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影像測量儀中常見的錯誤有哪些?

2023年06月21日 07:29:09人氣:686來源:東莞市祥宇精密機械有限公司

影像測量儀是一種精密測量儀器,廣泛應(yīng)用于工程、地質(zhì)、環(huán)境等領(lǐng)域中。它通過攝影記錄目標物體的圖像,并利用相機的內(nèi)部參數(shù)和外部姿態(tài)信息進行三維重建,從而獲得目標物體的尺寸、形態(tài)、位置等幾何信息。影像測量儀可以快速、高效地完成測量任務(wù),提高了測量的精度和效率,但在實際使用中也會出現(xiàn)一些錯誤。本文將對影像測量儀中常見的錯誤進行介紹。


二、常見錯誤及解決方案

1. 圖像畸變

在影像測量過程中,由于相機內(nèi)部結(jié)構(gòu)、光學元件等因素的影響,所拍攝的圖像可能會產(chǎn)生畸變。這種畸變會導(dǎo)致圖像中的直線不再是直線,曲線不再是曲線,從而影響圖像處理和三維重建的精度。因此,在進行影像測量之前,需要對圖像進行畸變校正。畸變校正的方法主要有以下兩種:


(1)基于標定板的畸變校正

該方法需要用到一塊標定板,標定板上通常印有黑白相間的棋盤格。在拍攝標定板時,需要使標定板展開,并保證標定板上的每個格子都能夠被拍攝到。通過對標定板拍攝得到的圖像進行處理,可以計算出相機的內(nèi)部參數(shù)和畸變系數(shù),從而進行圖像畸變校正。

8.png

(2)基于自然場景的畸變校正

該方法不需要使用標定板,而是利用自然場景中的特征點進行畸變校正。常用的自然場景畸變校正方法有SIFT算法和SURF算法。這兩種算法均能夠提取圖像中的特征點,并且具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。


2. 相機標定誤差

影像測量儀的精度受到相機標定的影響。相機標定誤差包括內(nèi)參誤差和外參誤差兩部分。內(nèi)參誤差反映了相機內(nèi)部參數(shù)的精度,包括焦距、主點位置和畸變等;外參誤差反映了相機姿態(tài)的精度,包括相機的旋轉(zhuǎn)角度和平移距離等。如果相機標定過程中存在誤差,將會對后續(xù)的三維重建產(chǎn)生影響。


解決方案:為了避免相機標定誤差對影像測量的影響,需要在進行相機標定時注意以下幾點:


(1)標定板擺放要規(guī)范

在進行相機標定時,需要使用標定板。標定板擺放不規(guī)范會影響標定結(jié)果的精度。因此,在擺放標定板時,需要保證標定板平穩(wěn)、水平,并且每個角度都能被拍攝到。


(2)采集數(shù)據(jù)要全面

在進行相機標定時,需要采集足夠數(shù)量和質(zhì)量的數(shù)據(jù)。如果采集的數(shù)據(jù)不全面,就會影響標定結(jié)果的精度。因此,在采集數(shù)據(jù)時,需要盡可能地覆蓋不同的姿態(tài)、角度和距離。


3. 特征點匹配不準確

特征點匹配是影像測量儀中重要的一步,它能夠提取圖像中的特征點,并將這些特征點進行匹配,從而獲得三維點云數(shù)據(jù)。特征點匹配不準確會導(dǎo)致重建結(jié)果與實際情況存在偏差。

7.png


解決方案:為了避免特征點匹配誤差的出現(xiàn),我們可以采用以下方法:


(1)使用穩(wěn)定的特征點提取算法

影像測量儀中常用的特征點提取算法有SIFT、SURF和ORB等。在選擇算法時,需要考慮其穩(wěn)定性和魯棒性。穩(wěn)定的特征點提取算法可以減少誤差的出現(xiàn)。


(2)進行算法優(yōu)化

即使是使用穩(wěn)定的特征點提取算法,也可能會出現(xiàn)特征點匹配誤差。為了降低誤差的出現(xiàn),可以對算法進行優(yōu)化。例如,可以通過調(diào)整算法參數(shù)或者使用多個算法結(jié)合的方式來提高匹配精度。


4. 重建誤差

影像測量儀在進行三維重建的過程中,可能會產(chǎn)生一些誤差。這些誤差包括相機姿態(tài)誤差、三維點云采集誤差、多視圖幾何約束誤差等。其中,相機姿態(tài)誤差是由于相機標定精度不夠?qū)е碌模S點云采集誤差和多視圖幾何約束誤差則是由于采集數(shù)據(jù)時發(fā)生的誤差。


解決方案:為了避免重建誤差的出現(xiàn),需要在實際操作中注意以下幾個方面:


(1)控制力度和曝光時間


在進行影像測量時,需要控制相機的力度,使得拍攝的圖像盡可能清晰。此外,還需要根據(jù)實際情況選擇合適的曝光時間。如果曝光時間過長或者過短,就會影響測量精度。


(2)采集數(shù)據(jù)時優(yōu)化環(huán)境


在進行影像測量時,需要注意環(huán)境的優(yōu)化。例如,在室內(nèi)測量時需要保證光線充足、背景干凈;在室外測量時需要選擇合適的光線條件和天氣條件。


(3)使用更加精確的算法


可以使用更加精確的三維重建算法來避免誤差的出現(xiàn)。例如,基于深度學習的三維重建算法可以提高重建精度。


影像測量儀是一種非常重要的測量儀器,可以提高測量的精度和效率。但在實際使用中也會出現(xiàn)一些誤差,影響測量精度。本文對影像測量儀中常見的錯誤進行了介紹,并提供了相應(yīng)的解決方案。通過對這些誤差的深入了解和掌握,可以有效地提高影像測量的精度和可靠性。


參考文獻:


[1] 雷澤華, 賈立偉. 影像測量技術(shù)原理[M]. 北京: 科學出版社, 2017.


[2] 張紹林, 唐海濤. 無人機影像測量技術(shù)[M]. 北京: 科學出版社, 2020.

關(guān)鍵詞:測量儀器圖像處理
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