂相交，可以得到关系式：式中，符号‑表示将向量的坐标分量倒序；L₁，L₂表示物方直线的Plucker坐标；令S₁，S₂分别表示左右影像相机的摄影中心；仍然采用3×1的齐次向量表示像方直线l₁,l₂,l₁',l₂'；令π_i表示摄影中心S₁与直线l_i所构成的平面，π_i'表示摄影中心S₂与直线l_i'所构成的平面，其中，i＝1，2；π₁,π₁',π₂,π₂'可分别用一个4×1的齐次向量表示：其中，表示内参数矩阵单位化下的像方直线坐标；分别表示左右影像在内参数矩阵单位化下的摄像机矩阵；假定以左影像的像空间坐标系为世界坐标系，左右影像的摄像机矩阵分别表示为：R是以相对定向角元素ω，κ组成的旋转矩阵；t＝(1,μ,ν)^Τ表示相对定向线元素；I表示3×3的单位矩阵；0表示3×1的零向量；空间直线L₁、L₂分别是平面π₁,π₁'之间和平面π₂,π₂'之间的交线；空间直线L₁，L₂的Plucker坐标可以表示为：其中，表示直线L₁，L₂的Plucker坐标分量；vec()表示将4×4的Plucker矩阵向量化，其中i＝1,2；式(3)、式(4)和式(5)表示当直线相交时，所确定的相对定向模型，不仅包含旋转矩阵R，还包含相机偏移t，仅需要至少两对同名个相交直线，即可进行解算t。