影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法.     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法。     

车载纵向摄影影像的核线影像生成与同名点匹配

根据车载纵向摄影影像核线排列的特点,利用相对定向确定立体像对的核线几何关系生成核线影像,并进行同名点匹配,取得了很好的效果。     

车载全景相机的影像匹配和光束法平差

提出一种针对车载全景影像序列的自动匹配和光束法平差方法.首先在单景鱼眼相机上进行多特征联合的初匹配;然后将同名特征投影到全景相机坐标系,并利用GPS/IMU数据进行粗差剔除和精匹配;再建立全景坐标下的透视投影几何模型,对匹配获得的连接点进行GPS/IMU辅助的光束法区域网平差,根据连接点的距离设定初始权,并通过选权迭代法剔除粗差,获得最终平差结果.试验结果表明,本文所提出的多特征匹配和全景坐标系平差的方法能够很好地处理全景相机的连接点提取和平差问题.     

自适应运动结构特征的车载全景序列影像匹配方法

以运动结构特征为约束条件的序列影像匹配,是基于多变量核密度函数,采用非参数均值漂移方法估计最优局部运动相似性结构特征的过程。核密度函数的带宽大小决定了匹配方法的收敛速度和精度。本文提出了一种可变带宽的自适应运动结构特征的车载全景序列影像匹配方法。首先以采样点在空间域和光流域的局部空间结构定义自适应的带宽矩阵。采用局部光流特征向量的距离加权法,描述光流域上运动相似性结构特征的松弛扩散过程。然后给出自适应多变量核密度函数的表达形式,并探讨了均值漂移向量的求解、终止条件以及种子点的选择方法。最后融合多尺度SIFT描述特征与运动结构特征,建立统一的全景影像匹配框架。试验选择车载移动测量系统获取的城市球全景序列影像,结果表明在内点率变化、物方尺度变化等情况下,本文方法可以实现自适应运动结构特征的相似性度量,提高匹配的正确点数和匹配率,算法表现出较强的稳键性。     

精密空间前方交会计算的可编程计算器实现

介绍精密空间前方交会的原理,详细给出算法、公式和基于fx-5800P型可编程计算器程序以及使用方法,并给出实例,验证算法、公式与计算程序,为工作现场快速进行精密空间前方交会计算提供完整的方法和可编程计算器程序代码。     

POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

POS辅助车载组合全景影像路面角点特征匹配算法

推荐了一种车载组合全景相机影像路面角点特征的匹配方法。路面到摄站的距离近,基高比大,是良好的区域网平差模型连接点,但是路面纹理匮乏,影像中存在移动物体和较为严重的尺度变化和仿射变形,难以匹配到正确的同名点。本文利用路面在一定范围内可近似为水平面的特点,根据相机与路面的距离确定近似路面,将影像路面角点投影到重叠影像,将同名点定位在一个小的矩形范围内;通过POS数据确定角点对应同名核线,矩形区域内距离核线最近的角点即为同名像点。本文匹配方法可获得一定数量的正确匹配同名点,显著降低了误匹配,内点率高,可以进一步精确估计像对间的基础矩阵,为其他地物的匹配提供了约束。     

基于RPC近似核线约束的CE-1影像匹配方法

"嫦娥一号"(简称CE-1)是中国自主研制并发射的首个月球探测器,卫星搭载的传感器是一个三线阵CCD立体相机,其主要科学目标是获取月球表面三维影像。根据三线阵影像以及月面影像的特点,为了能够得到密集度较高且分布均匀的同名点对,采用了一种基于RPC近似核线约束的影像匹配方法,结果表明基于核线约束的影像匹配方法较之传统二维影像匹配总体耗时短且具有较高的精度与可靠性。     

基于广义点摄影测量的后方交会与前方交会方法研究

广义点摄影测量将传统的点摄影测量和当代发展的线摄影测量以及无穷远点理论综合升华,将摄影测量中处理的物理意义上的点扩展到数学意义上的广义点.本文主要研究广义点摄影测量理论下的后方交会和前方交会解算方法.分析评价了不同控制线分布情况对后方交会精度的影响;依据前方交会原理,对闭合直线段和圆进行了三维重建,取得了良好的效果.     

一种相机标定参数的柱面全景影像拼接方法

针对全景影像拼接方法存在批量快速拼接困难、匹配精度低、匹配成功率不高等问题,该文提出一种多拼柱面全景相机影像的严密拼接方法。首先对全景相机进行标定,获取每台相机的内参数和单相机之间的相对外方位元素;再根据摄影距离以及摄影中心、像点与物点三点共线的原则,求出每张影像中像点对应的物方点的坐标;最后根据虚拟摄影中心、物点和虚拟像点三点共线的原则,得出像点在柱面上对应的虚拟像点坐标,经过角度归算和影像间的融合处理,获取柱面全景影像。实验表明,多拼全景相机影像拼接方法达到了严密、快速的拼接效果,可方便实现全景影像和单相机影像之间的坐标变换,为后续全景影像的浏览、量测、真彩激光点云的生成和实景测量等应用提供了一种影像拼接方法。     

基于共线原理的全景影像真彩色点云生成算法

常规激光点云数据通过将激光点云与彩色影像进行融合,将影像所富含的色彩信息赋给相应的激光点云、可形成一种"纹理丰富、颜色直观、位置准确"的真彩色点云成果,不同类型相机拍摄得到的影像对激光点云赋彩色的原理和过程均不相同。文中基于移动测量系统及360°全景影像的测绘高新技术,研究全景相机拍摄的影像与激光点云的匹配、融合,提出一种基于共线原理的由全景影像给激光点云赋彩色的算法。算法充分利用全景影像360°可视以及激光点云位置精确的特点,经实验验证算法推导正确,生成的真彩色点云色彩纹理细致,空间位置准确。     

基于空间几何原理的空间前方交会改进算法

空间前方交会是摄影测量学重要的概念,通过空间前方交会可以确定待定点的物方空间坐标。在空间几何解析的基础上[1],根据摄站点、影像点、物方控制点坐标的空间几何关系计算像控点的空间坐标,然后求解待定点的像点空间坐标,从而在物方空间坐标系中进行空间后方交会计算。该方法表达形式直观,便捷实用,并通过实例验证该算法的有效性和正确性。     

全景深度图像精度分析及优化方法研究

针对三维激光点云数据生成360°全景深度图像存在像素分辨率不均匀的问题,提出一种顾及目标量测精度及可见度的全景深度图像生成方法,在保证全景影像表达地物的完整性的前提下提高其数据的存取精度。通过坐标转换和投影变换生成与全景影像匹配的全景深度图像;基于摄影成像原理分析摄影中心高度、深度值和像素分辨率之间的关系,得到不同深度处目标分辨率随摄影中心升高趋于一致的结论;综合分析地面目标分辨率和杆状目标尤其是树冠对树干的遮挡问题,确定特定场景下生成全景深度图像的最佳摄影中心位置并重新生成深度图像。实验分析表明,该方法能够在保证杆目标可见度的前提下提高地面目标量测精度。     

一种模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法

针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

子像素匹配策略的对极几何估计算法

基本矩阵在计算机视觉中扮演着十分重要的角色,对极几何(即核线几何)的估计过程就是求解基本矩阵的过程,所以如何提高对极几何的估计精度一直是计算机视觉中的一个研究热点。本文通过提取子像素特征点,并经高精度影像匹配,最终用子像素匹配点来实现对极几何的稳健估计。实验表明,该计算法在平均余差和平均对级距离上都明显小于基于整像素级的对极几何估计结果,有效改善了对级几何的估计精度和稳定性。     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素.本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果.     

车载激光雷达点云与全景影像的自动配准

针对激光雷达点云数据缺乏纹理信息的问题,该文提出一种基于互信息的车载激光雷达点云与全景影像配准方法。该方法使用统一的球面全景成像模型,引入互信息作为相似性测度,将车载激光雷达点云生成的深度图与信息提取后的全景影像进行配准,实现配准参数的自动、高精度解算。同时,对车载激光雷达点云与全景影像配准的精度进行评定与分析。实验结果表明,车载点云与全景影像的配准方案是可行的,具有较高的配准精度。     

全景测量技术在海域动态监视监测中的应用

激光雷达扫描全景测量技术在数字化时代测绘领域的应用有着非常重要的意义。本文以深圳市海域动态监视监测为例,综合利用基于船载、单兵/车载的移动测量系统和基于卫星、无人机的高分辨率遥感影像等数据获取手段,获得全覆盖、立体化、高精度、高时效性的海域资源基础数据。并讨论了在海域监视监测工作中使用车船载激光雷达全景测量结合多时相高分辨率影像叠加分析方法的便利性、有效性、精确性。它不仅能让测绘生产单位在较短的时间内准确、及时地获取数据,还可以减少外业测量工作和内业的后续处理时间,大幅度提高了勘测工作的效率,值得借鉴和推广。