自动全站仪的光斑图像中心定位精度分析

为研制国产的自动目标识别全站仪,自动目标识别与照准全站仪成为研究的热点。本文将CMOS图像传感器内置于RTS010A电动全站仪中,构造自动目标识别全站仪系统。对光斑图像进行处理,提取光斑图像中心点坐标;测试并分析了光斑图像中心定位精度,全站仪望远镜固定不动时,光斑中心定位精度小于0.2个像素坐标,全站仪望远镜沿水平角或竖直角单方向旋转时,光斑中心坐标变化在固定方向小于0.7个像素坐标。认为光斑图像中心定位精度可满足自动目标识别全站仪模型标定的要求。     

图像全站仪及图像测量发展与展望

全站仪是使用非常广泛的测量仪器,但一次只能测量一个点,而且测量效率和精度易受操作员影响。带相机的图像全站仪正好可以避免以上两个问题。图像全站仪取代普通全站仪也是未来测量仪器的发展趋势。图像全站仪将全站仪的实时性、高精度、高稳定性与相机的无接触、面测量、无人为误差等技术优势结合在一起,在天文测量、形变监测、精密工程测量及地形图测绘等领域具有广泛的应用前景。本文在介绍图像全站仪的概念和发展历程的基础上,对图像全站仪的特点和可能的应用领域进行分析,最后结合图像全站仪和图像测量中存在的问题,指出今后的发展方向。     

附有限制条件的间接平差的图像配准算法及其应用

图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤。在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法。针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法。利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值。研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果。     

RTS系列全站仪轴系误差调校方法

阐述了全站仪视准轴、垂直轴和水准轴的几何关系及对测角误差的影响,详细说明了RTS系列全站仪三轴误差的检验和调整方法,使全站仪用户对仪器的轴系误差有初步的了解,有利于用户在使用全站仪过程中有效控制测量误差,保证工程测量精度。     

基于参叉像元和非均匀B样条曲面的遥感图像超分辨率重建

遥感图像之间的信息互补可以提高图像分辨率,但插值方法易使图像边界模糊、部分细节信息丢失。针对这一问题,提出一种基于参叉像元与非均匀B样条插值相结合的遥感图像超分辨率重建方法。利用经灰度匹配和亚像元级几何配准的2景低分辨率图像,通过参叉交错像元采样到原图像网格2倍的网格中;对于没有值的坐标处用三次B样条插值,插值时选用非均匀的节点参数化方法,曲面图像网格点由邻域36个已知像元组成;在求解待插值点参数值时引入平行线法和黄金分割法迭代寻找最优值,使插值更准确;最后对插值后的图像进行复原处理,重建可视效果更好的"高"分辨率图像。对实验图像的评价表明,用本文方法重建的图像在清晰度、信息量、信噪比和分辨率等方面均有较大的提高。     

全站仪三轴误差的检验分析

考虑全站仪竖轴、横轴、视准轴对测角误差的影响,从全站仪三轴误差的数学规律进行探讨,阐述多余观测减小误差的理论,确立测量值检测比对标准和有效利用误差特性,分析竖轴横向倾斜误差、横轴倾斜误差和视准轴误差检验方法,并以实测数据验证其可靠性。     

三维激光扫描仪的任意方向角度分辨率模型研究

提出了截止频率曲线的概念,给出了点云任意方向的瞬时视场角计算模型和点云平均有效瞬时视场角评价模型,并利用平均有效瞬时视场角模型对9款三维激光扫描仪进行分类,结论对如何求解点云任意方向的角度分辨率和整体角度分辨率具有指导意义。     

一种视觉引导经纬仪自动测量方法

文中将TM5100A经纬仪加载高精度摄像头构造视觉引导测量设备,标定十字丝中心点在像平面坐标系下的坐标,对经纬仪旋转水平角和垂直角与目标图像中心像素坐标之间的关系进行标定;摄像头采集目标图像并处理获取目标中心像素坐标,根据像素坐标与经纬仪旋转角关系计算经纬仪旋转角度,进而实现视觉引导经纬仪自动测量;对加载摄像头的经纬仪驱动误差进行测试,驱动误差允许的情况下测试并分析了视觉引导装置的点位测量精度、角度测量精度以及视觉引导准直测量精度,比人工测量精度高,符合工业测量的需求。     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。     

CBERS-02B卫星WFI成像在轨MTF估算与图像MTF补偿

基于高分辨率图像对比法, 利用同一卫星平台上空间分辨率19.5m的CCD相机图像对CBERS-02B卫星上空间分辨率为258m的 WFI成像仪图像进行在轨MTF(modulate transfer function)测量, 获得WFI(wide field imager)相机沿轨、跨轨与45o方向的MTF曲线, 并计算出3个方向的线扩展函数LSF(line spread function), 获得3个方向的有效半带宽。结果表明WFI相机红波段跨轨、沿轨与45o方向的有效半带宽, 即有效瞬时视场, 分别为1.188, 1.165与1.281个像元, 近红外波段为1.258, 1.195与1.326个像元。基于获得的MTF, 利用维纳滤波法对WFI图像进行补偿, 部分恢复了WFI图像的细部信息。