基于DSM的遥感图像拼接线自动生成技术

在DSM滤波和权值确定的基础上,提出了一种基于DSM的遥感图像拼接线自动提取方法.该方法首先基于流水模型的基本原理设计了拼接线自动选择规则,然后利用数学形态学对自动提取的拼接线进行了膨胀处理.实验结果表明,该方法提取的拼接线能够有效地规避建筑物投影差等问题,确保了自动拼接线提取的有效性.     

一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法北大核心CSCD

针对影像密集匹配得到的分块DSM数据,本文提出了一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法。该方法利用DSM数据重叠区的高程偏差构建重叠区域的差值影像和差分影像,将经过去噪、拉伸和反向计算的差值影像和差分影像做融合处理。针对融合数据采用基于最小生成树的最优路径搜索方法,提取最优镶嵌线。试验结果表明,使用本算法提取的镶嵌线能有效避开高程差异大的凸出地物,保证地物的完整性,能够解决DSM数据镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。该方法有效减少了传统镶嵌方法带来的误差,可靠性和稳定性较高。     

基于FME的DSM变化检测提取方法研究

本文基于FME平台,采用目标级变化检测方法,基于同一区域不同时相影像,设计了一个DSM变化检测范围提取的模板。对同一位置不同时相的DSM进行叠置,计算高程差值,得到变化的点,并通过高程差值阈值和面积阈值过滤后,进一步处理提取变化区域。该方法为大面积的DSM变化检测和地理国情监测提供了新的技术方法。     

利用资源三号卫星DSM提取的山体特征线精度分析

利用资源三号卫星(ZY-3)DSM和SRTM DEM资料分别提取山体特征线,并以实测地形图为参照,从吻合度和点位精度两方面对自动提取的数据进行精度比较。结果表明,基于ZY-3DSM提取的山体特征线比SRTM DEM具有更高的一致性,且前者比后者的吻合度高约9%;就同名点位精度而言,89%的ZY-3DSM山体特征线落入2.25mm限差内,而SRTM DEM仅有7%符合测量精度规范。总体而言,与SRTM DEM相比,基于资源三号卫星ZY-3DSM提取的山体特征线栅格数更多,精度更高。     

基于SOCET SET 5.4软件的DSM匹配策略研究及误差分析

本文主要随机选取三类地物地貌类型共十五块实验区域。利用SOCET SET 5.4软件中的不同匹配策略来自动提取实验区域DSM产品,并分析在不同地物地貌类型下的匹配效果。通过目视观察和误差分析得出不同匹配策略和地物地貌类型对自动提取DSM的影响,并总结出针对不同地物地貌类型如何选择匹配策略的规律,以归纳基于匹配策略高质量和高效率自动提取DSM产品的方法,为在以后的生产中即较好较快的完成任务又减少人工干预提供依据。     

线阵CCD卫星影像DSM自动生成技术

线阵CCD传感器成为了对地观测最有效的方式之一,本文研究了线阵CCD影像构成的立体像对密集匹配自动生成DSM的方法与关键技术,提出了基于核线影像的金字塔逐层匹配方法及基于相关系数的动态窗口变换的双向匹配方法来实现格网点的匹配。通过资源三号卫星影像等数据试验验证了上述理论与方法的适用性和正确性。     

利用高精度DSM数据提取建筑物轮廓算法研究

基于DSM数据提取建筑物轮廓信息是快速自动构建建筑物三维模型的基础和前提.本文将随机抽样一致性算法RANSAC引入到DSM点云分割中,提出了一种基于随机抽样一致性算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现了高精度DSM数据的建筑物轮廓信息提取,试验验证了本文方法的精度和可靠性.     

基于等高线表面估计法的LIDAR数据DEM提取

本文采用了一种新的利用LIDAR数据提取数字高程模型(DEM)的方法。该方法首先由原始LIDAR数据内插生成数字表面模型(DSM),然后根据DSM等高线闭合及相交情况,将等高线分为非地面等高线和地面等高线,最后内插地面等高线生成当前DEM,并采用迭代逼近的方法进行精化,生成最终的DEM。实验证明该方法可以适用于有一定起伏的地形表面,而且该方法原理简单,计算量小,切实可行。     

基于等高线的表面估计滤波方法

提出一种基于等高线的滤波方法,它先由LIDAR数据生成数字表面模型,并内插出等高线,再根据DSM等高线的特征,如闭合性、首尾点距离、等高线的长度及等高线间距离等,通过设定阈值自动提取出属于自然地面的等高线线段,以获得初始的自然地面点,然后内插生成初始数字地面模型,最后使用迭代逼近法生成最终的(精确的)数字地面模型,即比较初始DTM与DSM,差值小于预设阈值的点视为DTM点,而差值大于预设阈值的点则标记为无数据点,最后,这些无数据点由选择的DTM点内插出.通过与现有表面估计的滤波方法的对比实验以及所提取地物轮廓线与航片的叠加对比试验,证明新方法可适用于地表起伏较大的地形,地物提取精度高、计算量小、效率高.     

联合机载LiDAR数据和潮汐数据自动提取潮位线

首先,联合机载激光雷达(LiDAR)数据提取的海岸带数字表面模型(DSM)与验潮站数据提取的高、低潮面进行相交运算,生成"水陆二值图像",然后对其以提取边缘的方式提取高、低潮潮位线;针对LiDAR光束无法穿透水体导致低潮线附近DSM为无效值的缺陷,采取移动趋势面拟合法外推概略低潮线附近DSM,在此基础上重新提取更精确的低潮潮位线。实验表明,该方法能在较少人工干预的情况下有效提取高、低潮潮位线。     

基于相关系数的遥感图像拼接线检测算法

提出了一种基于相关系数方法的遥感影像最佳拼接线的检测算法.该算法根据影像重叠区域内两幅影像对应像素的相关性来判别像素之间纹理差异,结合了影像亮度差异的信息,检测出的镶嵌线优于平分线法检测出的镶嵌线.以4幅相邻影像自动寻找镶嵌线为例进行了实验,取得了良好的效果,验证了算法的实用性与有效性.     

通过真正射影像快速构建三维建筑物场景的方法

数字摄影测量技术正从单机工作方式向系统集成的工作方式转变,获取和处理空间数据已变得较为容易。在三维数字城市建筑物建模方面,要求必须快速有效地提取建筑物边界,才有可能进行快速的三维景观建模作业。本文提出了利用DSM和真正射影像相结合构建地形景观的一种新方法,首先从真正射影像上提取建筑物的边界线,对建筑物多边形进行三角化处理,视地面模型为一带洞多边形,同样进行Delaunay三角化处理,接着从DSM和DEM获取建筑物的高度信息,构建三维建筑物模型,最后通过纹理映射的方式,对整个建模场景进行纹理贴图,这一方法取得了较好效果,已经在生产实践中得到了应用。     

应用GeoStar建立数字佛像三维模型的研究

通过使用GeoStar系列软件进行数字三维佛像建模 ,进一步实现佛像的动态漫游 ,从而得出了一种基于等值线图建立数字表面模型并进行空间漫游的可行技术 ;通过研究卧佛的历史资料 ,对数字佛像模型进行修补 ,探讨了实现佛像表面三维可视化复原的方法     

影像地图编制中图幅的自动拼接与裁切——以《苏州市影像地图集》的编制为例

影像图幅的拼接与裁切是影像地图编制中的一个重要环节,其目的是获得一幅完整的表示某一制图范围的基础影像底图。本文首先分析了传统方法的不足,然后提出了一种简单的自动拼接与裁切方法,该方法能方便地处理任意多幅源影像的拼接与裁切问题,有效地提高拼接与裁切的效率与质量。     

一种非共线TDI CCD成像数据内视场拼接方法

星载非共线TDI CCD成像数据的高质量内视场拼接是保证影像后续处理和应用的基础。本文提出了一种非共线TDI CCD成像数据内视场拼接方法,该方法基于物方投影面和相机的传感器几何模型,建立了从拼接影像像点到原始影像像点的坐标转换关系,进而采用间接法影像纠正的方式对原始影像进行重采样生成拼接影像。本文在描述非共线TDI CCD严格成像几何模型之后,详细叙述了方法的基本原理、潜在的误差来源以及方法的实现流程,并通过ZY-1 02C卫星的高分辨率（HR）相机成像数据进行了试验验证,对拼接精度的分析与评价证明了方法的可行性。     

遥感影像并行分割的无缝拼接算法

针对影像数据分块并行处理造成的接边问题,该文基于构建缓冲区的方法提出了一种新的拼接算法。该算法只在每一个数据分块的右侧和下侧构建缓冲区,消除拼接线的原则是保证分割边界的准确性和拓扑关系的正确性。数据分块完成后采用并行的策略对第一个块进行分割,然后将每一块的分割结果与相邻的块进行拼接,在缓冲区内按一定规则判断各块分割对象是否保留并对拓扑关系进行检查,拼接完各块后并行输出对象矢量化后的结果。通过实验验证,该算法不仅保证了分割边界的准确性,而且能够处理大影像,提高了工作效率。     

利用GLAS激光测高数据评估DSM产品质量及精度优化

提出了一种利用卫星激光测高数据直接优化提升数字表面模型（DSM）产品精度的方法。选取境外中亚地区的资源三号DSM开展试验，通过采用多准则约束方法提取激光高程控制点，分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行DSM误差修正，发现4种模型均能有效消除DSM系统误差，其中基于二次多项式的方法更适用于平地和丘陵地貌，线性模型更适用于高山地貌。试验验证了采用卫星激光测高数据优化境外DSM技术流程的可行性，最终可提高DSM的绝对高程精度。     

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。     

一种无人机影像滤波分频拼接算法

针对无人机影像拼接处理中易产生鬼影、拼接缝等问题,提出一种基于滤波分频的无人机影像拼接算法。首先利用高斯低通滤波将已配准的无人机影像对分解成高频、低频影像;然后对低频影像采用加权平滑融合算法进行拼接,基于改进的动态规划算法搜索最优拼接线完成高频影像的拼接;最后将拼接好的高频、低频影像线性合成得到最终的拼接影像。实验表明,本文提出的算法可以较好地解决无人机影像拼接过程中出现的鬼影问题,最大化地避免拼接缝的出现,而且对亮度差异明显的无人机影像对也能取得良好的拼接效果。