多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法

针对直线匹配的难点问题及匹配约束的有效性,提出了同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法。该算法在边缘点匹配结果和直线提取结果的基础上,首先利用直线邻域内的同名点确定候选直线及直线投影平面的高程值,再结合物方和像方相似性约束确定同名直线;然后根据直线索引对"一配多"的匹配结果进行整合,并对结果中的多直线进行合并,得到"一对一"的同名直线;最后利用"像方-物方-像方"的映射模式确定同名直线的同名端点。论文选取典型纹理特征的航空影像进行直线匹配试验,结果表明,本文算法能获得可靠的直线匹配结果。     

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。     

一种高分辨率光学卫星遥感影像直线匹配算法

高分辨率光学卫星遥感影像直线自动匹配算法的具体流程包括:进行影像尺度调整,对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取直线;同时基于直线几何特征和灰度特征提取同名直线,利用Hough变换模型,将线转换为参数空间中的点,并建立转换模型;最后采用RANSAC算法剔除错误同名直线,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,本文提出的算法能显著提高影像同名直线提取的数量和精度,特别是对异源影像具有抗噪能力强、鲁棒性好等特点。     

多源光学卫星影像匹配及精准几何信息提取

针对国产光学卫星影像的特点,该文介绍一种适用于超大规模立体/单景覆盖的多源高分辨率卫星影像的全自动连接点、参考控制点匹配及精准几何信息(DSM/DEM)提取方法。该方法引入精度已知/精度可验证的参考地理数据作为几何约束,采用由粗到精的多层金字塔逐级影像匹配策略进行影像连接点和参考控制点的自动提取,并实现超大规模影像整体联合区域网平差处理,精化定向参数;结合半全局匹配算法(SGM)与基于物方几何约束的多影像相关匹配算法(GC3)完成多角度多视影像匹配及密集点云的自动提取,并利用已有DEM对密集匹配的DSM中的云遮挡区域和大面积水域进行修补,完成精准几何信息提取并自动生成高精度DSM/DEM/DOM影像产品。最后,利用多组典型实验区的国产高分辨率光学卫星影像数据验证了本文方法的适用性、可靠性和精度,结果满足卫星影像几何定位精度及DSM/DEM/DOM生产要求。     

近景图像序列线特征约束的建筑物立面重建

针对单纯利用近景图像序列点特征进行建筑物立面重建存在的问题,该文提出一种线特征约束下建筑物建模方法。首先利用运动恢复结构技术恢复相机参数和空间点云数据,并在此基础上利用多视图立体方法生成三维稠密点云;然后对图像序列进行基于梯度方向的边缘检测及顾及方向和长度的直线特征拟合;再利用多约束条件实现直线特征匹配及提取;最后基于三维点、线特征实现建筑物立面的三维重建。实验结果表明,该方法能有效利用近景图像序列点、线特征的优势互补重建建筑物的几何立面,更好地恢复建筑物立面的轮廓信息。     

基于广义点摄影测量的建筑物三维建模

本文利用影像上提取的直线信息建立建筑物的初始模型,根据已知的影像内外方位元素将初始模型投影到影像上,结合最邻近直线广义点平差迭代计算建筑物的位置参数与形状参数,实现建筑物的半自动三维重建。这种方法能够减少运算量,提高建模效率与建模精度。然后基于建筑物模型内部约束,给出了详细的带约束条件的建筑物广义点摄影测量平差模型,最后试验验证了其有效性。     

局部结构约束下的宽基线影像直线特征匹配

针对宽基线影像视角变化导致现有直线特征匹配方法难以获得可靠匹配结果的问题，本文在局部结构约束下提出了一种对影像视角变化具有较强稳健性的直线特征匹配方法。首先，对影像进行直线特征提取并按照一定的规则进行特征编组；其次，基于直线特征几何结构关系构建视角不变特征区域，计算其特征描述符并进行相似性度量，获取直线特征初始匹配结果；然后，利用初始匹配结果中的直线特征区域顶点坐标关系构建约束条件剔除错误匹配；最后，设计直线特征扩展匹配算法，提高直线特征匹配率。试验结果表明，与传统直线特征匹配算法相比，本文方法在有显著视角变化的宽基线影像之间能够获得更多的同名直线特征和更高的匹配正确率。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

Semiautomatic building extraction from stereo image pair based on lines grouping and least squares matching

The paper presents a general paradigm of semiautomatic building extraction from aerial stereo image pair. In the semiautomatic extraction system, the building model is defined by selected roof type through human-machine interface and input the approximation of area where the extracted building exists. Then under the knowledge of the roof type, low-level and mid-level processing including edge detection, straight line segments extraction and line segments grouping are used to establish the initial geometrical model of the roof-top. However, the initial geometrical model is not so accurate in geometry. To attain accurate results, a general least squares adjustment integrating the linear templates matching model with geometrical constraints in object-space is applied to refine the initial geometrical model. The adjustment model integrating the straight edge pattern and 3D constraints together is a well-studied optimal and anti-noise method. After gaining proper initial values, this adjustment model can flexibly process extraction of kinds of roof types by changing or assembling the geometrical constraints in object-space.     

SEMIAUTOMATIC BUILDING EXTRACTION FROM STEREO IMAGE PAIR BASED ON LINES GROUPING AND LEAST SQUARES MATCHING

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｔｐｒｅｓｅｎｔ,ｍａｎｙｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｄｉｇｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍ ｍｅｔｒｉｃｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ (ＤＰＷ )ｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ .Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｇｉｔａｌｔｅｒｒａｉｎｍｏｄｅｌ(ＤＴＭ)ａｎｄｄｉｇｉｔａｌｏｒｔｈｏ＿ｉｍａｇｅ (ＤＯＭ ) ,ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｎｏｔａｎｙｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｃｈｃａｎａｕｔｏｍａ…     

基于Hough变换的建筑物半自动提取

提出了一种基于Hough变换的建筑物半自动提取方法。该方法针对由人工给定建筑物的初始角点并通过统计屋顶主方向对Hough变换的搜索范围和搜索角度进行限制,从而稳定快速地提取出屋顶的边缘。然后利用最小二乘的方法对提取出的屋顶边缘进行精确对中,实现了对平顶直角建筑物以及人字形建筑物的有效提取。     

一种基于线空间的直线抽取算法研究

以LOG算子为边缘检测手段 ,对直线段特征的抽取过程进行了研究 ,提出并实现了相关的算法 ,给出了应用实例     

一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法

提出了一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法。该方法首先针对Canny边缘图提出一种完全细化方法;其次提出一种改进的链码跟踪方法,其步骤包括检测链码端点,建立动态链码主方向确定链码跟踪方向,优先跟踪八邻域内边缘点,八邻域内无边缘点再进行八邻域外边缘点,并采用直线化分析对链码进行动态约束;最后对链码进行直线拟合及相位验证,满足条件输出直线,不满足要求的链码则重新设定端点进行跟踪直线提取。通过多种不同光学图像数据的试验结果分析表明,本文所提出的方法不仅能够精确实现边缘直线信息的拟合,并且能够解决由于白噪声及相位编组所引起的直线断裂问题。     

关键点检测的复杂建筑物模型自动重建

利用机载LiDAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

直角点特征引导的遥感影像居民地提取方法

提出了一种基于直角点统计特征的高分辨率遥感全色图像居民地提取方法。首先,分别检测全色图像中的直角点、直线段;然后,利用直角点邻边的长度约束进一步优化直角点;接着,通过构建直角点缓冲区投影的方式生成特征图像;最后,二值化特征图像提取居民地信息。实验结果表明,与角点、直线以及未限制邻边长度直角点的统计特征对比,邻边长度约束的直角点统计特征更能反映居民地信息,有效克服了同样具有较多角点与直线特征的道路、车辆、农田田埂等地物对居民地提取的负面影响。与已有的PanTex指数方法相比,所提方法不依赖于纹理的复杂程度,有效削弱了纹理复杂的非居民地区域对居民地提取的负面影响。     

从机载激光雷达点云提取建筑物屋顶边界的活动轮廓模型改进方法

本文基于边缘与局部信息提出了一种处理多波段图像的活动轮廓模型,并将其应用于LiDAR数据的建筑物边界提取。本文首先将分类得到的屋顶点云数据转换为栅格数据,并作为模型的输入图像,进而采用变分水平集方法解求模型能量函数的最小解,得到建筑物的边界。该模型消除了其他活动轮廓模型对初始曲线和所处理图像类型的限制,适于任意形状的建筑物边界的自动提取;水平集规则项的添加,减小了模型的计算时间。实验结果表明：与IAC模型、GACcolor模型相比,本文模型在建筑物边界提取的应用中可以达到更高的匹配度、形状相似度以及位置精度。