SIFT特征算子在低空遥感影像全自动匹配中的应用

低空遥感影像由于其飞行平台的不稳定性,影像间旋偏角和比例尺差异较大,因此常用的基于区域灰度的匹配方法很难获得令人满意的匹配结果,甚至无法进行匹配。本文针对低空遥感影像的特点,介绍了基于SIFT算子的特征匹配原理及其在低空遥感影像全自动匹配中的应用。试验结果表明,利用核线约束进行SIFT特征匹配,其速度和精度能够满足低空遥感影像的应用需求。     

遥感影像松弛匹配算法研究

松弛匹配算法是遥感影像匹配中应用广泛的算法之一,它是一种并行和迭代的算法,在匹配过程中利用了周边像素的信息,能够有效地避免临近匹配结果不协调、不合理的现象。本文对松弛算法的原理进行阐述,从收敛速度和错误率两个指标出发,针对多种不同的松弛匹配算法进行比较研究,分析其性能及其应用。实验证明,收敛速度并不能作为算法优劣的唯一标准,松弛算法应该更多地利用影像的背景信息来消除局部的不确定性。     

SIFT特征匹配在无人机低空遥感影像处理中的应用

无人机低空遥感成本低，方便快捷，但飞行姿态不确定，影像自动匹配程度低。本文将SIFT（Scak Invariant Feature Transform）特征应用于影像的自动相对定向，结合最小二乘法实现了影像的自动匹配。实验证明，该方法具有稳定、可靠、快速等特点，应用前景广阔。     

基于SmartImage的低空影像快速拼接应用案例分析

通过对低空数字航空摄影系统中的航摄数据使用SmartImage 软件进行影像数据拼接案例的介绍和分析,叙述了影像拼接的具体作业流程及特点。从数据操作的快速性和简便性上详细分析了其在应急测绘中的应用,为更好地利用无人机航摄数据做好快速应急测绘保障提供了技术思路。     

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

介绍无人机低空遥感系统的构成和技术指标,论述影像数据的获取、影像匀色与裁边、重叠度计算、拼接全景影像图、生成正射影像等处理分析方法,并针对地震灾区重建数据获取进行实验.实验结果表明无人机低空遥感系统完全能满足实际需要,能解决多云雾地区遥感影像资料获取困难的问题,在大比例尺测图、三维景观重建、土地利用调查、环境监测等领域...     

基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究

研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。     

4种无人机遥感影像快速拼接方法的试验分析

无人机遥感技术凭借其操作方便、灵活性高、分辨率高、投入成本低、现势性好等优势,已经成为获取遥感数据的重要方法之一。但不可否认的是,无人机遥感技术也存在影像量大、像幅小、无规律、拼接难的缺陷。因此,针对无人机遥感影像的拼接处理问题,本文通过试验对比了几种无人机遥感影像拼接方法,并对这几种拼接方法的精度以及应用范围进行了分析。     

低空无人机影像的快速拼接技术研究

对低空无人机影像的快速拼接技术进行研究,采用SIFT算法和SURF算法对尺度不变特征进行提取,根据特征描述符间的欧氏距离进行特征匹配,并使用RANSAC算法对匹配中产生的误匹配点对进行剔除,然后利用单应性矩阵实现无人机的影像拼接。实验结果表明,SIFT算法和SURF算法均能较好地对影像特征进行提取,SURF算法在效率上更优,RANSAC算法的剔除效果较好,能够得到良好的拼接影像。     

弱透视投影成像条件下低空遥感影像的拼接方法

无人飞行器低空遥感监测影像的拼接应具备快速、高效等特点,D.G.Lowe提出的基于SIFT特征匹配全景影像自动镶嵌算法无需人工交互,具有很强的鲁棒性,但是全景镶嵌算法主要是针对传感器在固定位置围绕竖直轴向360°旋转采集的序列影像,因此,并不适应用于无人飞行器遥感监测影像的拼接.根据无人飞行器遥感监测在弱透视投影条件下的成像模型和影像数据是按照设定航线等间距获取等特点,对基于SIFT特征匹配的影像自动镶嵌算法在影像空间变换等方面进行改进,同时增加了畸变校正、边缘裁切等预处理方法,形成完整的无人飞行遥感监测影像拼接流程,并通过试验证明该算法的可行性.     

基于SURF算法的无人机遥感影像拼接技术

在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。     

低空遥感在违法建筑快速监测中的应用

介绍了低空遥感平台及其数据特点,研究了其检测城市变化的方法,实现了对违法建筑的快速监测。     

一个快速Kalman滤波方法及其在GPS动态数据处理中的应用

本文首先建立起利用Ｋａｌｍａｎ滤波进行动态ＧＰＳ数据处理的数学模型。然后，基于矩阵外积概念设计了一个很有实用价值的Ｋａｌｍａｎ滤波算法，并应用于动态ＧＰＳ数据处理问题。理论分析和计算结果表明：该方法不仅数值稳定性高，而且快速高效，所用ＣＰＵ时间仅为标准Ｋａｌｍａｎ滤波的八分之一。     

基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取

提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.     

一种快速图像匹配方法的设计与实现

改进了遗传算法的编码,重新定义了交叉变异算子,结合运动估计中一种新的线性搜索方法--线性正方形搜索算法,实现了一种快速匹配算法,试验表明了算法的有效性和优越性.     

风沙地区遥感图像分析及其对选线的意义

简要叙述了利用遥感图像进行沙丘研究的优越性,重点介绍了沙漠地区各种类型沙丘的影像特征,并以其形态特征分析为依据,对某些类型沙丘的成因提出了看法,同时指出遥感图像沙丘判释对线路选线的意义及风沙与铁路、公路选线的关系等。     

上海城市遥感应用研究现状与展望

上海是我国应用航空摄影与遥感技术进行城市调查较早的城市之一。自1988年至今,已连续开展两轮以城市为主要研究对象的航空遥感综合调查,先后组织过33架(次)的遥感飞行,提交成果报告61份,并已初步建立了城市遥感信息系统,在遥感(RS)与地理信息系统(GIS)一体化方面前进了一步。今后,本市拟每隔3年组织一次遥感调查,使遥感技术成为追踪城市建设现状,监控生态环境与评估自然灾害的重要手段,并拟建立一个包括RS、GIS、全球定位系统(GPS)与专家智能系统(ES)在内的四位一体的遥感信息系统工程。     

基于控制点的目标地理位置快速自动精校正新方法

提出了一种新的基于控制点的目标地理位置快速自动精校正方法,采用了基于局部最大团的错误控制点检测方法及邻近控制点的校正策略,实现了对目标点的地理位置精校正。     

高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考

 介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想，对已有的道路提取方法进行了分析，并对道路提取问题进行思考，提出下一步的研究方向。     

基于航空遥感数据的绿地信息提取与制图系统

介绍了基于航空遥感数据的绿地信息提取与制图系统,该系统具有绿地信息提取、统计、精度分析以及矢量地图产生等功能。通过对华东师范大学航空遥感数据实验研究表明,利用该系统能快速调查出研究区绿地的分布及数量,调查精度达85%以上.     

遥感动态监测自动发现方法研究现状及发展趋势

在分析遥感影像特征和土地利用动态监测现状的基础上,根据土地利用遥感动态监测变化信息数据处理方法的不同,将其进行科学分类,对各类数据处理方法的原理、特点进行总结分析,并对当前遥感动态监测变化信息自动发现方法的发展趋势进行了展望。