數(shù)字近景攝影測量中人工靶標(biāo)檢測與識別技術(shù)研究.pdf

1、在數(shù)字近景攝影測量中，借助于特制的人工靶標(biāo)，可快速便捷地完成同名點(diǎn)匹配、三維立體重建和相機(jī)定姿定位等攝影測量任務(wù)。然而，隨著復(fù)雜環(huán)境和缺乏紋理區(qū)域的工程應(yīng)用增多，現(xiàn)有測量系統(tǒng)的人工靶標(biāo)的諸多不足已嚴(yán)重制約了其測量優(yōu)勢的體現(xiàn)。于是，設(shè)計(jì)一種特征簡單、易于布設(shè)且便于算法提取的人工靶標(biāo)，并有效降低靶標(biāo)檢測與識別的時(shí)間復(fù)雜度、提高算法魯棒性，已經(jīng)成為保障測量精度和工作效率的迫切需要。因此，本文提出了一種新穎的人工編碼靶標(biāo)，以及基于模板匹配的人工

2、靶標(biāo)檢測與識別的綜合算法，為數(shù)字近景攝影測量提供切實(shí)有效的改進(jìn)方案，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　首先，提出了一種新穎的人工編碼靶標(biāo)。不同于常見的類圓形靶標(biāo)，該靶標(biāo)將靶標(biāo)框和編碼框分開設(shè)置，不僅能夠保證足夠多的編碼數(shù)目，而且可以避免對特征點(diǎn)的定位造成干擾，同時(shí)，靶標(biāo)簡單獨(dú)特的幾何特征，易與自然背景相區(qū)分。另外，將校驗(yàn)碼技術(shù)應(yīng)用于解碼過程，能夠顯著增強(qiáng)后續(xù)靶標(biāo)檢測與識別算法的魯棒性。
　　其次，提出了基于模板匹配的人工靶

3、標(biāo)檢測與識別的綜合算法。針對常見的基于橢圓擬合的算法存在計(jì)算量大、嚴(yán)重依賴邊緣以及易受噪聲干擾等缺點(diǎn)的現(xiàn)狀，本文以基于形狀的模板匹配算法為核心，結(jié)合改進(jìn)的圖像金字塔加速搜索和自動分層策略，并使用基于人工靶標(biāo)圖案的模板集，獲得圖像中人工靶標(biāo)特征點(diǎn)的大致位置;再基于區(qū)域生長的方法，對特征點(diǎn)進(jìn)行精確定位;最后根據(jù)模板匹配所得的靶標(biāo)位置和方向信息，提取出編碼框所在區(qū)域，完成編碼信息的解碼。為了提高解碼算法的可靠性，本文提出將奇偶校驗(yàn)應(yīng)用于解碼過