摘要: 传统的后方交会最小二乘解法需要良好的外方位元素初值.在无初值或者初值不够精确的情况下,最小二乘迭代不容易收敛.在近景摄影测量或者计算机视觉等领域,往往不提供良好的初值,无法适用传统的后方交会解法.针对上述情况,本文提出了一种基于单应性矩阵的后方交会直接解法,在不需要初值的情况下,获取外方位元素的直接解.该方法根据单应性矩阵所描述的平面几何关系,利用单应性矩阵内在的约束条件,将后方交会问题转换为一个二元二次方程组的求解问题.该方法受舍入误差影响小,在无偶然误差的情况下,解算精度能达到10-9量级,能够避免传统直接解法计算复杂的问题,为传统的平差迭代解法提供良好的初值.此外,在多个控制点共面的情况下,该方法能够直接获得外方位元素的精确解.实验结果表明:在各种不同倾角拍摄的情况下,该方法均能够获得稳定的外方位元素,为后续的后方交会最小二乘算法提供良好的初值.采用本文方法计算的初值参与平差,能够达到与人工给定初值平差一致的精度,且迭代收敛速度是人工给定初值平差的2倍以上.在控制点共面的情况下,该方法的反投影精度能够达到亚像素级,且精度优于大部分主流的直接解法.
摘要:传统的后方交会最小二乘解法需要良好的外方位元素初值.在无初值或者初值不够精确的情况下,最小二乘迭代不容易收敛.在近景摄影测量或者计算机视觉等领域,往往不提供良好的初值,无法适用传统的后方交会解法.针对上述情况,本文提出了一种基于单应性矩阵的后方交会直接解法,在不需要初值的情况下,获取外方位元素的直接解.该方法根据单应性矩阵所描述的平面几何关系,利用单应性矩阵内在的约束条件,将后方交会问题转换为一个二元二次方程组的求解问题.该方法受舍入误差影响小,在无偶然误差的情况下,解算精度能达到10-9量级,能够避免传统直接解法计算复杂的问题,为传统的平差迭代解法提供良好的初值.此外,在多个控制点共面的情况下,该方法能够直接获得外方位元素的精确解.实验结果表明:在各种不同倾角拍摄的情况下,该方法均能够获得稳定的外方位元素,为后续的后方交会最小二乘算法提供良好的初值.采用本文方法计算的初值参与平差,能够达到与人工给定初值平差一致的精度,且迭代收敛速度是人工给定初值平差的2倍以上.在控制点共面的情况下,该方法的反投影精度能够达到亚像素级,且精度优于大部分主流的直接解法.
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