基于轮廓的侧扫声呐图像配准

针对侧扫声呐图像存在局部畸变，导致共视目标不一致的问题，本文提出了一种基于轮廓的侧扫声呐图像配准方法。首先提取图像中目标轮廓并计算每个轮廓点的环境上下文描述，以环境上下文的χ²检验统计量作为代价函数；然后通过使得所有匹配点对的代价和最小，获得轮廓点的对应关系；最后使用正则化的薄板样条函数对图像变换关系求解，建立轮廓内部像素的对应关系。试验结果表明，本文方法能够较好地保证共视目标的一致性，具有一定的借鉴价值。     

基于SURF的声纳图像配准与融合方法研究

针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。     

无人艇载高清多光谱影像配准

针对无人艇载高清多光谱影像特性,提出了集成单应性矩阵内配准与置平薄板样条外配准的多光谱影像整体配准方案:(1)傅里叶-梅林变换引导下的多光谱影像相关匹配自动生成连接点;(2)单应性矩阵最小二乘联合估计实现多波段影像相互配准(内配准);(3)构建“置平”薄板样条变换模型实现多光谱影像序列无地理坐标配准(外配准),最后对无人飞艇搭载多CCD相机低空拍摄的高清多光谱影像进行配准验证,取得了约1个像元误差的内配准精度以及较好的外配准视觉质量。     

遥感影像亚像素快速配准方法

针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。有效子图是通过二维小波分解高频分量的能量总和大小来选取,再对有效子图进行相位相关像素级定位与矩阵乘法傅里叶变换亚像素定位。改进方法不但继承矩阵乘法离散傅里叶变换亚像素高精度配准的优良性能,而且选用有效子图替代原图进行配准其速度可大大提高,对海量数据的遥感影像更显优势。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合用于实际遥感影像的高精度配准。     

基于B样条的云图非刚性配准方法

针对气象卫星分时成像所获得的序列图像同时具有刚性及非刚性形变的特点,提出结合B样条的分级变换模型进行配准.该算法不但考虑到传感器位置变化引起的旋转和平移等整体刚性形变,而且还考虑云的扭曲所引起的局部非刚性形变.对于图像整体刚性形变采用仿射变换配准算法进行校正,使图像整体趋于一致;而云的局部扭曲等非刚性形变采用改进的基于...     

抗视差的宽基线弱纹理影像自动拼接算法EI北大核心CSCD

针对目前带有视差突变的宽基线弱纹理影像拼接效果差及需要人工干预的问题,本文从影像匹配和影像配准两方面进行改进,提出了面向宽基线弱纹理影像的抗视差全自动拼接算法。首先,采用融合了影像视角几何纠正的局部特征变换模型,由粗到精地实现弱纹理特征的准密集对应;然后,基于匹配点和深度神经网络,泛化学习宽基线影像间的可靠透视变换,以获取全局配准视差,局部视差则通过薄板样条函数来精确拟合;接着,将影像拼接结果的多边形边界进行规则化处理,通过全卷积网络将其训练为规则化矩形,在有效剔除空白区域的同时,最大限度地保留影像拼接内容;最后,选取4组无人机和地面近景宽基线弱纹理立体像对进行测试,并将本文算法的影像匹配及配准各阶段结果分别与现有代表性算法结果进行对比。试验结果表明,本文算法在匹配点数目、匹配精度及影像拼接质量等方面具有显著优势,并能够在影像弱纹理区域及视差突变场景表现出较好的稳定性。     

多波束与侧扫声呐图像的迭代自适应配准方法EI北大核心CSCD

针对目前多波束与侧扫声呐图像配准方法未顾及图像形变细节信息及二者尺度差异,存在局部纹理失真的问题,本文提出了结合小波变换、仿射变换和Demons配准算法的迭代自适应配准方法。利用小波变换提取侧扫声呐图像低频信息并重构图像,先后采用仿射变换和Demons算法将重构图像与多波束图像进行迭代自适应配准,获取配准变换模型,利用该模型对侧扫声呐原图像进行整体配准变换,获得多波束图像地理坐标约束的侧扫声呐图像。实例验证结果表明:该方法能有效实现多波束与侧扫声呐图像配准,获得位置准确且纹理丰富的融合声呐图像。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

利用MPI实现多幅点云ICP并行配准

迭代最近点算法（ICP）是一种用于点云精确配准的经典算法。针对多幅点云进行ICP配准存在耗时多、效率低的问题,本文利用消息传递接口MPI对多幅点云进行分批并行配准。首先并行求解相邻两幅点云的相邻变换矩阵,然后计算每幅点云在当前批次的局部变换矩阵,最后获得每幅点云的全局变换矩阵。本文以DELL PowerEdge R730服务器为计算平台,对空间点总规模达四千多万的65幅点云进行了分批并行配准。试验结果表明：利用MPI对多幅点云进行分批处理可显著加快配准速度,最优进程数为计算机的核数时,加速比为5.3。     

一种新的生成ADS正射影像方法

DOM为不动产统一登记提供基础底图,但在制作ADS正射影像过程中,关键环节是如何快速有效地编辑出高精度的DEM,DEM的质量直接决定了正射影像效果。传统的处理方法是在立体下通过人工编辑特征点、线、面,优点是精度高,缺点是编辑效率低、周期长,投入人力物力大。本文基于此问题,提出了在华浩超算平台上利用地理国情基础数据辅助快速编辑DSM,从而生成高精度的ADS正射影像的方法。通过试验表明,该方法能够快速编辑DSM,从而生成符合精度要求的正射影像,在很大程度上提高了工作效率,具有广泛的推广价值。     

激光扫描与无人机一体化控制下的复杂体育场馆高精度三维重建

针对复杂体育场馆外部精细建模在完整性和精度方面存在的问题，本文提出了地面控制、地面激光扫描、无人机建模控制一体化的高精度建模方法。首先应用特制标志建立区域内控制、扫描、无人机高精度一体化坐标系统；其次对地面多站激光扫描点云结合控制坐标进行区域整体平差配准，生成一体化坐标系统下高精度地面点云模型；然后应用无人机数据和控制点生成一体化坐标下的高精度顶部数据；最后融合两种数据生成对象完整高精度精细模型。试验证明，整体平差解算方法可实现多站点云的高精度配准，一体化控制可实现非同源异质数据高精度融合，解决了复杂建筑对象的高精度建模问题，具有很大的实用价值。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

无人机机载相机曝光时刻摄影中心三维坐标高精度插值算法研究

随着机载定位定向系统（POS）的不断完善,无人机技术已成为高精度摄影测量的重要途径．由于POS系统中全球卫星导航系统（GNSS）接收机的采样频率有限,需要对机载相机曝光点时刻摄影中心三维坐标进行插值计算．本文对常用的四种插值算法进行了研究,并通过实测数据对比不同插值算法的优劣,结果表明,当GNSS原始数据采样频率高于1 Hz时,三次样条插值算法误差均方根误差优于5 cm,更适用于无人机曝光时刻摄影中心三维坐标的高精度插值．      

基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准

几何配准是影像后续处理的重要前提,是遥感信息处理领域研究的热点之一。复杂地形区多时相遥感影像的高精度配准一直是难以突破的难题,光流估计法通过逐像素位移增量解算为此提供了可行的解决思路,但光流法对地物变化异常敏感,经常导致计算的光流场及配准影像存在异常。为此,本文提出一种基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准方法,采用亮度和梯度双重约束获取光流场初值,在此基础上使用高斯拉普拉斯算子对异常光流进行检测,然后通过Delaunay三角形曲面插值对异常光流进行校正处理,从而得到各像素精准位移。实验表明,本文提出方法对存在地物变化的复杂地形区多时相遥感影像,可实现高保真、高精度的配准。     

三维点云初始配准方法的比较分析

针对多种多样的三维点云自动初始配准算法,该文依照配准过程中侧重点的不同将其分为基于局部特征描述、基于全局搜索策略和基于统计学概率3个算法类别,对其中具有代表性的FPFH、4PCS、NDT 3种算法进行了配准效率和数据适应性的比较分析。采用4组数据分别使用这3种算法进行配准实验,提出了算法中相关参数的设置方法,验证了它们用于最近点迭代精配准的适用性,并记录相应的配准耗时。实验结果表明,不同算法适用的数据不同,初始配准时可以依据数据的特点选取合适的方法。     

数字正射影像几何错位修复与无缝拼接

针对数字正射影像（DOM）生产中存在的几何错位和影像拼接问题，结合遮挡检测法和基于TPS薄板样条模型的影像配准方法，对影像几何错位区域进行修复和无缝拼接。根据采集的三维特征线将几何错位区域的修复分为内侧与外侧。内侧采用正射纠正的方法进行修复；外侧选择无遮挡的影像进行影像配准后对其进行填充。以某高架桥几何错位影像进行算法验证，结果证明：本文所给方法在修复高架桥区域影像几何错位的同时，可有效地避免由于遮挡影像出现的双边现象，并可以保证修复后的局部正射影像与原始正射影像的无缝拼接。     

基于2 m格网点云数据的高精度DEM制作第三次国土调查坡度图

地形地貌随着时间的推移时刻发生变化，以高精度数字高程模型（EDE）数据制作坡度图，进而计算田坎系数，更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础，按照第三次全国国土调查的相关技术要求，根据耕地坡度分级要求进行分级，生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化，生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理，制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析，找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异，并对高精度坡度的应用进行了展望。