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针对传统的单序列扩展式场景重构方法易丢失场景信息,数据利用率低下等问题,提出一种面向场景重构的多序列间配准的方法。该方法采用相似变换作为配准模型,完成对不同参考坐标系下尺度、旋转、平移相分离的初始配准;然后通过拟合观测平面来抑制噪声点并筛选公共可见点;最终对不同尺度、方位的序列进行配准,配准结果可直接用于后续的重构中。实验表明:通过相应噪声抑制,使得各序列的系统初始重投影误差降低了17.69%到46.86%,终止重投影误差降低了27.5%到71.96%。配准后从相同的47幅图像中可重构10 596个