相对定向中的临界配置分析

相对定向的解算需要利用足够数量的同名像点。针对同名像点对应的空间点分布处于临界配置时相对定向不能获得唯一解的问题,该文对摄影测量和计算机视觉领域内常用的相对定向算法进行了研究。分析了它们的联系和区别,利用物方形式的共面条件方程推导了临界配置中危险表面的通用方程,分析了直线和平面配置下相对定向的退化情况,并利用奇异值分解推导了不同相对定向算法的临界配置条件。     

大重叠度影像的相对定向与前方交会精度分析

针对数码相机所拍摄的序列图像具有重叠度高、同名特征的冗余观测值多等特点,分析了大重叠度序 列影像在相对定向和前方交会时的精度优势。影像重叠度越大,相对定向的精度越好;而且重叠数目越大,交 会角越大,平面和高程(或深度)方向的交会精度和可靠性也越高,实用中可采用80%重叠度的序列影像进行 三维重建等。     

一种多摄站球形全景影像快速定向方法

针对传统影像定向方法难以适用于球形全景影像定向的问题,该文提出了一种基于运动恢复结构(SfM)算法思想的球形全景影像快速定向方法。通过避开视野盲区消除了由视野盲区特征点匹配引起的误差,并附加对极几何约束进行鲁棒估计以提高匹配精度;采用改进的EPnP算法对新添加的影像进行位姿计算,提高了新增影像的位姿计算精度和计算效率;提出了全景前方交会算法和全景光束法平差模型,并通过多种优化策略,提高了三维场景构建的精度。基于长白县街景序列影像的实验结果表明,该文所提算法能够实现多摄站球形全景影像的快速定向,并具有较好的精度水平。     

车载全景影像核线匹配和空间前方交会

全景相机车载移动系统可以获取带有精确位置和姿态信息的序列全景影像,针对该影像数据,提出一种构建全景核线影像的方法,描述了在球面全景模型下构建全景影像之间核线几何约束的过程,并推导出具体的公式,然后在两张全景核线影像之间使用SIFT算法匹配同名点,最后根据摄影中心、像点、物点3点共线的原理,推导出全景影像的共线公式,利用前方交会的原理计算出物点的空间3维坐标。实验结果表明,本文方法可以降低全景影像匹配的难度,提高匹配点数量和精度,适用于实现基于全景影像的量测等功能。     

基于相对方位元素的核线影像生成方法

提出一种对已知相对方位元素的立体影像实施灰度重采样生成核线影像对的方法,对连续像对相对方位元素和独立像对方位元素建立核线影像的理论公式进行了推导,建立了核线影像和原始影像的坐标变换关系;为了提高核线影像建立的效率,在进行核线重采样时,提出分块读写影像的方法。实验表明,建立的核线影像上下视差在亚像素水平,核线影像坐标反算后与原始影像的坐标平均差只有0.000 3个像素,完全可以满足摄影测量立体观测的要求。     

大重叠度无人机遥感影像的三维建模方法研究

探讨了无人机遥感系统获取的遥感影像的三维建模方法 ,应用相对定向直接进行无人机遥感影像相对定向 ,并通过实验分析了相邻影像间重叠度对相对定向精度的影响。基于高重叠度的无人机遥感影像 ,为提高同名点识别的精度 ,提出了多幅影像核线约束方法。实验证明本文是利用无人机遥感影像特点实现三维建模的有意义的尝试     

大旋角影像的绝对定向方法研究

针对近景摄影测量中影像与地面坐标系间存在大旋转角的问题,在分析现有绝对定向算法的基础上,提出了一种适合大旋转角影像的绝对定向方法,采用奇异矩阵分解获取较准确的角元素初值,并结合最小二乘平差进行粗差剔除和绝对定向精确参数解算。试验表明,本算法计算简单、收敛速度快,具有很好的实用价值。     

基于先验求权的虚拟观测值法及其在线阵影像定向中的应用

航天线阵列遥感影像定向参数之间存在强相关性,参数解算不稳定,难以得到准确结果。较为常见的解决方法是将定向参数处理成虚拟观测值或用岭估计代替最小二乘估计。本文首先分析了这两种方法的联系与区别,提出利用原始外方位元素精度等先验知识给定虚拟观测值权,进一步提高定向结果的可靠性。对SPOT-5与QuickBird两种高分辨率线阵影像的定向试验结果表明,在使用6个分布良好的地面控制点情况下,影像对地目标定位精度可达到2~4个像素的水平。     

球形全景影像位姿估计的改进EPnP算法

球形全景成像可以克服透视成像视场角的局限,实现场景全覆盖的三维重建和量测。本文在普通影像位姿估计的EPnP(efficient perspective-n-point)算法上进行了改进和扩展,提出了一种稳健快速的球形全景影像位姿估计算法。首先,构建球形全景影像的投影模型,将EPnP算法的平面透视成像模型扩展到球面成像模型;然后,采用基于全景球心、像点、控制点共线条件方程的改进EPnP算法求解控制点的球形全景像空间坐标;最后,利用Horn绝对定位算法直接解算全景影像位姿。与球形全景影像位姿估计的后方交会算法的对比试验结果表明,本文提出的方法无须迭代求解,更为稳健快速,即使控制点数目较少也能达到高精度,基于非严格共中心拼接的全景相机,重投影误差可控制在3.00像素左右。     

本质矩阵优化分解的相对位姿估计

针对从影像恢复摄像机相对位姿的问题,提出了一种基于李群表示的本质矩阵快速分解的位姿估计算法。通过加权最小二乘方法优化了本质矩阵;利用本质矩阵和平移向量的关系求出了平移向量;由本质矩阵和位姿参数的等式关系建立目标函数,基于姿态的李群表示推导了旋转矩阵迭代估计过程;优化了唯一解确定的约束条件,避免了特征点的三维重建。仿真实验和真实图像实验表明提出的算法精度和鲁棒性均优于传统算法,算法效率得到明显提高。提出的算法避免了矩阵奇异值分解运算和大量的矩阵计算,而且只需对两组解进行唯一解确定,能够实现相对位姿的快速高精度估计。     

一种新的影像位姿直接估计方法

针对影像位姿耦合不易直接求解的问题,建立了一种高精度分层位姿参数估计的方法。首先,通过选择3点构成面积最大的像点对应的物点作为基点,经投影方程的改化形式方程,得到估计深度及平移信息;然后利用旋转矩阵保范性获得相机外参线元素尺度参数;最后,将问题转化为由向量估计旋转关系问题,利用Procrustes理论得到外参角元素的最佳估值。该方法可有效解决该深度与耦合位姿参数难以处理的问题。试验证明,此方法确定的位姿参数估计模型形式简洁,容易收敛,参数估计精度较直接对投影矩阵分解方法质量要高。     

顾及行人的室内全景影像拼接方法

在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。     

单目视觉下基于对偶四元数的运动目标位姿确定

利用对偶四元数研究运动载体和目标之间相对运动的单目算法大多是仿真验证,缺乏实验验证。针对这些不足,在James方法的基础上,扩展了状态量,推导了相应的系统模型和观测模型,组成新的滤波方程。匀速旋转的转台实验验证了改进算法的优越性。     

GPS相对定位的精度指标估计

基于GPS相对定位数据处理的一般模型,导出了相对定位的几何精度指标,介绍了估计RDOP的算法及其正确性验证,给出了RDOP影响因素的研究结果。     

车载全景序列影像的位姿估计优化方法

针对车载全景序列影像的位姿估计问题,该文提出了一种基于角元素和线元素的位姿估计优化方法。根据全景多视几何关系,建立了角元素和线元素多视约束的优化模型,并推导完成模型的位姿求解方法。然后作为初始外方位元素,加入稀疏GPS/INS的相机控制数据约束,采用全景球模型的稀疏光束法平差对位姿估计结果进一步优化。实验选择IP-S2车载移动测量系统获取的全景序列影像,对比分析单视图、全景视图的连续位姿估计、本文方法和GPS/INS控制数据。实验结果表明,该文方法可提高位姿估计的精度,并减少连续位姿估计产生的累计误差。     

影像畸变对基本矩阵估计精度的影响分析

由于镜头制造工艺的限制和拍摄条件及环境的影响,影像本身都存在或多或少的畸变误差,这种误差通过传播和累积给影像的后期处理及各种应用造成了不稳定因素。针对计算机立体视觉中基本矩阵的估计精度问题进行了深入研究,通过对相机非线性畸变的自动纠正,分别获取了校正前和校正后的基本矩阵。实验数据表明,在对影像进行畸变校正后估计出来的基本矩阵在平均核线距离和平均余差上都明显小于畸变校正前的。     

结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计

针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。