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。     

地面LiDAR点云数据先局部后整体配准方法

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法。分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD-Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准。     

一种仿射不变量支持的准稠密控制点匹配算法

待配准的两景影像之间存在非均匀形变时,需要采用非刚性模型进行校正,而密集的、均匀分布的控制点是构建非刚性模型的基础,对此提出一种仿射不变量支持的准稠密控制点匹配算法。首先从两景影像提取特征点并进行稀疏匹配,根据稀疏匹配点消除两景影像间的整体偏移;然后以稀疏匹配点作为三角形的顶点,迭代构建特征点间的近邻三角形,并以面积之比作为仿射不变量,据此判断三角形顶点之间是否满足匹配关系,实现匹配点传播,从而获得准稠密的匹配点集;最后采用HJ-Landsat数据与南极地区Landsat 7 ETM+数据进行实验,结果表明,本文方法能够提取均匀分布的准稠密控制点,在提取率等指标方面优于对比方法。     

无人机影像全景图配准算法研究

介绍了一种无人机全景图配准算法,处理过程包括局部配准和全局配准两个步骤。实验表明,本文采用的局部配准算法取得了较好的匹配精度,全局配准也有效避免了全景图中的扭曲现象,最终得到了合格、精美的无人机全景拼接影像。     

面向震害信息提取的多源遥感图像自动配准

为了从多源遥感图像中提取震害信息,研究了一种图像自动配准的高精度算法.首先,利用Moravec算子提取图像的特征点,并采用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点;然后,根据特征点对图像进行对数极坐标变换,求得基准图像和待配准图像间的旋转和缩放因子;进行旋转角度和缩放系数补偿后,采用与相位相关的亚像元级算法计算图像间的偏移量;最后,利用插值算法对待配准图像进行重采样,实现待配准图像与基准图像的几何配准.将配准后的震前和震后图像作为分类目标,分别进行基于特征的分类和震害信息提取,并对分类结果进行变化检测.实验结果表明,该算法流程具有较高的鲁棒性与配准精度,适用于多源遥感图像配准,所提取的震害信息能较好地应用于震害评估.     

融合反射强度图像的地铁隧道点云自动配准

针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题，本文以提高配准效率及精度作为出发点，以目前主流的ICP算法为基础，首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源，采用规则格网分割提取匹配，建立均匀分布的同名点；然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系，完成视角点云间的初配准；最后在初次配准的基础上，采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明，本文在实现点云数据自动配准的同时，提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。     

一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法

为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。     

附加主方向判定的PCA点云数据初始配准算法

针对标准主成分分析(principal component analysis,PCA)算法配准未顾及不同点云数据集的主方向一致性造成的配准失真问题,基于空间向量理论提出一种附加主方向判定和调整的改进主成分分析点云数据初始配准算法,给出了该算法原理,在标准PCA算法基础上附加了主方向一致性判定条件,对不同点云数据集的方向采用向量积进行判定和调整,以保证点云初始配准的正确性.模拟实验结果表明:标准PCA配准算法未顾及不同点云数据的方向,致使配准结果出现错误,而附加主方向判定的PCA配准算法顾及了不同点云数据的方向而得到了正确的配准结果,可为后期点云数据的精确配准提供良好的初始位置.     

提高三维激光扫描点云数据配准精度研究

点云数据配准是三维激光扫描数据处理中的关键步骤之一,本文结合工程实例,运用不同方法进行点云初始配准,初始配准结果作为ICP算法的初始位姿进行精配准,实验证明,初始位姿对点云的配准精度、速度有一定影响。在工程实践中,提高初始配准精度,是解决ICP算法易陷入局部最优解问题及ICP算法精确配准效率低下问题的有效途径之一。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度.     

一种引入傅立叶-梅林-仿射两级变换的影像区域匹配框架

针对影像区域匹配方法几何形变敏感的应用局限性,将特征匹配、相位匹配的基本思想引入区域匹配过程,基于傅立叶-梅林-仿射两级变换建立了归一化互相关灰度相似性计算下的自适应模板匹配框架,并详细阐述了该框架下的全局运动估计、模板"粗"纠正与搜索预测、局部仿射变换下的"精"模板动态生成等关键过程与算法。实验证明了该方法的有效性。     

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。     

Tracking of facial deformations in multi-image sequences with elimination of rigid motion of the head

The paper deals with measurement of human facial deformations from synchronized image sequences taken with multiple calibrated cameras from different viewpoints. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) keypoints are utilized as image feature points in the first place to determine spatial and temporal correspondences between images. If no temporal match is found for an image point by keypoint matching, then the tracking of the point is switched to least squares matching provided the point has one or more spatial corresponding points in the other views of the previous frame. For this purpose, a new method based on affine multi-image least squares matching is proposed where multiple spatial and temporal template images are simultaneously matched against each search image and part of the spatial template images also change during adjustment. A new method based on analyzing temporal changes in the image coordinates of the tracked points in multiple views is then presented for detecting the 3-D points which move only rigidly between consecutive frames. These points are used to eliminate the effect of rigid motion of the head and to obtain the changes in the 3-D points and in the corresponding image points due to pure deformation of the face. The methods are thoroughly tested with three multi-image sequences of four cameras including also quite large changes of facial deformations. The test results prove that the proposed affine multi-image least squares matching yields better results than another method using only fixed templates of the previous frame. The elimination of the effect of rigid motion works well and the points where the face is deforming can be correctly detected and the true deformation estimated. A method based on a novel adaptive threshold is also proposed for automated extraction and tracking of circular targets on a moving calibration object.     

视觉驱动的变分配准方法

针对传统整体配准模型不能充分顾及局部变形的问题,提出了一种视觉驱动的变分配准方法。该方法在变分模型建立中综合考虑了局部变换、整体平滑和视觉约束,同时兼顾了亮度和对比度差异。首先,基于灰度均方根误差建立配准模型的数据项;其次,为了保证整体平滑,模型采用H¹半范数进行自适应约束;最后,为了保证影像中的空间属性满足视觉的要求,不能出现扭曲变形,采用直线特征进行先验约束。在变分模型求解过程中先利用整个影像估计影像之间的整体变换参数,然后采用小的邻域范围进行局部估计。整个过程在多水平差分框架下迭代求解变换参数,进而兼顾了整体平滑和局部变形。笔者利用ZY-3卫星数据进行了试验,采用目视和量化指标进行了评价,验证了本文方法的优越性。     

采用加速稳健特征对侧扫声呐图像进行分块弹性镶嵌

拖曳式侧扫声呐图像沿航迹方向存在类型和大小不断变化的局部畸变,造成条带图像镶嵌时共视目标扭曲和错位。为了实现公共区域融合后目标的保形性,提出了一种基于加速稳健特征（speeded-up robust features,SURF）的分块弹性镶嵌方法。该方法通过对相邻条带重叠区域自动分块提取特征、整体刚性变换、局部薄板样条弹性变换等处理,既可消除相邻条带图像间的系统性位置和航向偏差,又能消弱各处随机性局部畸变,从而实现共视目标的特征级保形镶嵌。实验结果表明,特征点对整体配准精度达到2个像素,验证了该方法的有效性。     

平面影像到DQG像元的转换精度与效率分析

平面影像到退化四叉树格网(Degenerate Quadtree Grid,DQG)的转换是实现全球DQG无缝可视化建模的前提任务。以相交面积为权重,提出平面影像到球面退化四叉树格网的转换算法。实验利用4km分辨率256级灰度图像数据Wsiearth.tif和30m分辨率Landsat5 Level4遥感数据,详细对比分了平面影像到退化四叉树格网与平面影像到四元三角格网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的转换精度和效率。     

Assessing consistency of Chang’E-1 and SELENE reference frames using nearly-colocated laser altimetry footprint positions

The consistency of the Chang’E-1 and SELENE reference frames as realized by the footprint positions of laser altimetry measurements of the lunar surface during both missions was analyzed using a global 12-parameter model for small (with respect to unity) deformations and rigid body motions. The rigid body motion and deformation parameters between the two reference frames estimated from nearly-colocated without tie measurements are found to be consistent, i.e., nearly zero for the estimates of the translations, rotations and shear parameters. However, the estimated three strain parameters, which are similar in magnitude and sign, reveal a prominent scale difference, between the Chang’E-1 and SELENE reference frames, of about 0.9 × 10⁻⁵. The scale difference can be attributed to calibration of the data sets using the known coordinates of the lunar laser ranging stations all located on the near side of the Moon.     

基于SIFT匹配和RANSAC算法的超分辨率重建

图像超分辨率重建技术是根据序列图像间信息互补重建高分辨率图像的技术，其主要步骤在于精确运动估计算法和有效超分辨率重建算法。针对存在旋转、缩放变换的序列图像，本文提出一种基于SIFT匹配和随机采样一致性算法（RANSAC）的运动估计算法，该方法首先使用SIFT算法对图像序列的特征点进行提取并匹配，然后使用RANSAC算法消除误匹配点并获取投影变换矩阵，从而获得图像序列间的亚像素级的运动信息；采用一组低分辨率序列图像进行试验，基于上述运动估计算法，采用迭代反投影进行超分辨率重建。试验结果表明，运动估计精度较高，重建影像具有较好的视觉效果，尤其适用于影像序列间存在旋转缩放运动的图像序列的超分辨率重建。     

利用高帧频相机检测运动控制轴精细形变

在运动控制应用场景中,由于疲劳等原因会导致设备微小形变,因此需要更加密集的观测手段与恢复方法.考虑到待检设备的摄影测量属性及高帧频相机高信息量特性,利用240帧/s的高帧频电荷耦合元件(charge coupled device,CCD)相机结合摄影测量方法实现对运动控制轴形变信息的精确量测,具体步骤如下:(1)固定标...     

点云的刚体运动参数估计方法的比较

点云配准是使不同视角下的点云数据实现正确拼接,解算三维空间刚体平移和旋转参数是点云配准中的核心问题。文中针对刚体运动参数求解问题,分析现有的奇异值分解法(SVD)、正交分解法(OD)、单位四元数法(UQD)、对偶四元数法(DQD)4种不同的估计方法,通过模拟实验及实例展开分析,探讨各自的优缺点及适用性,结合实例结果表明,对偶四元数求解刚体运动参数的总体性能最优,在实际应用中可以优先使用对偶四元数进行刚体变换参数求解。