面阵CCD数字航测相机影像几何拼接误差模型与分析

分析了多镜头、多面阵CCD航空影像的几何特点;构建了利用多个面阵CCD影像合成大像幅、中心投影数字航空影像的误差模型;详细分析了影像拼接误差对成图精度的影响;同时,从理论上推导出建立多面阵CCD数字航空测量相机系统所涉及的若干关键技术指标,并通过模拟数据验证了理论分析的正确性.     

单镜头多面阵CCD相机影像拼接算法

根据内视场拼接相机的构像原理,提出了一种单镜头多面阵CCD相机影像拼接处理的基本流程和方法。该方法涵盖了成像过程的影响,包括子影像相对位置自动确定、等效焦面影像拼合、数字像差检测和无畸变中心投影影像生成等技术环节。特别是建立了内视场拼接型数字航测相机几何特性描述模型,在包含了传统航测相机像差所顾及的焦距、主点坐标和物镜光学畸变等要素的基础上,扩展考虑了多面阵CCD不平行性误差和安装误差两项影响。试验结果表明,影像量测精度从1.5像元提高到0.3像元,系统误差降低了78%,验证了相关技术方法的有效性。     

相邻TDI CCD卫星影像的匹配拼接

为了获取较大的卫星影像幅宽,通常在传感器焦平面内交错排列多个时间延迟积分(TDI)CCD。由于分片影像具有同源性、同时性和一定的重叠度,采用图像匹配的方法选取大量连接点可以较好地将影像拼接起来。首先分析了TDI CCD成像的主要影响因素;然后在标准影像上提取出大量的、均匀分布的特征点,利用成像设计参数预测同名点位置;最后采用垂直轨道方向直接平移、沿轨道方向分段改正的重采样策略获得拼接影像,有效地避免了因地形起伏带来的拼接错位。实验结果表明,采用该方法处理后的分片影像拼接效果良好,满足后续处理的要求。     

TDI CCD交错拼接推扫相机严格几何模型构建与优化

时间延迟积分电荷耦合器件(TDI CCD)交错拼接推扫相机,是指焦平面上交错成两行排列多个TDI CCD阵列,并采用推扫成像方式的光学相机。为兼顾空间分辨率与地面覆盖宽度,当前较多的高分辨率光学遥感卫星都搭载了此类相机。本文总结了此类相机的成像原理和特点,基于成像瞬间多片CCD共享一套外方位元素的特点构建了该类相机的"整体几何模型"。针对定位过程中的外部误差和内部误差,基于整体几何模型设计了相应的内外误差补偿方案,对该类相机几何模型的优化进行了研究。以8片TDI CCD交错拼接的天绘一号(TH-1)卫星高分相机原始影像为试验数据设计了多组试验对本文方法进行验证。结果表明:本文的整体几何模型可严格描述该类相机的原始几何物像关系;仅进行外部误差补偿时,影像定位精度显著提升,但各分片CCD影像残留有不同的系统误差;仅进行内部误差补偿时,影像定位精度没有显著提升,但各分片CCD影像定位精度的一致性得到明显改善;对内部、外部误差均补偿后,影像在X、Y、Z方向的定位精度皆优于2m,且各分片CCD影像定位精度具备一致性;将计算出的内部误差补偿参数应用于成像时间间隔22d的其他多景影像时仍达到了同样的定位精度。     

自稳定双拼相机影像拼接技术

介绍自稳定航测双拼数码相机,并详细论述其影像拼接的关键技术,主要包括相机检校、影像水平纠正、子影像间相对定向和虚拟影像拼接,最后对虚拟影像拼接误差进行分析。采用自稳定双拼相机进行低空摄影测量,能达到1:1 000大比例尺航测成图的精度要求。目前,该项技术已经成功应用于地形图测绘、三维建模、区域规划等实际工程项目中。     

一种相机标定参数的柱面全景影像拼接方法

针对全景影像拼接方法存在批量快速拼接困难、匹配精度低、匹配成功率不高等问题,该文提出一种多拼柱面全景相机影像的严密拼接方法。首先对全景相机进行标定,获取每台相机的内参数和单相机之间的相对外方位元素;再根据摄影距离以及摄影中心、像点与物点三点共线的原则,求出每张影像中像点对应的物方点的坐标;最后根据虚拟摄影中心、物点和虚拟像点三点共线的原则,得出像点在柱面上对应的虚拟像点坐标,经过角度归算和影像间的融合处理,获取柱面全景影像。实验表明,多拼全景相机影像拼接方法达到了严密、快速的拼接效果,可方便实现全景影像和单相机影像之间的坐标变换,为后续全景影像的浏览、量测、真彩激光点云的生成和实景测量等应用提供了一种影像拼接方法。     

基于有理函数模型的线阵CCD遥感影像水平纠正技术

利用有理函数模型替代严格传感器模型已经成为当前高分辨率遥感影像通用的数据标准.对于附加有理函数模型系数的线阵CCD遥感影像,提出了一种利用反解有理函数模型实现倾斜像片与水平像片转换方法.其主要原理同传统框幅式倾斜影像与水平影像的转换相似:将倾斜像片上像点投影到物方水平面上;然后在物方水平面上根据原始倾斜像片的地面采样间...     

无人机载多面阵组合宽角五相机影像拼接技术

近年来无人机在航空摄影测量中得到广泛应用,且多面阵宽角组合相机与单相机作业模式相比有诸多优势。针对无人机搭载的组合宽角五相机的影像处理问题,提出了实现大像幅影像拼接的方法与技术流程。通过在子影像重叠区域内建立视差方程,采用最小二乘法整体答解相对角元素修正量,最终得到精确的相对角元素值并作为影像的拼接参数,实现了多面阵组合五相机的影像拼接。     

大面阵数字航测相机像面照度改正算法

在大面阵数字航测相机的使用过程中,南于视场角较大,存在着获取的影像光照不均匀的问题。为得到理想的结果,必须对航摄相机的影像进行匀光处理。分析光照度不均匀产生的原因,得到由中心向四周的变化与cos^4ω成正比,确定光照度的改正模型。并使用直接匀光法对像片进行处理,得到理想的结果。然后根据实际工程应用的需要,结合马斯克匀光理论,使用模版匀光的方法,简化处理过程。并运用反差同步改正的方法提高图像的质量。最后对两种方法处理的时间进行比较,模版匀光方法大幅提高工作的效率。     

基于机器视觉的线阵CCD相机成像几何模型

以研究机器视觉技术在运动的流线体类型的工业品在线质量检测领域的应用为基础,重点地研究线阵CCD相机结构、成像原理、成像方式及外部条件,分析了CCD相机成像误差来源及相关解决方法,探讨了线阵CCD相机在质量检测领域的成像模型的具体应用模式,并结合具体的实例内容进行了验证,证明了线阵CCD相机的成像几何模型在这一领域的应用性和适用性,为线阵CCD相机在机器视觉系统中大规模的应用提供了可靠的借鉴意义.     

分通道影像配准误差分析

为了保证CCD航测相机高几何分辨率和彩色成像两大特性,设计了一种“3 1”CCD航测相机成像模型,即采用3个独立光学系统的面阵CCD记录R、G、B分波段影像,和1路光学系统的单个大面阵CCD记录全色波段影像,重点分析了这种成像模型在同一曝光时刻所得的R、G、B分通道影像之间同名像点相对移位误差及对后续影像处理的影响,得到了一些有益的结论。     

分通道影像配准误差分析

为了保证CCD航测相机高几何分辨率和彩色成像两大特性,设计了一种"3 1"CCD航测相机成像模型,即采用3个独立光学系统的面阵CCD记录R、G、B分波段影像,和1路光学系统的单个大面阵CCD记录全色波段影像,重点分析了这种成像模型在同一曝光时刻所得的R、G、B分通道影像之间同名像点相对移位误差及对后续影像处理的影响,得到了一些有益的结论.     

SWDC-4数码航空相机虚拟影像生成

介绍了利用外视场拼接技术生成虚拟影像的主要过程和原理,包括相机检校、影像纠正、内部相对定向、虚拟影像生成。实验结果表明,SWDC-4数字航摄仪的高程精度指标达到同类产品的国际领先水平,平面精度指标达到国际先进水平。测图精度检测结果表明,使用SWDC-4数码航空相机影像资料测制的1∶500、1∶1000、1∶2000、1∶5000比例尺地形图满足精度要求,优于规范规定的限差。     

CCD阵列相机的几何标定

提出了一种CCD阵列相机几何标定的多级处理方法。根据几何成像原理,该方法把相机内外部参数分开求解;而在内部参数标定过程中,又把各内部参数的标定分阶段进行。这种标定方法是建立在严格的几何约束关系之上的,它克服了传统的整体参数标定方法中各未知参数的相关性影响,从而保证了标定结果的数据一致性和精度。实验验证了本文方法的优越性。     

数字航测相机系统研究现状

介绍了国际上具有代表性的数字航测相机系统(ADS40、DMC、UhraCamD和DiMAC)的特点及其主要技术参数.实用化的数字航测相机应同时具备高分辨率和大视场的特性,才能保证在高精度成图的同时提高作业效率.结合我国自主研制的第一台大面阵彩色CCD航测相机,详细地介绍了相机系统的"3 1"技术路线、相机参数和系统组成.相机综合试验的结果表明,相机系统完全可以满足大比例成图精度的要求.     

数字航测相机系统研究现状

介绍了国际上具有代表性的数字航测相机系统(ADS40、DMC、UltraCamD和DiMAC)的特点及其主要技术参数。实用化的数字航测相机应同时具备高分辨率和大视场的特性,才能保证在高精度成图的同时提高作业效率。结合我国自主研制的第一台大面阵彩色CCD航测相机,详细地介绍了相机系统的“3 1”技术路线、相机参数和系统组成。相机综合试验的结果表明,相机系统完全可以满足大比例成图精度的要求。     

遥感卫星CCD相机数据的系统几何校正

本文叙述ＣＣＤ相机遥感数据的几何校正方法，特别是在预处理系统中实现校正的算法。     

顾及粗差的低空数字影像拼接

低空遥感影像相对于传统航空和卫星影像覆盖面积小且像幅数多,影像拼接是内业处理的重要工作之一。低空摄影机畸变大及飞行平台不稳定等因素易产生同名点匹配定位粗差,可能致使拼接低空影像接边误差较大。为减少这些粗差,利用具有尺度、旋转和平移不变性的SIFT算法进行低空影像匹配,然后采用Huber算法约束粗差,并通过Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法进行平差,以获得精确的影像拼接单应矩阵。实验验证了该方法可减少拼接缝,提高了拼接精度。