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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (2): 40-45    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.06
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无人机影像稳健区域网平差
薛武1, 赵玲2, 于英3
1.航天工程大学太空安全研究中心,北京 101416
2.91039部队,北京 102400
3.信息工程大学地理空间信息学院,郑州 450001
Robust bundle adjustment for UAV images
Wu XUE1, Ling ZHAO2, Ying YU3
1. Space Security Research Center, Space Engineering University, Beijing 101416, China
2. 91039 Troops, Beijing 102400, China
3. School of Geospatial Information, Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China
全文: PDF(5050 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对无人机影像区域网平差中误匹配点较多,采用方差损失函数可能造成求解参数失真,偏离真值误差大,甚至无法收敛的问题,采用了一种顾及观测值可靠性的稳健区域网平差方法。该方法采用损失函数作为粗差抑制策略,是在Cauchy损失函数基础上的一种变体,主要思想为根据特征点重叠度的均值、方差以及残差大小自适应调整总体损失函数,从而克服误匹配点对平差参数求解的干扰,并设计了不依赖地面控制点的精度评价实用方法。实验表明,该方法在较高误匹配率的情况下,仍然能够得到稳健的平差结果,具有一定实用价值。

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薛武
赵玲
于英
关键词 无人机影像误匹配点稳健损失函数    
Abstract

Aimed at tackling the problems that there are many mismatched points in the bundle adjustment of unmanned aerial vehicle (UAV) images, the variance loss function may cause the distortion of the solution parameters, and there exists large deviation from the true value which even causes impossibility of converge, the authors applied a robust bundle adjustment method considering the reliability of the observation value. This method uses loss function as a strategy to suppress gross errors, and is a variant designed on the basis of Cauchy loss function. The main idea of this method is adjusting the total loss function adaptively according to the mean value and variance of overlap degree and the residual of feature points, so as to overcome the influence of mismatched points on the computation of image parameters. Correspondingly, a practical accuracy evaluation method independent of ground control point (GCP) was designed. Experiments show that the method can still get robust adjustment results with high mismatch rate, and hence it is practical.

Key wordsUAV image    mismatch points    robust    loss function
收稿日期: 2019-06-21      出版日期: 2020-06-18
:  TP79  
基金资助:航天工程大学青年创新基金项目
作者简介: 薛 武(1988-),男,博士,助理研究员,研究方向为无人机摄影测量与计算机视觉。Email: xuewu_81@126.com。
引用本文:   
薛武, 赵玲, 于英. 无人机影像稳健区域网平差[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 40-45.
Wu XUE, Ling ZHAO, Ying YU. Robust bundle adjustment for UAV images. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(2): 40-45.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.02.06      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I2/40
Fig.1  代价函数曲面图
Fig.2  对极几何示意图
区域 影像数量/幅 平台 相机 像幅/像素 航摄时间 行政区划 航高/m 地面分辨率/cm
A 1 209 智能鸟无人机 Canon EOS 5DS 8 688×5 792 2015年10月 内蒙古自治区 700 10.0
B 186 无人直升机 Phase One IQ180 10 328×7 760 2015年10月 河南省 500 5.0
C 563 天宝无人机 SONY_α5100 6 000×4 000 2016年4月 河南省 150 4.0
D 433 天宝无人机 SONY_α5100 6 000×4 000 2016年4月 河南省 150 4.0
Tab.1  实验数据基本情况

同名点数量
(物方/像方)
原始数据 5% 噪声 10% 噪声 15% 噪声 20% 噪声 25% 噪声
BA RBA BA RBA BA RBA BA RBA BA RBA BA RBA
A 68 238/141 592 1.03 0.71 2.32 0.76 4.68 0.81 × 1.33 × 1.50 × 2.84
B 532 324/2 309 275 0.99 0.58 1.21 0.66 3.25 0.72 × 1.29 × 2.01 × ×
C 206 543/454 724 1.23 0.72 1.56 0.84 6.22 0.88 × 1.56 × 2.34 × 2.99
D 330 087/742 503 1.35 0.78 3.11 0.77 5.88 0.98 × 1.07 × 1.12 × ×
Tab.2  数据处理结果
Fig.3  稀疏点云
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