星载激光光斑影像激光指向变化探测法

地面光斑足印的定位精度高度依赖于激光指向角的测量精度,星载激光光斑质心提取及其变化规律对激光指向角的分析具有重要的意义。本文基于ICESat/GLAS的激光剖面阵列（laser profile array,LPA）影像数据,首先利用灰度一阶矩阵法提取LPA的质心,精度优于0.3个像素,LPA相对定位精度优于0.11个像素。其次利用傅里叶变换和傅里叶级数拟合对LPA质心坐标的变化进行周期探测和建模分析,结果表明,激光光斑影像的质心坐标存在1.83×10^-4 Hz、3.36×10^-4 Hz、5.19×10^-4 Hz和6.71×10^-4 Hz 4个明显的周期变化,拟合结果的相关性R²达到了0.86,拟合精度可达0.4″,优于0.13个像素,得到了较好的结果。可为我国的高分七号和后续的卫星激光测高数据处理提供参考。     

视频测量椭圆标志中心点的高精度定位方法

针对近景视频摄影测量中椭圆标志点的中心定位精度影响后续的目标跟踪和三维重建精度的问题,该文为了保证获取椭圆亚像素的中心定位精度,提出了一种基于椭圆标志点亚像素边缘检测的中心定位方法。该方法首先利用Canny算子提取椭圆的轮廓,然后利用阈值分割、形态学边缘轮廓提取方法等方法对边缘进行约束,再利用形态学细化算法和空间矩提取椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合法实现椭圆中心的亚像素定位。实验结果表明:在模拟实验和真实影像的实验下,该方法与现有其他方法相比较,不仅能获取和定位高精度的椭圆中心(模拟实验下,椭圆中心定位精度高达0.02像素),而且具有高稳健性;能够满足近景摄影测量的精度和稳定性的需求。     

单目视觉测量系统质心定位算法

在测头成像视觉坐标测量系统中,对图像进行采集和处理是为选取合适的特征点并对其进行优化曝光以便获取高质量的图像,进而实现特征点与背景图像分离和特征点中心的精确定位。因此,对于特征点成像的亚像素定位直接决定着三维空间坐标的测量精度。文中提出高斯拟合双三次插值算法,并与灰度加权和高斯双线性进行对比,实验表明精度比较高,能够达到单目视觉测量系统质心定位要求。     

利用泰勒展开的点特征子像素定位方法

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Harris点特征提取算子提出了一种改进的子像素定位方法。该方法以二阶泰勒展开式拟合初始特征点邻域的Harris响应函数,采用邻域灰度值中心差商来近似计算泰勒展开式中偏导数的初值,引入最小二乘和高斯距离加权的思想计算偏导数的改正量,对求得的泰勒展开最小二乘拟合式求极值获取子像素级的特征点。通过计算机模拟图像对算法进行精度和抗噪能力测试。结果表明,本文算法的子像素定位精度高,且具有一定的抗噪能力。通过对实际无人机数据进行空三实验,结果表明本文方法的定位精度能改善无人机影像的空三处理结果。     

自动全站仪的光斑图像中心定位精度分析

为研制国产的自动目标识别全站仪,自动目标识别与照准全站仪成为研究的热点。本文将CMOS图像传感器内置于RTS010A电动全站仪中,构造自动目标识别全站仪系统。对光斑图像进行处理,提取光斑图像中心点坐标;测试并分析了光斑图像中心定位精度,全站仪望远镜固定不动时,光斑中心定位精度小于0.2个像素坐标,全站仪望远镜沿水平角或竖直角单方向旋转时,光斑中心坐标变化在固定方向小于0.7个像素坐标。认为光斑图像中心定位精度可满足自动目标识别全站仪模型标定的要求。     

勒让德多项式拟合IGS精密星历的算法改进

国际GNSS服务(IGS)精密星历每隔15 min提供一次卫星坐标,为了提高定位精度,往往需要获取任意时刻的卫星位置. 对IGS精密星历进行插值和拟合是获得连续历元卫星坐标常用的方法. 运用改进的勒让德多项式算法拟合卫星轨道坐标,并与常规算法进行比较,结果表明:常规算法仅在拟合阶数较低时能保持较高的精度. 在拟合时段为6 h时,LU分解 (LU Decomposition) 法与奇异值分解(SVD)法对奇异矩阵求解时均能保持较高的精度,而在拟合时段为12 h时,SVD分解法是对条件数较低的矩阵 B 进行分解求得多项式系数矩阵 C ,从而避免了病态矩阵产生的误差,因此仍能保持较高的精度. 在高阶拟合时,SVD分解法无论是在精度还是稳定性方面均优于LU分解法和常规算法,优势明显.      

高斯过程模型圆心定位算法

在对圆形目标进行图像处理以实现精密测量的各种任务中,圆心定位的精度直接决定了测量结果的精度。目前,成熟的圆心定位算法包括重心法、Hough变换法、高斯拟合法、圆拟合法以及椭圆拟合法等。这些常用算法各具优缺点,因此有不同的适用场景。本文提出了一种新的研究思路,利用高斯过程模型解决圆心定位的问题,并且提出了分别基于标准圆和椭圆方程的高斯过程圆心定位算法。实验结果表明,高斯过程标准圆中心定位算法与圆拟合算法的精度相当,而且在残缺圆的圆心定位中抗噪能力更好,精度更高;高斯过程椭圆中心定位算法比椭圆拟合法的抗噪能力更强,精度更高。     

基于多项式模型的相机测试转台精度改进方法

转台是数字相机实验室校准中的关键性设备。基于误差传递理论,研究分析了转台测角精度对数字相机校准结果的影响关系式。对转台进行了测试,测试结果表明:该转台测角精度较差,难以满足数字相机校准的要求。针对此种情况,在误差理论研究与分析的基础上,提出了采用一般多项式模型进行转台测角精度改进的方法,进行了误差修正试验。结果表明该方法能有效消除转台系统误差,大幅提高转台的测角精度,使数字相机校准精度提高约10倍。     

一种直线特征标志的子像素定位方法

在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。不同特征的控制点标志,对应不同的识别方法,因此控制点标志的选择须根据不同的要求,进行综合研究分析。本文提出一种新的混合方法,首先采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。通过实验证明:经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,证明了该混合方法的有效性。     

直线特征标志子像素级定位方法的研究

在近景摄影测量中，常常需要对直线特征的标志进行定位，而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。提出一种新的混合方法，即采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测，得到直线初值；然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法，对标志点中心进行子像素定位。在三维重建实验中采用所提出的灰度矩边缘直线拟合定位法和高精度直线定位法进行精度比较，实验证明经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度，且计算更简单。     

Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位

在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求.     

线状工程GPS高程拟合方法研究

针对数学模型只适用于特定地形和神经网络模型易陷入局部最优解的特点,提出了最优加权算法,分别利用两种数学模型和两种神经网络模型进行线状工程GPS高程拟合,并将每种模型拟合效果好的单一算法组合成最优加权算法. 结果显示:多项式拟合法优于多面函数法,遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法(GSA-BP)优于其他算法,为最优单一算法;加权算法比其单一成员算法精度分别提高17.7%、10.0%,且能基本满足四等水准测量要求,在线状工程GPS高程拟合中具有可行性.      

基于圆形标志点和精密测角的数字相机检定系统

数字相机检定是摄影测量的基础性工作,本文利用高精度二维转台和平行光管构建了数字相机的实验室检定系统。该系统选用圆形标志和椭圆拟合法进行图像中心的精确定位,利用畸变平方和最小算法进行检定参数的解算,实验结果表明该系统用于数字相机实验室检定是切实可行的。     

一种改进的圆柱形体定位算法研究与应用

对基于最小二乘法的椭圆拟合算法进行了研究,提出先将多个平面内的测量点坐标旋转到同一平面内,统一坐标系后分别进行平面椭圆拟合,得到圆柱形体的中心坐标和半径等特征参数,从而实现圆柱形体定位。采用MATLAB编写程序实现了算法,利用徕卡全站仪进行数据采集,对某大型圆柱形储罐进行了倾斜度和准直度分析。     

星载激光光斑影像质心自动提取方法

激光光斑影像的质心提取是卫星激光测高数据处理中的重要环节,对于获得精确的激光指向角有重要的意义。本文总结了灰度重心法、高斯拟合法以及椭圆拟合法3种常用的质心提取方法,在比较其优缺点之后结合高斯曲面拟合法和椭圆拟合法,提出了一种基于高斯阈值的椭圆拟合方法,针对仿真数据进行试验,有较好的精度结果。采用GLAS（geoscience laser altimeter system）的实际激光光斑影像LPA（laser profile array）数据进行试验,发现LPA光斑质心位置变化周期约为1.5 h,幅度最大可达2~3个像素,对应激光指向角变化约9",说明在轨监视激光质心位置变化对于提高激光指向角测量精度非常必要。相关结论可为后续国产卫星激光测高仪足印影像处理提供参考。     

一种基于图像灰度直方图相似度计算的室内定位方法

近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。     

一种基于全站仪的大型抛物面天线三轴中心定位方法

大型抛物面天线的相位中心点坐标通常无法直接获取,此时需要先确定天线三轴中心位置再进行坐标归算。本文提出一种基于全站仪的大型抛物面天线三轴中心定位方法,通过归心拟合,结合极坐标法和方位交会可以精确获取其中心坐标。实际数据表明:不同数量的点拟合与8个点的拟合结果作相比,X方向高斯坐标最大相差-0.0031 m,Y方向高斯最大相差-0.0023 m,拟合圆半径最大相差0.0016 m,与实际直接量测周长计算出的半径相比,拟合圆半径差值优于0.003 m,固定角检核精度优于2.5″,高程和平距限差均满足精度要求,可以适用于绝大部分天线测量。     

基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域（MSER）的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明：本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。     

Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位

在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度。传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求。文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心。该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度。其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求。     

声源定位算法的精度分析

针对国家靶场测量落点坐标测试手段存在局限性的问题,该文提出基于时延估计的声源定位算法,给出影响该算法定位精度的几个因素和传感器阵列的几种布站方式,并对各种布站方式的定位误差进行了仿真计算,通过仿真分析了在不同的布站方式下声波的传播速度误差和时间差测量误差对定位精度的影响。结果表明:采用声波定位技术测量落点坐标精度可满足指标要求;合理布设传感器阵列能够提高定位精度。