基于畸变矩阵的影像畸变差改正

针对已有的影像畸变差改正程序中存在每张影像分别进行迭代计算的问题,提出了基于畸变矩阵的影像畸变差改正方法.新方法首先利用影像行列数、相机内方位元素与畸变参数,计算影像畸变矩阵;然后,利用该畸变矩阵对多张航空影像进行畸变差改正.新方法克服了间接法影像畸变差改正算法的逐像素迭代计算的缺点,大大降低了影像畸变差改正的平均计算量.基于CPU/GPU的影像畸变差改正试验,证明本文提出的方法降低了影像畸变差改正的计算复杂度,提高了影像畸变差改速度,在无人机影像快速处理中具有一定的实用价值.     

基于GPU并行处理技术的影像畸变差修正

分析了利用GPU并行处理技术实现畸变差修正的可能性及任务分配方法,提出了基于GPU的数码影像畸变差修正算法流程,验证了算法的可行性和高效性。     

GodWork-AT解算GPS辅助空中三角测量数据测试分析

随着无人机技术快速发展,采用非量测相机作为传感器,出现镜头畸变差大,拍摄影像幅面小等一系列问题。运用Godwork,天工无人机航测软件对传统无人机获取的序列影像数据进行空三加密并添加少量GPS控制点进行解算,结果表明传统无人机获取的小相幅序号影像数据,使用GPS辅助空中三角测量技术,航测精度符合大比例尺航测规范要求,并减少了70%以上外业控制点量测的工作量。     

一种无人机影像实时增量平差镶嵌算法

当前无人机已成为空间信息获取的重要手段,可作为航空摄影测量系统的有益补充。但无人机数据量大、姿态稳定性差、排列不规则等缺点给快速处理带来较大难题。本文利用运动恢复结构SFM方法中的增量平差技术,借助初始POS实现无人机影像的快速实时处理,并利用GPU技术对平差后影像进行实时纠正和虚拟镶嵌展示。试验表明,增量平差和实时纠正镶嵌技术能大大缩短影像处理时间,可满足灾害应急响应时对影像进行实时处理、快速获取现场灾情信息的需求。     

消费型无人机在复杂区域三维重建精度验证

针对消费型无人机在复杂区域三维(3D)重建精度难以保证问题，本文借助消费型无人机飞马D2000完成复杂地形的实景三维数据生成。首先，通过参数畸变与格网畸变结合的方式对多视影像数据进行畸变处理，消除多视影像畸变误差；然后，利用带有相对姿态参数的多视影像光束法区域网平差的数学模型进行平差处理，避免平差解算参数过多导致解算参数不稳定问题；最后，通过工程实例验证本文方法可行性，为相关工程提供参考。     

无人机影像空中三角测量实验研究

无人机影像由于具有像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则、畸变大等特点,使其处理方法和传统的航空影像有所不同。本文针对无人机影像的这些特点,对无人机影像进行了畸变校正和匀光匀色预处理,然后充分利用无人机提供的POS数据自动生成连接点,通过空三计算结果剔除误匹配的连接点,实验证明该方法能够快速的完成无人机影像空中三角测量工作。     

大区域无人机影像快速无缝拼接方法

文章提出了一种面向大区域、多航带无人机序列影像快速、无缝拼接方法:以影像序列的航带排布特性作为先验知识,加快影像间多度重叠SIFT特征点的匹配;通过Levenberg-Marquardt方法平差求解拼接区域各影像的变换参数;根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像的优选与接边处影像的融合。实验结果表明该方法对于平地、丘陵、山地等不同地形的无人机影像数据都具有很好的适应性。     

面向大视角差的无人机影像序列学习型特征匹配EI北大核心CSCD

针对无人机大视角差影像之间存在仿射变形大、遮挡严重、视角差异显著等问题导致的同名点匹配存在多解和大量误匹配难题,本文提出了一种适用于大视角差影像稳健匹配方法。利用改进的具有双头通信机制的D2-Net卷积神经网络提取倾斜影像的学习型特征,在之后的同名点匹配搜索阶段,为解决唯一匹配点受到较多潜在可行解干扰的问题,设计了一种由粗到精的提纯策略,在稳健匹配同名点对的同时大幅降低匹配开销成本。将HPatches数据集中多组不同场景的影像序列和实地采集的无人机大视角差影像序列作为数据源对提出的方法进行测试,并与具有代表性的基于手工设计的ASIFT方法和基于深度学习的多种方法进行了比较。结果表明,本文方法能够提取稳健的大视角差影像序列仿射不变学习型特征,在正确匹配点数、匹配点正确率、匹配点均方根误差和匹配时间开销方面具有优势。     

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。     

无人机大比例尺免像控关键技术探讨

针对无人机摄影飞行速度不稳定导致影像获取时刻曝光误差不统一问题,提出无人机大比例尺免像控方法．首先,探讨分析影像镜头畸变误差模型以及曝光延迟带来无人机曝光未同步问题;然后,对传统的GPS辅助光束法平差模型中引入曝光延迟模型,提出引入曝光延迟的GPS辅助光束法平差方法;最后,以工程实例验证该方法的有效性,实验结果表明本文方法可以在无像控点参与情况下满足1∶500的大比例测图精度要求.      

利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测

针对无人机拍摄的影像偏角大、投影差明显的问题,提出一种基于影像分割与匹配特征的无人机影像变化检测方法。该方法基于匹配的特征点和分割的单元,以配准误差为缓冲半径进行相关运算,并提出了双向互相关方法来抑制影像分割不一致对变化检测结果的影响。实验结果表明,该方法提高了无人机影像变化检测的精度,对无人机影像由于大倾角所带来的配准误差问题有较好的容忍度,并削弱了无人机影像的投影差对于变化检测的影响。     

提高非量测相机高程精度关键技术分析

由于无人机平台只能搭载非量测相机,其相机镜头畸变较大,同时无人机飞行姿态不稳定,更无法搭载高精度GNSS/IMU系统,导致了无人机航摄大比例尺成图的高程精度较差。针对以上问题,本文通过试验,在GPS辅助空中三角测量基础上,通过影像畸变差纠正、相机自检校,改正影像畸变;使用差分GPS获取更精确的摄站中心坐标;飞行垂直于常规航线的构架航线,以增加影像重叠度,提高空三模型稳定性。试验结果表明,相机标定、差分GPS和构架航线不仅可以提高GPS辅助光束法区域网平差的高程精度,还能有效减少野外像控点布设数量,针对带状图航测更具参考价值。     

序列无人机影像拼接方法研究

无人机影像具有数量多、畸变大、POS数据不准确等特点,导致其在拼接过程中会产生大量的累积误差,要快速地获得大范围准确的全景图有一定的困难。基于此,提出一种既精确又高效的无人机序列影像拼接方法。首先计算大致的影像匹配区域,减少特征搜索和匹配的时间,同时记录匹配区域中心位置的特征点坐标,引入平差理论,区分平地、丘陵、山区等不同区域加权纠正匹配特征点的坐标位置。同时针对航带间重叠率小、姿态差异大等特点,采用"先航带间再航带内、旁边航带向中间航带靠拢"的拼接方式,减少整体区域的累积误差产生,最终完成全局影像的拼接。     

基于Geoway软件的低空无人机影像快速处理

目前,无人机低空摄影测量技术广泛应用于多种领域,然而由于无人机影像排列不规则、畸变大、旋偏角大等数据特点,使影像后期处理存在较大难度。本文采用Geoway无人机数据处理系统软件,以城区影像处理项目为例,对无人机影像数据作业流程和关键技术环节进行探讨,使最终成果满足工作需求,从而实现高效、高精度、高可靠性的低空无人机影像处理。     

面向无人机红外影像拼接的特征提取算法对比研究

由于无人机获取的红外影像具有低对比度、大几何畸变、大影像间倾角以及存在噪声影响等特点,使得无人机红外影像拼接颇为困难。这里首先采用SIFT,SURF及Cen Sur E 3种尺度不变特征检测算子分别对无人机红外影像进行特征匹配实验,验证了Cen Sur E算子在红外影像特征提取中的优越性。最后构建了基于Cen Sur E算子的拼接流程,用同一航带5张无人机红外影像进行拼接实验,得到了满意的拼接效果。     

几何约束条件下的SIFT倾斜影像匹配

针对倾斜摄影包含多个视角的影像因而使不同视角之间的影像具有较大的仿射畸变的问题,提出了一种基于几何约束和SIFT的倾斜影像匹配算法。首先根据POS值对所有的倾斜影像进行畸变校正,然后利用SIFT GPU对所有影像进行匹配。对于整个测区的影像,首先根据POS值获取影像间的拓扑关系,其次是影像之间的两两匹配,最终完成特征点追踪,生成光束法平差所需的同名点对。试验结果表明,该算法在效率、精度及匹配点数量上都可以很好地满足后续的光束法平差。     

基于车载序列影像的建筑立面纹理的快速重建

提出了一种基于车载序列影像的建筑立面纹理快速重建的方法。首先进行影像预处理,包括畸变差改正、树木遮挡去除等,然后对影像进行自动纠正,在此基础上,自动选择拼接点对影像进行拼接。实验证明了本文方法的有效性。     

基于Voronoi图无人机影像快速拼接方法研究

为实现大序列城市高分辨率无人机影像的快速拼接,提出了基于Voronoi图的快速拼接技术。以平顶山80幅分辨率为0.1 m的无人机影像为例,先用直方图匹配进行影像间匀光,用反解法数字微分进行正射纠正,再以像主点为中心快速生成测区Voronoi图拼接线网络,最后基于拼接线网络快速拼接。实验结果表明,基于Voronoi图拼接线网络进行城市高分辨率无人机影像拼接,能有效避免中心投影造成的影像边缘较大的投影差,快速获得城市高分辨率正射影像全景图。     

无人机红外影像拼接方法研究

针对红外影像噪声多、对比度低、像幅小、旋偏角大等特点,该文以无人机红外监测技术应用需求为背景,研究了机载红外影像的拼接方法.首先,介绍了常用的机载红外影像格式;接着,对红外影像进行噪声去除、图像增强、畸变差改正等预处理;然后,根据是否有位姿数据,分别采用基于位姿信息和基于运动恢复结构的红外影像配准方法;最后,采用渐入渐出的融合方法消除影像拼接缝.通过实际飞行实验证明了该方法的可行性,具有一定的实际应用价值.     

全局一致性优化的无人机大倾角影像相对定向

针对无人机拍摄的大数据量大倾角影像三维重建,为获取影像的相对位姿,解决影像相对定向迭代不收敛、鲁棒性低等问题,提出了一种基于全局一致性优化的无人机相对定向方法。通过对增量式相对定向算法全局一次性平差优化改进,得到影像的高精度位姿信息。实验表明,该方法进行相对定向的效率与精度得到明显提高,并具有较好的鲁棒性。