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DLT算法MATLAB代码-摄影测量:此仓库包含我的摄影测量基础算法实验结果

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简介:
本仓库提供了基于DLT(Direct Linear Transformation)算法的MATLAB代码,旨在展示摄影测量中的基础技术及其应用成果。 该存储库包含了我关于摄影测量基本任务的实验代码。 **单应性数学基础** 此部分代码展示了如何对线和点进行单应性的基本转换。 **全景图生成** 在本实验中,将三个不同视角拍摄的照片拼接成一张全景图片。具体步骤如下: - 通过围绕共同投影中心旋转相机来获取三张无视差的输入照片。 - 在每张图像中选择特征点,并确保这些点位于同一平面上以进行对应的分析。 - 利用选定的特征点估计从一幅图到另一幅图之间的单应性变换。 - 使用奇异值分解(SVD)计算单应矩阵,然后将第一张图片校正至第二张图片所在的平面,再将经过校正后的第二、第三张图片合并为一张全景图像。 **相机标定** 此实验介绍如何利用直接线性变换(DLT)进行相机的内外参数估计。 - 通过手动选取2D控制点并生成对应的3D控制点来进行对应分析(依据在校准对象上绘制的图案)。 - 至少需要六个以上的匹配点来执行DLT算法。 - 利用奇异值分解从这些对应关系中推导出投影变换矩阵,再利用RQ分解进一步细化该估计结果以获得相机的内参和外参。

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  • DLTMATLAB-
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    本仓库提供了基于DLT(Direct Linear Transformation)算法的MATLAB代码,旨在展示摄影测量中的基础技术及其应用成果。 该存储库包含了我关于摄影测量基本任务的实验代码。 **单应性数学基础** 此部分代码展示了如何对线和点进行单应性的基本转换。 **全景图生成** 在本实验中,将三个不同视角拍摄的照片拼接成一张全景图片。具体步骤如下: - 通过围绕共同投影中心旋转相机来获取三张无视差的输入照片。 - 在每张图像中选择特征点,并确保这些点位于同一平面上以进行对应的分析。 - 利用选定的特征点估计从一幅图到另一幅图之间的单应性变换。 - 使用奇异值分解(SVD)计算单应矩阵,然后将第一张图片校正至第二张图片所在的平面,再将经过校正后的第二、第三张图片合并为一张全景图像。 **相机标定** 此实验介绍如何利用直接线性变换(DLT)进行相机的内外参数估计。 - 通过手动选取2D控制点并生成对应的3D控制点来进行对应分析(依据在校准对象上绘制的图案)。 - 至少需要六个以上的匹配点来执行DLT算法。 - 利用奇异值分解从这些对应关系中推导出投影变换矩阵,再利用RQ分解进一步细化该估计结果以获得相机的内参和外参。
  • 数字编程研究
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    本项目专注于数字摄影测量中的关键算法开发与实现,通过深入分析和创新性设计,提升图像处理精度及自动化水平。 数字摄影测量相关算法编程在VC环境下实现影像特征点提取。
  • -xinlei.rar
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  • 双像解析
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    《双像解析摄影测量法》是一部专注于利用两张不同角度拍摄的照片进行精确三维空间定位与测量的技术专著。本书系统介绍了该方法的基本原理、技术流程及应用案例,旨在为从事地理信息、遥感测绘等领域的专业人士提供深入指导和实用参考。 利用C语言编写的采用点投影系数法和共线方程严密法解求地面坐标的程序及运行截图。
  • .zip
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    《摄影测量编码》是一份关于摄影测量技术及其编码方法的专业资料集,适用于科研人员和工程技术人员参考使用。文档包含了理论知识与实践应用案例。 这是一门大学摄影测量课程设计,使用MATLAB编写,内容涵盖前方交会、后方交会、相对定向、影像匹配以及特征点的处理,并且代码中嵌入了数据,可以直接运行。
  • 中利用DLT求解11个系数
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    本文章介绍了在摄影测量领域内应用Direct Linear Transformation(DLT)方法来精确计算所需的十一项变换系数的过程和技术细节。 在摄影测量领域,DLT(Direct Linear Transformation)是一种常用的技术,用于将图像坐标转换为空间坐标。这使得从二维图像到三维空间的映射成为可能。“摄影测量DLT求11个系数”指的是利用DLT方法解决近景摄影测量问题中涉及的关键步骤:计算一组包含11个线性变换系数的数据集。这些系数能够描述图像像素与实际三维空间点之间的关系。 近景摄影测量是处理近距离目标的领域,如建筑物和地形表面等。在这个过程中,我们需要多张从不同角度拍摄的照片来获取足够的信息。通过分析照片中的特征点,可以建立一个数学模型——DLT模型,并确定目标物体的三维几何信息。这个过程通常包括以下步骤: 1. **特征匹配**:在每一张图像中找到对应的特征点。 2. **构建方程组**:对于每个匹配对,我们可以创建包含11个未知系数的线性方程。如果有n个匹配对,则会得到n个这样的方程。 3. **求解系数**:通过最小二乘法或其他优化算法来解决这些方程,并找到最佳拟合的那11个系数值。 4. **应用变换**:一旦确定了这组系数,就可以将图像中的点转换为它们在三维空间的位置。 VC++程序在这种情况下可能是一个工具,用于实现上述过程。它包括特征检测和匹配算法以及求解线性方程集的方法,并且有可能提供用户界面以便输入图像、输出结果并进行可视化展示。 “DLTxishu”压缩包文件内可能包含这个VC++程序的源代码或执行文件,允许用户通过运行或分析这些代码来理解和应用DLT方法。学习和理解该程序不仅可以帮助掌握DLT理论知识,还能提升在摄影测量及计算机视觉领域的编程技巧。“摄影测量DLT求11个系数”展示了如何从图像数据中提取三维空间信息的实际技术,并且VC++程序是实现这一过程的重要工具之一。通过研究其工作原理与代码细节,可以对摄影测量和计算机视觉领域有更深入的理解。
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  • 与遥感:历史演进.pptx
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