多相机数码影像光束法解算及精度分析

光束法算法通常用于解决同一相机影像的平差解算问题,文中探讨多相机数码影像的光束法解算方法,理论研究与实验分析相结合,研究建立多相机影像光束法的平差模型,并在相同条件下与单相机光束法解算结果相比较。结果表明,多相机数码影像光束法严密平差可解,且分别在不同的控制条件下与单相机光束法解算精度相当。     

高分辨率遥感影像中建筑物轮廓信息矢量化

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了基于多类分割与模板匹配的建筑物轮廓矢量化方法:首先对影像进行多尺度SVM分割获取建筑物候选点;然后在Radon变换结合主轴分析获取建筑物主方向的基础上,引入多类分割思想,构建用于分割的能量函数,基于α-扩展算法解算能量函数,将轮廓线分割为3类边缘线段;接着构建形状先验的边缘模板,进行精确定位以获取边缘线的实际位置,去除锯齿状变形,降低提取结果的影响;最后相邻边缘线相正交得到拐角点,依次连接每一个拐角点,得到规则化的建筑物轮廓。相比于同类其他方法,此方法考虑了边缘点的方向信息和相邻边缘点趋于同一类的先验知识,可得到近似全局最优的边缘线段分割结果,避免了规则化过程中选择初始点和处理顺序的麻烦和不利影响,同时充分利用了影像特征,对边缘线段进行精确定位,减弱建筑物提取结果误差的影响。对不同影像的实验结果证明此方法可得到规则化的建筑物外轮廓线,不考虑提取过程中遗漏的建筑物,矢量化结果平均准确度为89%、完整度98%、几何形状相似性87%、整体质量85%。     

定向点提取算法的相对定向适应性

为了提高数字影像的相对定向精度,本文研究了几种定向点提取算法的相对定向适应性,并从计算速度、定向点有效性和相对定向精度方面综合评价各提取算法的性能。试验表明：Forstner 算子的计算速度最快, Harris算子的相对定向精度最差;SIFT算子的定向点有效性最高且相对定向精度最好,但是其计算速度最慢;SURF算子的定向点有效性和相对定向精度都稍逊于SIFT算子,但是其计算速度约为SIFT算子的2倍。     

无人机航摄影像的RANSAC自动定向方法研究

针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。