一种基于GPU并行计算的无人机影像快速镶嵌方法

提出了一种从匀光后无人机影像出发,以Voronoi图为镶嵌线网络,基于GPU并行计算的无人机影像快速镶嵌方法。首先,通过Wallis滤波处理影像间色彩不一致问题;然后,以测区影像位置自动生成Voronoi图镶嵌线网络;最后,基于GPU并行计算将无人机影像快速正射纠正并镶嵌。通过对230张空间分辨率为0.1 m的无人机影像进行快速纠正镶嵌,实验结果表明,该方法较传统方法效率有很大提升。     

利用VirtuoZo和UCD快速制作正射影像的方法

提出了利用VirtuoZo系统并结合UCD相机的特点在立体环境下快速制作正射影像的方法。在研究区范围内,首先,利用无人机搭载UCD相机进行影像的获取,然后将获取的影像利用UCD相机参数和控制点参数等信息进行影像的粗纠正,接着在VirtuoZo系统中进行精纠正等处理,之后进行DEM的生成,最后可快速地进行DOM的制作。通过试验表明,该方法可快速获取精度较高的正射影像。     

无人机视频影像的准实时融合算法

针对无人机视频影像可以实时地融合到地理信息系统中,但是无人机的位置和姿态数据存在较大误差,导致相邻的视频影像的同名地物点并不重合的问题,该文提出准实时的无人机视频影像融合算法,采用基于滑动窗口的光束平差方法来优化相机的外方位元素,这种方法比全部视频影像做整体光束平差的延时更低,而且可以显著地改善无人机视频影像的融合效果。算法使用优化后的相机外方位元素对视频影像做正射纠正,再把纠正后的影像叠加到三维大场景中。实验结果表明,这种方法可以在准实时的条件下融合无人机视频影像,并且相邻视频影像的同名地物点在融合结果中是重合的。     

新型航空传感器快速处理方法探讨

针对快速发展的新型航空传感器如何进行快速处理问题进行了探讨,包括多级并行处理机制、海量航空遥感影像的自动空中三角测量、大尺度三维地形信息精确提取、大区域大比例尺数字影像图智能镶嵌等技术;针对航空摄影过程中的实时处理探讨了实时定位与测姿参数解算、航空遥感影像几何与色彩质量评定、数字影像图实时拼接等技术。     

消费型无人机倾斜序列影像三维重建研究

以西宁市某城镇区域为例,首先利用大疆DJI M600Pro无人机搭载的DG3 Pros倾斜摄影系统采集影像数据;再利用PhotoScan影像匹配模块处理无人机倾斜影像获取的多视影像数据同名点坐标;然后利用GodWork的AT模块进行引入曝光延迟的光束法区域网平差,并通过分块平差与整体一致性平差实现大区域多视倾斜影像数据的整体平差;最后利用Smart3D完成多视影像密集匹配和纹理自动映射,生成高精度的三维模型.通过控制数据对空三加密、三维立体模型进行了精度验证,结果表明,其精度能满足大比例尺测图要求.     

大区域无人机影像数据的快速几何处理

无人机遥感影像快速几何处理被广泛应用于灾害应急监测与评估、军事侦察等领域。针对目前多数商业软件所依赖的硬件平台成本昂贵、软件开发过程复杂等问题,面向通用硬件平台,提出一种大区域无人机影像数据的快速几何处理方法。对制约处理效率的各关键算法进行优化和改造,实现大区域无人机影像数据的快速几何处理;在影像连接点匹配、正射纠正和影像镶嵌的处理过程中,均应用基于多核CPU并行处理技术,提高整体处理效率。多组无人机影像数据处理试验表明,该方法能够大幅提高处理效率,对硬件平台要求低,具有推广应用价值。     

无人机遥感影像大规模光束法平差快速解算

为实现对无人机遥感影像大规模光束法区域网平差的快速解算,采用逐点消元法并利用分块稀疏矩阵保存消元后的法方程,以减少内存的使用量;利用预处理共轭梯度算法实现快速解算,利用OpenMP技术实现预处理共轭梯度迭代计算多核并行处理。结果表明,将消元法和预处理共轭梯度算法用于无人机遥感影像大规模光束法区域网平差解算,既可节省内存,又可提高计算效率。     

低空无人机影像应急快速可视化方法

针对无人机遥感航测系统在应急服务等时效性要求比较高的应用需求,该文结合当前计算机硬件发展,提出结合CUDA技术和Voronoi图索引的纹理多尺度高效调度算法实现无人机航空遥感影像的实时快速正摄可视化方法,该方法有别于传统的摄影测量成图作业处理流程,无须进行影像的正射纠正和拼接处理,直接利用原始影像实现整个测区影像的高分辨率漫游,在紧急情况下甚至可以直接利用GNSS和IMU数据,快速实现测区影像的漫游;结合航空摄影数据处理流程和阶段,提出了4种不同的实时可视化方案,实现效率和精度优化。最后利用无人机飞行的实验数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法对加强无人机遥感航测系统在应急服务中的时效性非常有意义。     

基于无人机影像区域网平差精度研究

轻型无人机以其机动灵活的特点,能够适应地形复杂、多云地区的飞行任务。但是由于其镜头小,获取的影像具有像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则等特点,使其处理方法和传统的航空影像有所不同。本文对轻型无人机影像数据利用常规光束法区域网平差和POS辅助光束法区域网平差分别进行处理,结果表明,常规方法的精度要优于POS方法,最后对如何提高POS方法的精度提出了一些建议。     

基于形态学与Dijkstra相结合的影像镶嵌线方法

镶嵌线自动搜索是实现影像重叠区域无缝拼接的关键步骤,而目前随着无人机技术的日益成熟及无人机能够快速获取高清的遥感图像数据,迫切需要寻找一种既有质量、又有效率的镶嵌线自动搜索的方法。本文提出一种基于形态学与Dijkstra相结合的影像镶嵌线方法,该方法首先确定两幅影像重叠部分的差分影像,然后在差分影像的基础上进行形态学膨胀处理,同时根据稀疏矩阵构建八邻域稀疏矩阵,最后使用Dijkstra算法在差分影像上进行镶嵌线的自动搜索,得到最优路径镶嵌线。实验结果证明,改进算法与未经过形态学处理的Dijkstra方法相比,其自动搜索镶嵌线过程在耗时少(耗时为3.72 s)的情况下,能够很好地避开房屋等高亮度区。     

采用无人机影像生成高原山区高精度DEM的一种方法

无人机低空遥感作为一种新兴的航空摄影手段,近年来应用越来越广泛。在高原山区测绘大比例尺DEM往往难度较大,本文通过研究,提出利用无人机低空摄影获取数码影像,外业采用GPS测量少量控制点,内业采用多视影像匹配技术自动构建空中三角测量网,然后通过光束法平差实现快速解算,最后生成大比例尺DEM成果,实践证明是可行的。     

改进的无人机影像处理技术在新冠疫情复工建设中的应用

疫情期间复工复产需要准确的现场信息及高精度分辨率的正射影像作为决策依据,但管理人员无法通过密集的现场巡视获取信息。无人机外业数据采集速度快、采集精度高、数据量全,但传统的无人机正射影像处理速度无法满足项目刻不容缓的需求,因此本文对无人机外业快速采集-快速内业处理技术-目标成果识别作了全方位的研究,基于改进SURF无人机影像快速处理算法并针对大型工程设备在影像上呈现规则矩形、特征点突出、明暗对比关系明显等关键要素,快速处理得到正射影像,并在此基础上运用Fast R-CNN网络识别现场机械设备为复工决策提供决策依据,相应成果已在新冠疫情期间雄安高铁站工程建设复工复产中得到了应用。     

一种快速的无人机影像无缝拼接方法

本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。     

基于WorldWind与无人机影像的三维场景重建与漫游研究

本文基于无人机低空遥感影像与拼接镶嵌处理结果,在WorldWind开源软件框架上,二次开发与实现了影像金字塔的构成过程与在NASAWorldWind中的快速实时显示,并结合数字高程信息（DEIM）、无人机飞行过程中的GPS定位信息与WorldWind中NLTLandsat7（VisibleColor）影像数据,建立了无人机遥感影像的实时三维地形重建与场景漫游系统。该系统为矿区地形分析与建设规划、灾区灾情监测与快速应急处理等提供了较好的应用平台。     

无人机摄影测量技术在阿娘寨滑坡应急调查中的应用

无人机摄影测量技术具有数据获取效率高、响应速度快、成果丰富多样等优势,逐步应用于地质灾害应急调查中。2020年6月18日阿娘寨滑坡复活后,采用无人机摄影测量技术进行应急调查。首先,通过检查点验证了无人机免像控摄影测量技术的可行性,总结性研究了无人机影像数据快速拼接和全面处理的软件选取,生成了调查区三维实景模型、数字表面模型(DSM)、正射影像(DOM)及密集点云等基础数据;最后对基础数据处理分析,完成了滑坡地形快速测绘、滑坡特征调查等工作,并对多期次的高精度无人机摄影测量数据进行差分计算,识别了滑坡形变较大的区域,定量表征了滑坡的形变特征,为监测仪器的选位提供了指导。滑坡体上GNSS监测的最大累计形变可达16m,将现场布设的专业监测设备的数据接入地质灾害实时监测预警系统中,有效保证了灾害防治工程的顺利实施。     

基于最优路径的无人机影像辐射区域网平差

无人机遥感能够提供高时空分辨率的影像数据,拥有广泛的应用前景。辐射校正将传感器记录的数据转化为地表反射率,是无人机数据定量化应用的前提。然而无人机数据易受光照等因素的影响,导致影像间存在不同程度的辐射差异,为多张无人机影像的辐射校正带来困难。基于影像间重叠区域的信息,辐射区域网平差能够获得全局最优的辐射校正参数,降低影像间的辐射差异,因此在实现影像的辐射校正方面具有巨大潜力。但大量待求解未知参数降低了辐射校正模型的求解效率,特别是在数据量急剧增加时,该问题更为突出。基于影像重叠区辐射信息建立的最优路径很好地考虑了影像间的辐射转化关系,可有效控制误差累计,为减少辐射区域网平差中未知参数的数量提供了一种思路。因此,本文将最优路径与辐射区域网平差相结合,以降低待求解参数的数量,在保证辐射校正精度的同时提高辐射校正模型求解效率,进而提升辐射区域网平差在大数据集上的应用潜力。     

顾及曝光延迟的无人机GPS辅助光束法平差方法

现有GPS辅助光束法区域网平差方法没有顾及无人机进行摄影测量参与作业的情况。针对相机的曝光延迟误差影响不一致而导致实际平差结果较理论估值低的问题,本文探讨了曝光延迟产生的机理并分析曝光延迟对GPS辅助光束法平差的影响,提出了一种顾及曝光延迟的GPS辅助光束法平差方法。通过采用不同控制点个数及布设方案,对一套包含142张无人机影像数据进行试验分析,验证了该方法的有效性。该方法的研究意义在于可以在传统GPS辅助光束法平差方法的基础上进一步提高空三加密精度。     

一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。     

利用单位对偶四元数进行航空影像区域网平差解算

将对偶四元数应用于摄影测量中,提出了一种基于单位对偶四元数的航空影像区域网平差解算方法。相比于常规的平差方法和四元数方法,该算法的最大特点是将影像的摄站位置和姿态以一个单位对偶四元数整体表示,从而构建基于对偶四元数的区域网平差模型,并采用具有约束条件的参数平差进行解算。利用两个地区不同比例尺的实际航空影像数据进行实验,结果表明,该算法的平差精度与常规的区域网平差方法相当,对影像比例尺及控制点的数量与分布的需求也与常规的平差方法基本相同,为对当前轻小平台获取航空影像进行摄影测量处理提供了一条新的技术思路。