《表2 College数据集的G20、sSBA和ParallaxBA收敛性Tab.2 The convergence of G20, sSBA, and ParallaxBA for College
试验采用信息工程大学提供的一组多姿态航摄影像数据进行,参与平差的数据包括468个相机,1 236 502个三维特征点,故平差中的未知数为3 712 314,观测方程数为6 215 048。将上述变量和观测量输入到G20、sSBA和ParallaxBA中,在保证有相同的初值(初始MSE)时,最后的收敛精度(收敛MSE)、迭代次数、线性方程数和运行时间见表2;另外三种软件包的每次迭代的目标函数曲线见图10。G20的GN优化的平差因法方程奇异造成平差问题发散,利用LM优化法,需要200次迭代才能收敛到25.723 307;sSBA需要200次迭代才能收敛到9.272 481。ParallaxBA只需要12次或17次迭代便可收敛到更小的值,即0.734 738。时间效率上,ParallaxBA GN版本平差的效率分别是G20和sSBA效率的18倍和12倍;ParallaxBA LM版本平差的效率分别是G20和sSBA效率的12和9倍。平差的最终结果见图11、图12。图11为重建出College的三维点和相机姿态,其中三角锥为相机,深色点为重建点云。图12为College的三维点,颜色不具有任何实际物理意义。
图表编号 | XD008254500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.06.01 |
作者 | 晏磊、陈瑞、孙岩标 |
绘制单位 | 北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室、北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室、伦敦大学学院土木环境与地理工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
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