中文摘要：

"基于图象的大场景三维重建"这里指利用多幅高分辨率光学图象(如无人机获取的地面立体图对;车载视频图象;从不同角度获得的多幅数码相机图象等)对室外场景的重建.基于图象的大场景三维重建是三维地形图生成,古建筑复原,虚拟现实和普适游戏等众多领域的核心支撑技术.本项目重点突出重建方法的自动化能力和重建结果的高精度. 根据项目指南,拟重点研究以下几个关键问题: (1).图像特征的高精度定位和自动匹配；(2).可控的点匹配扩散方法；(3).摄像机成像几何模型对外参数标定的误差传递；(4).大场景三维数据的融合与高效的曲面片拟合方法。通过本项目的实施,将在理论上形成比较系统的大场景重建理论和方法,同时形成二个原型系统和若干应用模块,在军事和文物保护领域得到初步应用.

结论摘要：

本项目围绕基于图像的大场景三维重建进行了系统性研究，取得的主要成果包括以下几方面 （1）分层视觉的Cayley计算理论与方法通过引入Cayley变换，给出了无穷远Cayley变换的射影表达、无穷法向量的Cayley计算方法，创立了分层视觉的Cayley计算理论与方法，极大地提高了经典分层计算方法的数值稳定性和标定精度。（2）基于灰度序的特征描述与匹配提出了多种特征点的灰度序描述和特征直线的几何不变量描述方法，这些方法具有几何仿射不变性和灰度单调不变性，与现有描述方法相比具有更高的鉴别力和更高的鲁棒性；所提出的剔除误匹配的对应函数匹配方法，较广泛使用的RANSAC方法有更好的匹配性能。（3）最优三角化快速方法三角化是任何立体视觉的基本操作。首先将原始最优三角化问题转化为一种在组合图像空间求解4-维基本锥面欧氏标准形的最近点问题，使问题得到了有效简化。同时给出了一种快速最优化方法和三种计算效率更高的次优化算法。（4）测试数据库和图像数据库建设建立了一个标准测试数据库，其中包含三个典型建筑的激光扫描数据和对应的图像数据。此外，建立了一个包含四大佛教圣地（五台山、普陀山、峨眉山、九华山）与二大道教圣地（武当山、青城山）古建筑的图像数据库。这些数据可以从(http://vision.ia.ac.cn)免费下载。（5）三维重建系统与应用研发了一套基于CPU+GPU的大场景三维重建实验系统，并在国家重大专项、国家科技先导专项、863智慧城市等项目得到了初步应用。