顾及局部统计特征的均值滤波方法及其应用

针对Caris软件自动滤波结果中仍存在较多异常数据点、手工剔除需要耗费较长时间的问题,提出了一种基于局部统计特征的均值滤波方法。先利用局部统计特征剔除局部异常点,再结合均值滤波方法估计格网点水深值。实验结果表明,方法处理结果与手工编辑结果水深差值中误差仅为0.121 m,而处理时长极大缩短,对工作效率的提升很大。     

基于深度差的离群点识别与修正方法

离群点的存在会给点云后续处理与应用带来干扰,文中针对扫描过程中快速通过的车辆或行人造成的离群点提出基于深度差的识别与修正方法.分析此类离群点的产生机理,并运用基于球面投影的点云构网方法构建点云的拓扑关系,在此基础上提出根据深度差识别离群点的方法以及兼顾不同点云质量的阈值自动选择方法;设计了基于二次曲面拟合的点云修复方法;利用真实隧道数据进行实验,实验结果验证了文中方法的有效性和稳定性.     

三维点集的自动表面重构算法

提出了一种基于透视约束利用离散三维空间点重建三维表面模型的方法，该方法充分利用摄影测量以及激光扫描等三维测量技术中隐含的透视关系．将离散点划分到不同的投影面，在局部利用二维三角网构网技术构建三角网．然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型。该方法可以利用近景摄影测量处理产生的三维景物点或激光扫描仪采集的三维空间点自动构造三维表面模型．重建物体三维表面。实验结果表明．该算法是有效的。     

水平位移监测的一致性分析研究——以线性构筑物位移监测为例

水平位移一致性是描述建筑物整体水平位移趋势特征的术语,针对当前水平位移监测中一致性分析不足的现状,本文提出了基于矢量的建筑物水平位移一致性分析方法,旨在分析多点总体变化的一致性特征。本文以矢量为研究工具,在理论上对一致性进行描述,并提出一致性矩阵构造和计算方法,通过判断矩阵对水平位移一致性进行评价。并珠海电厂防浪墙水观测数据,进行了一致性分析与研究。实验表明:基于矢量的一致性分析法能科学地反映多点位移趋势,能够为位移监测预警提供一种可靠方法,同时该方法也为变形监测数据处理方法提供一个新的技术视点。     

利用特征面进行LiDAR点云分类的方法

为提高激光雷达点云自动分类程度,提出了一种新型激光点云分类方法。在TerraSolid软件中,结合点云滤波、影像解译和特征要素采集等技术进行点云分类,并基于新昌县点云分类数据进行实验。结果表明,该方法可快速准确地分类建筑物,减少了大量手动编辑分类工作,加强了自动化分类程度,可大大提高工作效率。     

遥感图像镶嵌接缝线自动生成方法综述

接缝线的自动生成是遥感图像镶嵌处理中的一个关键步骤,也是数字正射影像图(DOM)产品生产的关键环节之一。由于接缝线与镶嵌图像中地物的完整性和色彩一致性密切相关,接缝线的自动生成直接决定着图像镶嵌处理的质量和效率,因此一直是国内外众多学者的研究热点。介绍了接缝线自动生成的原理,系统总结了基于重叠区影像差异的方法、基于同名点的方法、基于辅助数据的方法和基于形态学的方法等4类接缝线自动生成方法,对比分析了这些方法的优缺点,并展望了进一步优化接缝线的前景。     

机载LiDAR点云的多层建筑物三维轮廓模型自动重建

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一种新的基于点云数据的多层建筑物三维轮廓模型高精度自动重建方法。在已完成建筑物结构提取及轮廓规则化处理的基础上,利用多层屋顶轮廓在水平投影面内的相邻关系,将各层屋顶中同等级屋顶的相邻关系概括为平行边、不平行且不相交、相交3种相邻形式,结合多层屋顶的层级结构信息对相邻轮廓边界进行一致性处理。实验证明本文方法可以进一步消除多层建筑物各屋顶轮廓的规则化处理误差,使相邻轮廓边界在水平投影面内严格重合,同时重建后建筑物三维轮廓模型的正确性与完整性较高,拐点的定位精度优于激光点平均间距。     

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.     

一种顾及多特征约束的Voronoi图点群选取方法

点群的自动选取是制图综合的重要内容。在Voronoi图点群选取的基础上,提出一种顾及多特征约束的Voronoi图点群选取方法。该方法顾及了描述点群要素重要性的空间分布特征、拓扑和密度特征、专题属性特征以及与其他要素的关联特征,构建了基于综合特征重要性的度量模型,并作为约束条件应用于Voronoi图点群要素的选取。实验结果表明,该方法不仅可以综合考虑点群要素的多种重要性特征,而且能够较好地保持点群综合前后空间特征的一致性,符合传统制图综合规律,具有一定的普适性。     

基于PCA和Delaunay剖分点云配准算法研究

针对三维点云精配准算法无法处理初始位置相差较大的点云并易陷入局部最优的问题,提出一种基于特征值计算和匹配的粗配准算法。由于点云表征对象表面形状的一致性,通过主成分分析(PCA)法可以得到每个点的特征值,通过构建基于特征值的Delaunay三角网可以加速寻找特征值最接近的点,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法可以获取优化的变换参数。实验表明,该粗配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,将两点云调整到较好的位置,保证了大部分区域的重叠。     

基于图论的遥感影像误匹配点自动探测方法

提出一种基于图论的卫星遥感影像误匹配点自动剔除方法。首先以稀疏匹配点为节点分别构建左右影像的完全图;然后利用每个节点所对应三角形的相似度之和为属性值构建导出图;最后通过搜索导出图中属性值最小的节点定位误匹配点。在剔除单个误匹配点的基础上,采用重新构建完全图-导出图-定位误匹配点的循环搜索策略,达到自动探测并剔除多个误匹配点的目的。实验表明,该方法无需建立匹配点间的映射模型,仅利用三角形的相似关系就可以定位误匹配点,与广泛使用的随机抽样一致性粗差探测方法相比,对误匹配点具有更高的识别率和更低的误判率。     

多源点要素的全局一致性自动匹配

多源点要素的自动匹配是空间数据集成与融合的重要基础性工作.本文通过计算点要素的匹配可信度指标,建立点要素的一致性优化匹配模型,并转化为二分图最大带权匹配问题,从而实现了多源点要素的全局一致性匹配,其匹配结果更好地顾及了所有匹配要素相互之间的一致性和相似性.实验表明:相比传统方法,本文方法具有较高的匹配准确率,能够适应更...     

基于AutoSync的快速影像配准研究

提出了一种基于AutoSync的快速影像配准方法,该方法采用影像子像元级的特征点自动匹配,能够高效快速精确地完成影像的纠正配准与接边。通过某市城区多张航片的纠正配准实例阐述了该方法的流程、性能优势和注意事项。说明了该方法能够极大地降低繁琐易错的人工选点工作量,提高影像配准的工作效率和配准精度,对影像间配准的自动化和批量化处理都有着重要的意义。     

利用贝叶斯抽样一致性的点云特征面拟合

针对传统随机抽样一致性算法在拟合特征面时对种子点的选择具有一定的随机性,造成循环次数过多、效率低下的问题,该文提出一种改进的随机抽样一致性算法——贝叶斯抽样一致性算法。首先建立柱面、球面、圆环面、平面的数学模型;然后用贝叶斯抽样一致性算法提高抗噪性,并用二维直方图统计方法对贝叶斯抽样一致性算法中的局内点先验概率估计进行改进;最后,对局内点用非线性最小二乘进行拟合。将该方法与基于随机抽样一致性算法的特征面拟合方法进行了对比和分析,实验结果证明,贝叶斯抽样一致性算法能够更高效地实现局部特征面拟合。     

移动激光扫描数据的道路标线自动提取

针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。     

相对定向中最优特征点匹配算法的研究与应用

全自动相对定向的关键技术是特征点的自动匹配算法,包括特征点提取算法和特征点匹配算法。本文在分析了几种常用算法的基础上,提出了基于区域特征与角点特征相结合的匹配方法,实验表明该方法精度高、稳定性好,在实际应用中也取得良好效果。     

基于矩特征和鲁棒性估计的摄像机标定方法

针对当前平面标定方法中特征点提取方法主要为手动或者半自动方式,提出一种基于普通圆形靶标的摄像机快速标定方法.文中利用基于矩特征的椭圆中心检测方法获取包含外点的靶标特征点集;基于特征点邻域的拓扑结构构建矢量集,构建有序的图像匹配点对;利用鲁棒的参数估计方法精确求取单应矩阵.实验表明,该方法可以自动准确提取液晶显示屏上的圆形靶标的投影点,并实现图像靶标点与真实坐标的自动准确对应.利用该方法,可快速准确自动标定出摄像机内外参数和畸变参数,适用于摄像机的现场快速标定.     

基于图像融合的高分全色遥感影像变化检测

针对同一地区不同时期的全色高分辨遥感影像,提出一种基于影像融合的变化检测算法。首先采用基于匹配点的三角网校正方法对两景影像进行几何校正,然后选用基于迭代多元变化检测(IR-MAD)的相对辐射校正方法进行辐射一致性处理,接着对经几何一致性处理、辐射一致性处理后两张影像进行显著性融合,采用Mean-Shift分割算法对融合影像进行分割,选用方向梯度直方图(HOG)特征获取影像纹理强度图,最后通过比较分割块纹理变化获得变化检测结果。以Toposys激光雷达系统搭载相机拍摄的全色影像对该算法进行了检验,并使用单一时期影像为分割对象进行对比实验结果。实验结果表明,以融合影像为分割对象的结果远优于以单一时期影像为分割对象的变化检测结果,极大地减少了误检和漏检,在城市、郊区等地区人工地物变化监测中有一定的应用价值。     

机载激光点云数据中分裂导线自动提取和重建

针对电力线精细重建问题,该文从分裂导线的空间分布特点出发,提出一种从机载激光点云数据中自动提取并精细重建分裂导线的方法,即在提取单根导线或地线点云的基础上,对分裂导线点云基于二分法提取每根分裂子导线点云,并采用随机抽样一致性算法对电力线分别在XOY平面进行二维直线拟合、在某垂直平面进行悬链线拟合。实验数据表明,该方法具有鲁棒性好、拟合精度高等特点,能精细地重建出每根分裂子导线。     

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。