Определение положения в космосе на основе сопоставления изображения с 3D-цифровой моделью поверхности. Никита Шахулов

положения камеры на основе начальной внешней ориентации изображения. Была рассмотрена новая схема гибридного консенсуса случайной выборки (RANSAC) для улучшения оценки положения камеры как для 2D-3D, так и для 2D-2D совпадений [15], в которой подходящий решатель может быть автоматически выбирается из гибридных различных минимальных решателей на каждой итерации.

      Крупномасштабное визуальное географическое местоположение было опубликовано в [16]. В этой работе подробно обсуждалась двунаправленная взаимосвязь между изображением и местоположением, были всесторонне рассмотрены новейшие технологии в области крупномасштабной визуальной географической локации, а также обсуждалась новая тенденция в этой области. В частности, регистрация 2D—3D является ключевым шагом для создания эталонной цифровой 3D-модели земли [17—19]. Использование прямых методов 2D—3D регистрации показало лучшую производительность с точки зрения улучшения производительности регистрации [20]. В [20], применяя квантование визуального словаря и приоритетный поиск соответствия, была изучена проблема быстрой локализации на основе изображений на основе эффективного прямого сопоставления 2D-3D. Стремясь решить такие проблемы, как масштабируемость и неоднозначность из—за прямого метода сопоставления 2D—3D, в [21] был исследован принципиальный подход глобального сопоставления 2D-3D, в котором для достижения локализации камеры использовалась глобальная контекстуальная информация из обоих наборов данных. Чжао и др. [22] представили надежный метод измерения сходства для сканирования 2D-изображения в 3D-диапазоне, собранного в городских сценариях с использованием недорогих и высококачественных датчиков путем вычисления измерений сходства между набором пар атрибутов 2D—3D. Автоматический и точный метод сопоставления изображения с моделью был предложен в [23], где для выполнения регистрации использовался алгоритм оптимизации роя частиц (PSO). PSO объединил разреженные и плотные объекты, чтобы значительно увеличить их сильные стороны, независимо от модальностей как изображения, так и 3D-модели. Однако качество регистрации, на которое влияют параметры PSO, нуждается в более детальном анализе. PSO также может быть использован для уточнения перевода между двумя различными представлениями [24]. Ли и др. [24] предложили автоматический и не требующий маркеров метод регистрации для точной регистрации, основанный на семантических признаках, извлеченных из панорамных изображений и облаков точек. Глобальная система позиционирования (GPS) и IMU использовались для предоставления некоторых вспомогательных средств для структуры из движения (SfM) для оценки точной матрицы вращения между панорамной камерой и лазерным сканером.

      Для метода PSO параметры могут оказывать некоторое негативное влияние на оценку внешней ориентации камеры. Чтобы справиться с этим недостатком, был использован метод поиска глобальной оптимизации, основанный на ветвлении