基于全景影像景深图的探面及跳转

基于全景影像的街景立面管理中,需要跳转至距离目标面最近且尽量正对目标面的全景影像,但常规的全景影像跳转方法并不能满足这一需求,为解决该难题,本文提出了一种新的全景影像探面及跳转方法。基于全景影像的景深图,计算目标点的世界坐标及该点与邻近点组成面片的平均法向,实现全景影像中的探面;从目标点出发,沿平均法向搜索出视点中心与该射线垂直距离最近的全景影像;切换至目标影像,并根据目标点在目标影像中的方位进行视角旋转。在重庆市实际项目中的成功应用及实例分析结果均表明,本文方法能够满足立面管控需求,更好地切换至正对目标立面的邻近全景影像,应用效果较常规跳转方法有较大提升。     

一种相机标定参数的柱面全景影像拼接方法

针对全景影像拼接方法存在批量快速拼接困难、匹配精度低、匹配成功率不高等问题,该文提出一种多拼柱面全景相机影像的严密拼接方法。首先对全景相机进行标定,获取每台相机的内参数和单相机之间的相对外方位元素;再根据摄影距离以及摄影中心、像点与物点三点共线的原则,求出每张影像中像点对应的物方点的坐标;最后根据虚拟摄影中心、物点和虚拟像点三点共线的原则,得出像点在柱面上对应的虚拟像点坐标,经过角度归算和影像间的融合处理,获取柱面全景影像。实验表明,多拼全景相机影像拼接方法达到了严密、快速的拼接效果,可方便实现全景影像和单相机影像之间的坐标变换,为后续全景影像的浏览、量测、真彩激光点云的生成和实景测量等应用提供了一种影像拼接方法。     

基于Panorama Studio的街景网络快速发布关键技术研究

街景影像与电子地图、遥感影像结合提供给人们一种多尺度、多视角认识地球的新途径。本文探讨了移动测量车、手持相机全景影像的获取方法、基于Panorama Studio的全景影像拼接方法,以及网络环境下全景影像的发布,结合ArcGIS Server发布的地图,探讨了基于JavaScript的街景与地图交互等关键技术,形成一整套全景影像获取、拼接、发布技术流程。在此基础上实现了高速公路带状地形图街景网站的原型设计。     

车载全景影像与激光点云数据配准方法研究

全景影像与激光点云的高精度配准是车载移动测量系统中多传感器数据集成处理的关键环节。本文针对车载多面阵拼接全景影像与激光点云的配准问题, 提出了一套高精度的数据配准方法。通过高密度的静态激光点云解算每个面阵CCD在激光扫描仪坐标系下的外标定参数, 以实现单张CCD影像与激光点云在扫描仪坐标系下的配准, 在全景拼接过程中全景影像与单张CCD影像精确的映射关系已知, 利用扫描仪坐标系、POS坐标系及WGS-84坐标系间的转换关系即可获得全景影像与激光点云在物方坐标系下的动态、高精度的配准参数。试验表明该数据配准方法精确可靠、适用性强, 能满足基于全景影像与激光点云数据融合的城市道路竣工、部件采集、目标提取、三维重建等高精度量测应用需求。     

车载全景影像核线匹配和空间前方交会

全景相机车载移动系统可以获取带有精确位置和姿态信息的序列全景影像,针对该影像数据,提出一种构建全景核线影像的方法,描述了在球面全景模型下构建全景影像之间核线几何约束的过程,并推导出具体的公式,然后在两张全景核线影像之间使用SIFT算法匹配同名点,最后根据摄影中心、像点、物点3点共线的原理,推导出全景影像的共线公式,利用前方交会的原理计算出物点的空间3维坐标。实验结果表明,本文方法可以降低全景影像匹配的难度,提高匹配点数量和精度,适用于实现基于全景影像的量测等功能。     

基于几何约束的街景单像定位方法

针对现有的街景兴趣点定位方法存在操作复杂或者设备昂贵等问题,提出一种基于几何约束与单幅全景影像的快速定位方法。车载平台下全景相机中心到地面的垂距是定值,可以作为单像测量中的长度参考。把场景中的水平面、竖直线与竖直面三种结构作为几何约束,与全景中心到球面像点的投射光束相交便可以对兴趣点进行直接地理定位。实验证明,该方法简单高效,且结果能够满足兴趣点采集的精度要求。     

基于B/S架构的可量测全景平台设计与实现

随着当今社会信息化的急速发展,城市管理者需要更加全面、精细、智能的地图资料,传统的地图已经越来越不能满足生产的需求。激光点云数据通过坐标转换与投影的方式得到具有距离信息的深度图像,将点云的高精度特性赋予全景影像,从而使得全景影像具有可量测功能。本文通过构建基于B/S架构的可量测全景平台,能够提供直观、快速、精确的多样化信息,满足城市规划、智慧城市、公众地图、实景旅游等城市管理与大众的信息需求。     

多镜头组合式相机的全景SLAM

同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）是摄影测量、计算机视觉和机器人学的研究热点，并广泛应用于移动测图系统、机器人、无人驾驶车等。本文提出一种针对多镜头组合式全景相机的基于特征的SLAM解决方案。首先，本文建立了鱼眼相机的高精度检校模型，以保证鱼眼相机与全景相机之间的高精度坐标转换；然后，将多镜头组合式全景成像模型嵌入SLAM的初始化、局部地图生成、关键帧选取、图优化等各个流程中。此外，考虑全景相机变形大、基线长的不利因素，本文在特征匹配、平差、特征点跟踪等SLAM的各个步骤都进行了针对性改进。本文在两套车载全景数据集共8000余张全景影像上进行试验。结果表明，本文所提出的全景SLAM很好地实现了全景相机的自动定位与地图构建功能，并达到了接近GPS参考的极高定位精度而无须借助GPS/IMU组合导航系统。相对于主流的基于平面相机的各类SLAM系统，如Mono-SLAM、Stereo-SLAM以及RGB-D SLAM，本文提出的全景SLAM可作为良好的补充，并为GPS信号失锁时的传感器定位提供廉价的自动解决方案。     

GF-4卫星影像几何定位精度分析

几何定位精度是衡量卫星影像几何质量的一个重要参数。针对高分四号(GF-4)卫星静止轨道面阵成像特点,以Google Earth为参考基准,对在轨测试前后GF-4卫星多光谱相机影像几何定位精度进行评价。重点分析了影像几何定位精度与太阳方位角/高度角和卫星方位角/天顶角/姿态角之间的关系,同时探讨了卫星姿态角/成像时间对相机姿态角误差补偿参数的影响。研究结果可为进一步优化该类型卫星影像成像模型,实现高精度几何定位提供参考依据。     

基于共线原理的全景影像真彩色点云生成算法

常规激光点云数据通过将激光点云与彩色影像进行融合,将影像所富含的色彩信息赋给相应的激光点云、可形成一种"纹理丰富、颜色直观、位置准确"的真彩色点云成果,不同类型相机拍摄得到的影像对激光点云赋彩色的原理和过程均不相同。文中基于移动测量系统及360°全景影像的测绘高新技术,研究全景相机拍摄的影像与激光点云的匹配、融合,提出一种基于共线原理的由全景影像给激光点云赋彩色的算法。算法充分利用全景影像360°可视以及激光点云位置精确的特点,经实验验证算法推导正确,生成的真彩色点云色彩纹理细致,空间位置准确。     

车载全景相机的影像匹配和光束法平差

提出一种针对车载全景影像序列的自动匹配和光束法平差方法.首先在单景鱼眼相机上进行多特征联合的初匹配;然后将同名特征投影到全景相机坐标系,并利用GPS/IMU数据进行粗差剔除和精匹配;再建立全景坐标下的透视投影几何模型,对匹配获得的连接点进行GPS/IMU辅助的光束法区域网平差,根据连接点的距离设定初始权,并通过选权迭代法剔除粗差,获得最终平差结果.试验结果表明,本文所提出的多特征匹配和全景坐标系平差的方法能够很好地处理全景相机的连接点提取和平差问题.     

基于普通数码相机的旋转全景摄影测量方法

普通数码相机固定在高精度旋转平台上可集成为旋转全景相机,水平旋转多位置拍摄,可获取全景影像。给出了旋转全景相机的成像几何关系模型,实现了旋转全景相机的标定,利用稀疏分布的少量控制点（最少3个）,即可解算出平台旋转中心坐标与起始方位角,及每张像片的外方位元素,再利用多站旋转拍摄的影像进行前方交会就可获得物方点坐标。实验结果表明,本文提出的方法在实际摄影测量中可少受视野和控制点数量的限制,通过较少的控制点即可解算出物方点坐标,且测量精度较好。该方法是在困难场景进行近景摄影测量的一种新的有效手段。     

车载移动测量系统装备研制与应用

为实现空间信息的快速及高效获取,在集成GNSS、IMU、全景相机、激光雷达等主要传感器的基础上,研制了车载全景激光耦合式移动测量系统。根据精密解算的位置姿态信息,对全景影像和激光点云进行了耦合,生成含有真彩色点云的可量测实景影像,提出鸟瞰实景影像、基于浏览器的海量点云网络发布等点云应用新形式。该系统在渝武高速公路扩能改造工程快速移动测量中的成功应用,证明系统不仅安装简便、采集快速、处理高效、成果丰富,而且具备厘米级的测量精度,有效提高了空间信息的获取及处理效率。     

车载鱼眼相机的间接法全景影像拼接

提出了一种车载鱼眼相机的间接法全景影像拼接方法,由拼接后全景影像上的像点坐标出发反求其在原始图像上的像点坐标,从而解决拼接所得全景影像像点非规则排列问题。通过实验发现,采用该方法得到的全景影像画面清晰、成像质量明显提高,证实了该方法进行车载鱼眼影像全景拼接的可靠性。     

顾及多相机拼接成像特征的高分一号卫星影像自适应匹配方法

卫星影像高精度匹配一直是备受关注的热点问题。以高分一号(GF-1)卫星PMS传感器双相机全色影像为研究对象,通过对其同名点间的几何偏移特性进行长时间序列统计分析后,提出了一种顾及多相机拼接成像特征的GF-1卫星影像自适应匹配方法。该方法是在传统影像匹配过程中加入自适应算法,利用迭代计算实现对目标搜索窗口、范围和方向的自适应选择。研究结果表明,该方法能够实现GF-1卫星同轨全色影像间的高精度自适应匹配,可以为其他类似卫星传感器影像匹配提供参考依据。     

POS辅助车载组合全景影像路面角点特征匹配算法

推荐了一种车载组合全景相机影像路面角点特征的匹配方法。路面到摄站的距离近,基高比大,是良好的区域网平差模型连接点,但是路面纹理匮乏,影像中存在移动物体和较为严重的尺度变化和仿射变形,难以匹配到正确的同名点。本文利用路面在一定范围内可近似为水平面的特点,根据相机与路面的距离确定近似路面,将影像路面角点投影到重叠影像,将同名点定位在一个小的矩形范围内;通过POS数据确定角点对应同名核线,矩形区域内距离核线最近的角点即为同名像点。本文匹配方法可获得一定数量的正确匹配同名点,显著降低了误匹配,内点率高,可以进一步精确估计像对间的基础矩阵,为其他地物的匹配提供了约束。     

多影像空三平差辅助下的车载全景相机严密标定方法

针对目前全景相机标定方法的研究现状,提出了一种多影像光束法空三平差辅助下的全景相机内参数严密标定方法。首先建立全景相机标定场,对组成全景相机的每台单相机的内参数进行标定;然后按照预先设计好的摄影参数,旋转摄影获取全景相机在标定场中多个不同摄影方向的影像,利用其中一个摄站的标定影像和物方控制点通过空间后方交会的方法解算单相机之间的初始相对方位元素,即粗标定;最后将所有摄站的标定影像构建区域网并进行光束法空三平差,获取精确的全景相机参数,即严密标定。试验表明,文中提出的全景相机标定方法可以提高标定结果的精度和可靠性,为全景影像的拼接、量测及真彩点云的生成等后续研究和应用奠定可靠的基础。     

基于空地影像多层级匹配的火星巡视器定位与地面验证

深空探测巡视任务中巡视器的高精度定位对于巡视器的自身安全与持续运行至关重要。巡视器定位主要包括相对定位和绝对定位两种方式,其中绝对定位方法主要是利用轨道器/着陆器的数据为基准确定巡视器在全局坐标系下的位置。美国Mars 2020任务携带的机智号无人机在火星环境下完成了飞行验证,它能够获得高分辨率的火星表面影像,从而为火星巡视器绝对定位提供了新思路。据此,本文提出了一种卫星-无人机-巡视器影像协同的多分辨率影像匹配绝对定位框架。首先,利用运动恢复结构(structure from motion, SFM)方法对无人机影像进行三维重建,获取局部高分辨率三维地图;然后,开展巡视器影像与无人机影像的多视角匹配,并基于匹配结果利用后方交会实现巡视器在无人机局部地图中的高精度定位;最后,通过局部无人机影像与卫星影像的配准,实现卫星影像全局坐标系下的巡视器绝对定位。为验证本文方法的可行性,开展了巡视器定位仿真试验,试验结果验证了本文方法的可行性,能够为后续我国开展类似工程任务提供参考。     

基于组合式全景相机的近景摄影测量方法

将多台普通数码相机通过机械连接件固定成组合全景相机。在全景控制场内对其进行检校,获得像片之间姿态与投影中心位置的传递值。实际测量时要求至少有3个以上控制点,解算出其中一张像片的位置与姿态,根据相机间的几何关系参数,传递得到每张影像的外方位元素,根据多摄站上拍摄的影像进行前方交会获取物方点坐标。实验结果表明,相机姿态与位置传递参数稳定,用少量控制点解算的组合全景相机各像片的外方位元素稳定,用于多摄站像片的空间前方交会得到的物方点坐标精度较好。本文方法可以解决相机受视野限制、控制点稀少的难题,在实际应用中,控制点的布设更为灵活,为困难场景的近景摄影测量提供了有效的解决方案。     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。