基于有理多项式系数模型的物方面元最小二乘匹配

针对物方面元最小二乘匹配仅适用于单中心投影框幅式成像的匹配制作区域DSM问题,提出基于有理多项式系数（RPC）模型的物方面元最小二乘匹配算法,结合匹配窗口区域内多中心平行投影方式,构建RPC模型下的投影方程,将物方面元最小二乘匹配算法从适用于单中心投影框幅式成像扩展到适用于多中心投影推扫式成像的立体匹配,并用SPOT5-HRG、GeoEye、IKONOS立体影像进行试验验证。试验表明,RPC模型能用于物方面元最小二乘匹配且不损失匹配精度,增加了物方面元最小二乘匹配的应用范围和价值。     

3维最小二乘表面匹配泛型数学模型及在机载LiDAR条带平差中的应用

以3维表面间共轭点欧氏距离之和最小为理论基础,提出一种泛型3维表面匹配数学模型,并推导其最小二乘平差理论模型,利用该模型进行机载LiDAR点云条带平差。针对真实机载LiDAR点云数据进行条带平差对比实验,结果表明本文所提出的表面匹配模型,不仅能准确估计出相邻重叠3维表面间的正形变换参数,较好地解决机载LiDAR点云条带间配准问题,而且能同时适用于多种同名点对应准则,是一种泛型的配准模型。     

均值漂移模式几种粗差探测法的MDB比较

针对均值漂移模式的几种粗差定位与定值方法,在显著水平和检验功效下,推出最小可探测偏差（minimal detectable bias,MDB）的计算公式。通过数值分析比较,得出观测值独立等精度时,几种方法的MDB的计算结果相同;独立不等精度时,数据探测法、拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,而多维粗差同时定位与定值法略大于其他方法;相关观测情形下,拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,数据探测法的MDB结果最小,多维粗差的同时定位和定值法的MDB结果最大。     

基于非线性最小二乘的坐标转换及精度分析

在GPS应用中经常涉及到坐标系转换的问题。利用七参数线性模型进行坐标转换是目前常用的坐标转换方法,但是当旋转角较大时,利用七参数线性模型转换会存在较大的模型误差。本文提出七参数模型的非线性最小二乘求解方法,结合模拟坐标数据比较了非线性最小二乘与传统迭代法的求解精度。结果表明：在旋转角较大的情况下,利用非线性最小二乘方法求解坐标转换参数精度比迭代法有明显提高。     

使用ERS-1/2干涉测量SAR数据生成DEM

干涉合成孔径雷达（ＩＮＳＡＲ）数据已被证明能生产精确的数据高程模型（ＤＥＭ），我们已开发了从单视ＳＡＲ复影像数据自动生成数字高程模型的新软件，基于ＳＡＲ多视强度影像的最小二乘曩像匹配被用于复影像对的配准，达到很高的配准精度（０．０１～０．０５像元精度）。一种新的计算目标点３维坐标（Ｘ，Ｙ，Ｚ）的方程还被提出，卫星轨道，姿态和基线参数以及相位常数被纳入在方程中并被表示了时间的线性函数，利用至少６个地面控制点能够同时估算这些参数，本文还给出了意大利埃特地区ＥＲＳ－１／２ＳＡＲ数据处理结果。     

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。     

宽基线立体影像Harris-Laplace特征的最小二乘匹配算法

针对宽基线立体影像匹配的困难,本文提出一种基于Harris-Laplace的最小二乘匹配算法.算法基于Harris-Laplace特征检测器获得精度较高的初始特征点,对初始特征点进行NCC匹配,并应用基本矩阵F与单应矩阵H估计剔除误匹配点对,采用距离加权最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留定位精度较高的原始Harri...     

地球自转参数的RFFLS短期预报算法研究

地球自转参数(ERP)是实现地心天球坐标系(geocentric celestial reference system,GCRS)与国际地球坐标系(international terrestrial reference system,ITRS)相互转换的必要参数,是国际GNSS服务组织(IGS)和国际GNSS监测评估系统(iGMAS)分析中心的重要产品。本文针对最小二乘地球自转参数预测算法会造成数据饱和以及新旧数据在数据处理及预报中被同等对待等问题,将遗忘因子引入最小二乘预测算法,进而提高ERP预报精度。遗忘因子递推最小二乘算法能防止数据饱和,降低旧数据的影响,加强新数据的作用,降低在求解拟合参数时出现秩亏矩阵求逆的几率,提高预报精度。本文详细推导了遗忘因子递推最小二乘表达式,探究了最佳遗忘因子,并通过ERP试验将该方法和原最小二乘的试验结果及LS-AR模型的预报结果作对比,发现仅用遗忘因子最小二乘模型预测就可以达到与LS-AR组合模型预测相当的精度。     

Variance components in errors-in-variables models: estimability,stability and bias analysis

Although total least squares has been substantially investigated theoretically and widely applied in practical applications, almost nothing has been done to simultaneously address the estimation of parameters and the errors-in-variables (EIV) stochastic model. We prove that the variance components of the EIV stochastic model are not estimable, if the elements of the random coefficient matrix can be classified into two or more groups of data of the same accuracy. This result of inestimability is surprising as it indicates that we have no way of gaining any knowledge on such an EIV stochastic model. We demonstrate that the linear equations for the estimation of variance components could be ill-conditioned, if the variance components are theoretically estimable. Finally, if the variance components are estimable, we derive the biases of their estimates, which could be significantly amplified due to a large condition number.     

单应性几何下的后方交会直接解法

传统的后方交会最小二乘解法需要良好的外方位元素初值。在无初值或者初值不够精确的情况下,最小二乘迭代不容易收敛。在近景摄影测量或者计算机视觉等领域,往往不提供良好的初值,无法适用传统的后方交会解法。针对上述情况,本文提出了一种基于单应性矩阵的后方交会直接解法,在不需要初值的情况下,获取外方位元素的直接解。该方法根据单应性矩阵所描述的平面几何关系,利用单应性矩阵内在的约束条件,将后方交会问题转换为一个二元二次方程组的求解问题。该方法受舍入误差影响小,在无偶然误差的情况下,解算精度能达到10–9量级,能够避免传统直接解法计算复杂的问题,为传统的平差迭代解法提供良好的初值。此外,在多个控制点共面的情况下,该方法能够直接获得外方位元素的精确解。实验结果表明:在各种不同倾角拍摄的情况下,该方法均能够获得稳定的外方位元素,为后续的后方交会最小二乘算法提供良好的初值。采用本文方法计算的初值参与平差,能够达到与人工给定初值平差一致的精度,且迭代收敛速度是人工给定初值平差的2倍以上。在控制点共面的情况下,该方法的反投影精度能够达到亚像素级,且精度优于大部分主流的直接解法。     

一种三维激光扫描点云拟合的抗差加权整体最小二乘法

针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。     

坐标转换四参数解算的整体最小二乘新方法

在平面四参数坐标转换模型中,观测向量和误差方程系数矩阵中部分元素都存在误差。提出一种使用整体最小二乘迭代法求解坐标转换四参数的新方法,只改正系数矩阵中含误差的元素,同时使系数矩阵中不同位置的相同元素具有相同改正数,理论上更严谨。设计了平面四参数模型坐标转换实验数据,通过与经典最小二乘、整体最小二乘、混合整体最小二乘3种方法结果对比,验证了新方法的可行性且解算结果更优。     

融合罗德里格矩阵和整体最小二乘的双目机器人手眼标定算法

针对传统双目式机器人手眼标定方法中未知量多、计算复杂的特点,研究并提出了一种基于罗德里格矩阵和整体最小二乘相融合的改进算法。其中罗德里格矩阵实现了对未知量的降维;整体最小二乘顾及了系数矩阵的误差。通过大量数据分析表明,改进后的手眼标定算法较传统方法在稳定性和精度上均有大幅提高,满足了机器人视觉系统在工业检测和制造领域中的高精度需求。     

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。     

Tracking of facial deformations in multi-image sequences with elimination of rigid motion of the head

The paper deals with measurement of human facial deformations from synchronized image sequences taken with multiple calibrated cameras from different viewpoints. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) keypoints are utilized as image feature points in the first place to determine spatial and temporal correspondences between images. If no temporal match is found for an image point by keypoint matching, then the tracking of the point is switched to least squares matching provided the point has one or more spatial corresponding points in the other views of the previous frame. For this purpose, a new method based on affine multi-image least squares matching is proposed where multiple spatial and temporal template images are simultaneously matched against each search image and part of the spatial template images also change during adjustment. A new method based on analyzing temporal changes in the image coordinates of the tracked points in multiple views is then presented for detecting the 3-D points which move only rigidly between consecutive frames. These points are used to eliminate the effect of rigid motion of the head and to obtain the changes in the 3-D points and in the corresponding image points due to pure deformation of the face. The methods are thoroughly tested with three multi-image sequences of four cameras including also quite large changes of facial deformations. The test results prove that the proposed affine multi-image least squares matching yields better results than another method using only fixed templates of the previous frame. The elimination of the effect of rigid motion works well and the points where the face is deforming can be correctly detected and the true deformation estimated. A method based on a novel adaptive threshold is also proposed for automated extraction and tracking of circular targets on a moving calibration object.     

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。     

系数矩阵误差对地壳应变参数反演的影响

针对地壳应变参数反演模型中系数矩阵含随机和非随机元素及观测数据存在相关性等情况,以部分变量误差（partial-errors-in-variables,PEIV）模型为基础,采用了地壳应变参数反演的加权总体最小二乘算法,该算法不受系数矩阵和权矩阵结构的限制,能够快速、有效解决系数矩阵含有随机误差的模型问题。结合推导得到的最小二乘改正项公式,对地壳反演模型中坐标点误差对反演参数求解的影响进行了分析。通过对模拟数据和川滇地区的实际数据进行处理,得出系数矩阵误差对地壳应变参数反演的影响主要受GPS站点坐标值量级以及应变参数量级的牵制。     

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。     

大旋转角坐标变换非迭代公式

针对求解7参数的过程中,经典的线性化最小二乘法因需线性化、迭代及初值以及存在算法耗时出现不收敛现象的问题,该文对无须迭代的7参数坐标变换公式进行了研究。为避免各类参数间的相关性,采用消去法并按照依次求解旋转参数、比例系数和平移参数的顺序解得坐标变换参数。先利用最小二乘法求解旋转参数,然后通过构建目标函数的方式求解比例系数与平移参数,最终得到无须线性化、无须迭代、无须初值的,可用于大旋转角的7参数坐标变换公式。与线性化最小二乘方法进行相比,该方法具有相当的精度及更高的运算效率,可在一定程度上丰富坐标变换理论。