基于局部到全局优化策略的倾斜影像定向方法

• 作者: 叶培根 杨泽 孙岩标 邾继贵
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 机器视觉 倾斜摄影测量 图像定向 光束平差 最小二乘估计 全局优化
• 年，卷（期）: 2021,（14）
• 所属期刊栏目: 机器视觉|Machine Vision
• 页码范围: 126-136
• 页数: 11页
• 分类号: P231
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.1415001

摘要

作为影像位姿解算的传统方法,光束平差法已被广泛应用于倾斜航空影像定向任务;但其高度依赖良好初值的限制条件,导致在导航系统缺失或者导航精度有限的飞行任务中常发生收敛缓慢或收敛失败的问题.因此,为了在初值质量不佳或缺失的情况下进行有效迭代,提出了一种基于局部到全局优化策略的倾斜图像定向方法来提高优化迭代解算的鲁棒性.所提方法首先根据最大重叠原则来构建"局部地图"(由1个正视图像和4个斜视图像构成),然后通过优化这些局部地图来形成"全局地图".在局部地图中,图像同名点用作约束优化的观测值,以此来获取每个局部地图的未知参数和对应的权值矩阵(信息矩阵).在全局地图中,局部地图的变量估计值及相应的权值矩阵一起构成全局优化问题的观测量和权值.通过一组大型仿真数据集和一组小型国际上公测的真实数据集,对所提方法进行了测试.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法在精度不丢失的前提条件下,收敛速度和收敛性更优.