基于物方地面元的多视最小二乘匹配

以地图测绘、空间信息遥感、摄影测量学为背景的,根据多视影像匹配的理念和方法,按单点最小二乘匹配扩展为基于地面元的多点(以三片为例)的最小二乘匹配,基于改进的VLL讨论了一种基于多视影像的最小二乘影像匹配的方法,高精度的像素影像可以由这种特有的方法进行处理分析,像素的精度可达千分之一。进行相关分析后表明:进行高精度数字影像匹配融合时选择恰当影像匹配模型的匹配策略或由差异的匹配策略结合使用可更好地提高匹配的成功率和可适应性,从而降低误匹配或者漏匹配的同名点。     

基于多通道影像的最小二乘匹配算法

随着摄影以及信息存储和通信技术的提高,人们从影像中获取的信息量得到很大的提升。本文提出了一种基于多通道影像的最小二乘匹配算法,利用影像中获取的多通道信息构建最小二乘误差方程进行匹配计算,并采用某大学校区影像数据进行试验验证。结果表明,基于多通道的最小二乘匹配算法扩大了影像匹配窗口内像素的信息量,提高了影像匹配的精度和稳定性。     

物方面元匹配在倾斜摄影三维重建中的应用

采用传统的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,倾斜影像灰度和几何畸变较大,地物遮挡较多,导致匹配到的同名像点分布不均匀,匹配可靠性较低影响三维重建效果.提出采用物方面元匹配方法对倾斜影像做精化匹配.匹配方法的过程是:首先根据初匹配生成的物点信息,采用物方差分法计算物方面元的法向量方向角;然后根据极限约束估计同名像点坐标,进而前方交会求解物方面元高程初值;最后将物方面元法向量方向角和高程初值带入条件方程,做最小二乘匹配迭代计算,实现倾斜影像同名点匹配.在经过实验验证后发现:本文方法用于倾斜影像匹配时,可提高同名点匹配的可靠性和分布的均匀性.     

基于像方特征点的多视影像最小二乘匹配

为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1／10000精度。     

基于最小二乘的WiFi匹配导航

讨论了WiFi室内定位技术中常用的定位方法,并以位置指纹匹配方法为例,详细分析了其定位算法及精度.在此基础上,提出了基于最小二乘的接收信号强度匹配方法.在仿真场景下,分别对该算法进行了静态和动态的实验.结果表明,与位置指纹匹配方法相比,基于最小二乘的匹配方法可以达到子格网的定位精度.     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。     

融合遗传算法的最小二乘无控制DEM匹配

为了解决传统无控制DEM最小二乘匹配方法拉入范围小的问题,首先建立了一种基于匹配度之和最大的DEM匹配模型,然后结合DEM匹配的实际需要,对遗传算法的编码方案、初始种群生成、适应度函数、基本遗传操作和迭代终止条件等5个基本方面进行了设计;在此基础上,设计了基于遗传算法和最小二乘匹配相结合的无控制DEM匹配方法流程,最后...     

最小二乘影像匹配算法设计与实现

针对影像匹配问题,对最小二乘法影像匹配的算法进行了研究,理解了该算法的匹配原理,并应用测试程序对该算法进行测试。     

最小二乘多项式地图影像配准精度

本文报道了地图影像纠正精度模拟研究结果。为了评估这种方法的灵敏性，采用了不同的采样量、空间分布状况、地面控制点测量误差以及为了推导最小二乘双变量地图影像变换函数参数估计值时所使用的不同计算算法。对于７２种情况的每一种，推导了标准差与置信度，它表明所有四个因素的影响都是显著的。标准差随采样量增加而迅速减小，并且随着控制点分布形式更为线性时而增大。量测误差对准确性与精度都有显著影响。在所有情况下，Ｇｒ     

基于RPC模型的ZY-3正射纠正研究

采用基于RPC模型进行ZY-3影像正射纠正处理时,当使用全局布点控制方案时控制点增加到12个以上后,对整景影像的纠正精度影响不明显,且由于选取多个高精度的控制点非常困难,而有时控制点的增加并不一定能带来精度的提高。本文通过采用几种不同的控制点布设方案对同一景ZY-3影像进行正射纠正,并对几种方案的纠正成果进行了精度比较和分析,从而进一步证实了选择合适的控制点布设方案和控制点数量大大提高ZY-3影像的纠正质量和纠正效率。     

基于有理多项式系数的线阵卫星近似核线影像的生成

分析了线阵卫星影像投影轨迹法计算局部范围近似核线影像的基本原理,提出利用分段直线拟合近似核线;基于RPC和物方经纬度的线阵卫星近似核线影像重采样方法,以便在密集影像匹配生成高精度数字高程模型(DEM)时缩小匹配搜索范围,并降低误匹配率。试验结果表明,利用投影轨迹法可以确定立体像对局部范围内的近似同名核线,且分段直线拟合方法精度更高;基于物方经纬度方法进行核线影像重采样后,非常有利于同名点的高可靠性匹配,且核线影像上的同名点坐标到原始影像坐标的反算精度优于0.04像素,验证了重采样方法的可行性。     

一种基于复共线性分析的RPC参数优选法

推导了求解有理多项式系数(RPC)的严密误差方程,从分析误差方程设计矩阵列向量间的复共线性着手,提出了一种去相关的RPC参数优选方法。对一景SPOT-5 HRG 1A级影像进行实验,结果表明,当地面控制点稀疏时,通过优选20~30个RPC参数,可以很好地消除参数间的相关性,有效消除有理函数模型(RFM)在地形拟合中出现的振荡现象,可明显提高RPC参数求解和RFM的影像几何处理精度。当地面控制点足够多时,利用此方法优选的RPC参数进行地形拟合的结果与用常规最小二乘法求解的78个RPC参数实施地形拟合的结果完全一致。     

基于岭估计的有理多项式参数求解方法

在使用最小二乘法解算卫星遥感影像的RPC参数时,如果控制点非均匀分布或模型过度参数化,其法方程系数矩阵很容易产生病态,获得的解将偏离真值,甚至得到错误的解。使用岭估计可改善法方程的状态,保证解稳定。采用岭估计方法,通过所获取的不同岭参数对SPOT和QuickBird影像进行实验,证实L曲线法是一种稳定的、有效的岭参数确定方法,可显著提高RPC参数的解算精度。     

地图数字化中基于点位坐标的统一平差模型

探讨了地图数字化过程中采用平差方法来建立坐标计算的统一模型。将测得的角度、边长等数据化为方向、距离观测值列立误差方程,通过调用统一的平差迭代计算程序来计算未知点坐标及精度。详细给出了基于平差的11种常用坐标计算方法,并通过实例进行了说明。     

基于物方空间几何约束最小二乘匹配的建筑物半自动提取方法

提出了一种从数字航空立体像对半自动提取建筑物的方法。操作员通过人机界面选择房屋的种类并输入初始位置,然后经过边缘检测、直线段提取和据此房屋几何模型的线段自动编组等处理得到各房屋角点的初始位置。最后,为了获得房屋的精确定位和符合物方严格几何约束的结果,基于物方空间几何约束的最小二乘匹配平差模型用于求取房屋直线边缘和物方几何模型的最优匹配。试验表明,该方法能提高建筑物的提取精度并可为半自动建筑物提取提供一个灵活的框架     

基于最小二乘配置的九参数模型在三维坐标转换中的应用

运用传统的布尔莎七参数法进行三维坐标转换时,并未考虑到两坐标系统的公共点坐标误差及三个坐标轴缩放比例不均的问题。引入最小二乘配置法,将公共点误差作为随机信号处理,并增加两个尺度参数解决坐标轴缩放比例不均的问题;推导出基于最小二乘配置的九参数模型及其误差方程,通过实验对比分析表明,该方法可以有效地提高坐标转换精度。     

Partial EIV模型的非负最小二乘方差分量估计

Partial Errors-in-Variables(Partial EIV)模型是EIV模型的扩展形式,权阵构造简单,当系数矩阵中存在非随机元素和随机元素时,Partial EIV模型的适用性更强。针对Partial EIV模型中随机模型不准确的情况,将系数矩阵和观测向量分别作为一类数据,本文在该模型的基础上,使用最小二乘方差分量估计方法,推导相关计算公式及迭代算法,分别估计出相应的方差分量估值。并对出现的负方差使用非负最小二乘理论,增加约束条件,对随机模型进行修正,得到更加合理的参数估值。试实验结果表明,本文的方法与其他方差分量估计方法等价。     

一种用于影像镶嵌的快速最小二乘序贯算法

为解决影像镶嵌时快速正确地确定影像坐标系和用户坐标系的变换关系问题,本文介绍了一种改进的基于Householder变换的最小二乘序贯算法。该算法可大大减少计算量,提高实用性。