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基于单目悬停相机的定轴慢旋空间非合作目标三维表面重建
近年来，无人机技术的飞速发展，使得无人机在各个领域得到了广泛的应用，例如，安防、环境监测、消防、农业等行业。其中，无人机在空间目标重建方面受到了越来越多的关注。本文将针对单目悬停相机的定轴慢旋空间非合作目标三维表面重建进行研究。
一、研究背景
在无人机的任务中，将目标从空中拍摄下来进行图像处理，提取出目标的特征信息是必不可少的环节。然而，由于无人机在飞行过程中具有很高的灵活性，造成了拍摄时的摄像机姿态的多样性，这对于空间目标的三维建模是极大的挑战。因此，如何有效地提取出空间目标的特征信息，从而实现目标的三维表面重建，是本文所要解决的问题。
二、悬停相机定轴慢旋原理
单目悬停相机的定轴慢旋原理是利用相机自身在空间中的悬停，绕着自身的某一轴以较慢的速度进行旋转，通过多个角度不同的拍摄，获得空间目标的部分信息。因此，仅仅依靠一张图像很难重建目标的三维形态，因此需要利用多张图像将信息融合起来。
三、三维表面重建算法
三维表面重建是指提取出目标表面的三维形态的过程，本文中所采用的算法是基于视觉测量方法进行重建。具体地，主要包括以下步骤：
1、相机标定
在拍摄的每张图像中，需要根据相机的内外参数对图像进行校正，以尽可能减少图像中存在的畸变。因此，相机标定是实现重建的关键一步。
2、特征匹配
通过多张图像的匹配，获得目标在三维坐标系中的位置，从而实现目标的三维建模。
3、三维点云生成
根据特征匹配的结果，在三维坐标系中实现点云的生成。
4、三维表面生成
通过反投影等方法，生成目标三维表面。
四、总结
本文针对单目悬停相机的定轴慢旋空间非合作目标三维表面重建进行了研究。通过相机标定、特征匹配、三维点云生成、三维表面生成等步骤，实现了对空间目标的三维建模。尽管在实现过程中还存在一定的问题和挑战，如姿态误差、多视角间的重叠率等，但这也为后续的研究提供了重要的基础。