摘要
当前无人机摄影测量在测绘、国土、林业等领域得到了广泛应用，其搭载的非量测型相机内方位元素与畸变系数等内部参数是摄影测量模型立体重建的重要参数，数据的精度关系着后续生产成果的质量。由于其需要经常检校，本文选择了易于实施检校工作的二维直接线性变换法、TSAI法、张正友法与灭点法等方法展开研究。为保证结果的可靠性，检校时通常进行多余观测，然后在最小二乘准则约束下对方程组求解，以此计算出相机内方位元素和畸变参数等相机内部参数。由于这一模型未能考虑到系数阵也可能存在误差，导致计算结果不够精确。为解决这一问题，本文引入考虑系数阵误差的整体最小二乘方法计算内方位元素、畸变参数等变量，以此提高相机参数的检校精度，保证数据的生产质量。与经典最小二乘算法相比，该模型更为合理、严密。本文具体工作如下： （1）在对传统相机检校方法研究基础上，选择容易满足条件的二维直接线性变换法、TSAI法、张正友法与灭点法等方法进行研究，采用二维平面格网作为标定模板完成数据采集，对NikonD800和索尼ILCE-7R两台相机检校，应用整体最小二乘方法进行数据解算。通过与使用经典最小二乘方法解算的检校值相比，使用整体最小二乘方法的检校值更为准确。 （2）结合C#和Python语言，完成了相机检校系统的开发，该系统使用Harris提取角点，可使用直接线性变换法、TSAI法、张正友法与灭点法改进等四种方法在最小二乘和整体最小二乘的约束下对检校数据进行解算。
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