输电线路杆塔的三维重建研究是通过无人机采集输电线路杆塔的图像数据,然后利用计算机视觉技术进行三维重建,重建出表面致密、纹理丰富、可视化强的三维杆塔结构模型。本研究课题是基于电网的工程应用背景而设立,具体研究内容为:基于图像质量约束的无序图像关键帧提取和采用去抖动模糊算法的稠密三维重建。本课题研究不仅具有理论研究意义而且还具有实际应用价值:在理论研究层面,无人机采集的数字图像是无序图像,存在数目众多、信息冗余、质量参差不齐的问题。无人机采集大场景对象的图像进行三维重建时因抖动产生的模糊现象以及二维图像序列经运动恢复结构SFM(Structure From Motion)后得到的三维点云稀疏、可视化差的问题,都是我们急需解决的问题;在实际应用层面,无人机以轻便、灵巧、快捷的优势对输电线路进行巡检,可以弥补人工目测有死角、盲点的缺点,同时可以进入地形复杂、环境恶劣、巡检人员不宜进入的地方巡检,巡检效率高、安全系数高。巡检员可不去杆塔处去目测,直接在电脑面前对采集的杆塔图像信息进行立体视觉三维重建,使重建的三维杆塔效果逼真,细节丰富,可以满足巡检的视觉要求,本课题将有效的节省人力、物力,为电网的安全运行保驾护航。本课题包含基于图像质量约束的无序图像关键帧提取和采用去抖动模糊算法的稠密三维重建。具体研究内容如下:(1)本课题根据无人机巡检、图像采集的需求,建立四旋翼无人机图像采集系统。根据各子系统的结构功能对器件进行选型,搭建无人机输电线路图像采集平台,测试、验证平台的稳定性。(2)分析、对比无序图像的聚簇和关键帧提取算法:本课题首先采用不预设K-均值的聚簇算法对无序图像进行自动聚簇;其次根据相似距离从每簇中提取出离聚簇中心最近的一帧作为关键帧;最后采用二次模糊处理算法对提取的关键帧进行质量评价,其评价值若满足质量要求则保留,不满足则返回原来的簇中重新进行关键帧的提取与评价,直到提取的关键帧满足质量要求为止。(3)分析、对比航拍图像去抖动模糊算法和三维重建算法:本文首先采用去抖动模糊算法恢复模糊图像的原始图像信息,然后在运动恢复结构的基础上进行基于点云的稠密三维重建,最后对稠密重建后的点云进行泊松表面重建以得到表面致密、均匀、色彩丰富的三维杆塔模型。综上所述:基于无人机航拍输电线路杆塔的三维重建课题,提出基于图像质量约束的无序图像关键帧提取方法,提取出质量高、信息丰富的关键帧。提出采用去抖动模糊的稠密三维重建算法,重建出表面致密、纹理丰富、效果逼真的三维结构模型,因此本课题兼具理论研究意义与实际应用价值。