随着测绘行业应用领域的拓展,继飞机、卫星之后,船舶、车辆和动物等载体也成为了搭载传感器的移动平台,以获得不同类型区域不同尺度的地理空间信息。影像采集传感器也从单个相机发展为多个相机构成的组合型相机,以获得更大的视场范围和更高的影像分辨率。随着智慧城市建设的不断推进,车载移动测量系统成为了采集街景级城市地理空间信息的重要技术,其搭载的组合全景相机能够高效的采集所经过区域的高分辨率影像信息。对于车载组合全景相机采集的大量影像数据,目前主流的处理方法是将组合全景相机一个摄站获取的多张影像通过球面投影模型、柱面投影模型或者立方体投影模型拼接为一张水平视场360度的全景影像,用于可视化浏览。部分学者以360度水平视场角的全景影像为数据源,进行多摄站影像的同名点匹配和空中三角测量,以实现利用全景影像进行几何定位。全景影像主流的成像模型为球理想模型和球严密模型(以球投影模型为例),两种成像模型均以球面像点作为观测值,而组合全景相机影像像点在球模型投影和摄站内重叠区域拼接融合过程中产生了额外的像点误差,导致球理想模型和球严密模型的定位精度均有所降低。本文以组合全景相机各子相机影像作为匹配同名点和进行空中三角测量的数据源,探讨了子相机影像同名点匹配和误匹配剔除问题;将扩展共线方程引入到组合全景相机影像的空三平差中,比较分析扩展共线方程、常规共线方程、球理想模型和球严密模型的空三定位精度;比较分析了与组合全景相机影像拍摄有关的各种参数对影像匹配和空三定位精度的影响。论文的主要研究内容和结论为:1.组合全景相机子相机影像同名点匹配。本文以组合全景相机子相机影像作为数据源来匹配同名点,利用移动测量系统采集的POS数据结合场景中感兴趣区域的最大深度信息确定影像间的重叠关系,然后逐像对的匹配同名点并利用多种约束来剔除误匹配。实验结果表明,此方法得到的同名点中误匹配率低于2%。2.组合全景相机子相机影像路面区域同名点匹配。利用影像的初始外方位元素和组合全景相机摄影中心到路面的固定距离估计像对间路面区域的单应矩阵,通过单应矩阵对影像采样来消除像对间路面区域的射影和尺度变形,使得模板匹配可以得到正确的路面同名点。逐像对的匹配同名点并用多基线约束剔除误匹配。实验结果表明,此方法所得同名点中误匹配率低于4%。3.利用扩展共线方程作为成像模型进行组合全景相机影像光束法平差。扩展共线方程将组合全景相机各子相机间的相对位姿参数引入共线方程,以组合全景相机一个摄站获取的多张影像作为一个成像单元,且以组合全景相机子相机影像像点作为观测值,因此其成像单元的水平视场角为360度,且避免了影像像点在球模型投影和摄站内重叠区域拼接融合过程引入像点误差。实验结果表明,扩展共线方程的空三定位精度和量测精度均高于球理想模型和球严密模型。4.利用实测数据分析基线深度比、深度与影像匹配所得同名点数量之间的关系。实验结果表明,随着基线深度比的逐渐增大,像对间匹配同名点数量的下降速度先快后慢,最终趋于平稳,存在一个下降速度的转折点。同名点数量随着场景深度的增大呈现一种先增多再减少最终趋于平稳的趋势,其中存在一个同名点数量的极大值点。根据不同的场景找到同名点数量下降速度转折点对应的基线深度比和同名点数量极大值点对应的场景深度,从而根据拍摄场景、硬件条件和数据采集要求设置合理的基线长度和拍摄距离。5.通过模拟组合全景相机子相机数量、子相机水平视场角和垂直视场角等参数的变化来模拟组合全景相机影像中同名像点的不同分布,分析其对全景影像空三定位精度的影响。通过模拟组合全景相机相邻子相机摄影中心间距离、相邻摄站基线长度等参数的变化来分析其与组合全景相机影像空三定位精度的关系。实验结果表明:当同名像点在组合全景相机影像的360度水平视场内分布较为均匀时,即使其在组合全景相机的垂直视场或者各子相机影像的水平视场内分布不均匀,也能得到较高的空三定位精度;组合全景相机相邻子相机摄影中心距离不影响扩展共线方程的空三定位精度,但是会显著的降低球理想模型的空三定位精度;相邻摄站间基线长度的增加会降低地面点的重叠度并减小其交会角,从而降低组合全景相机影像的空三定位精度。