五、P23 摄影测量与遥感学

CH991901 用样条函数和小波变换进行正射影像图的拼接/楼良盛(西安洲绘研究所)…∥解放军测绘学院学报.—1999,16(2).—106～108介绍了基于匹配的方法,在拼接影像重叠区找出部分点的同名点,按同名点的坐标建立样条内插函数,根据样条函数灵敏关系在局部范围内进行几何改正和色调调整,并在小波变换空间中选取拼接点进行正射影像拼接,达到了较好效果。图4参4     

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。     

融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法

拼接是地面激光点云数据处理的必要步骤,但基于同名点的点云拼接方式已成为阻碍点云处理效率提升的长期瓶颈,而直接匹配点云识别同名特征的方法亦对点云重叠区域具有较高的要求。本文提出一种融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法,通过语义知识自动识别出原始三维点云中所包含的地面特征与建筑物立面特征,并使用这两种面状特征结合点云测站中心的GPS位置作为同名标靶进行点云初始拼接,随后使用点到面最小距离约束下的ICP进行点云精确拼接。实验表明,本方法可以有效提高地面激光点云拼接的整体效率,尤其对于包含平面结构（如马路、建筑物）的场景具有良好的拼接效果。     

面向立面大角度影像拼接的稳健匹配方法

建立了一种面向大角度立面影像拼接的可靠匹配方法.该方法首先以SIFT特征向量双向最邻近距离比(BNNDR)作为匹配测度条件得到初匹配,考虑到大角度影像特点,分别应用核线约束和视差梯度约束条件,精化得到可靠的同名特征点,最后通过多次单应性确定立面待拼接区域的同名特征点,匹配结果和拼接效果表明,该方法可保障大角度立面影像拼接同名点的可靠性与准确性.     

多视结构光点云的自动无缝拼接

基于视觉的单视点点云数据对纹理贫乏的工业钣金件多视角测量数据进行拼接.在三维量测系统的整体拼接中,旋转平台的转动使得每幅影像上的特征线在移动,因而影像与影像之间不存在真正意义上的同名特征线,以致所解算出的各个模型的点云之间不存在真正意义上的同名点.结合摄影测量学中基于闭合条件的独立模型法平差方法以及计算机视觉界的迭代最邻近点(iterative closest points,ICP)算法,对多视角测量数据进行拼接,实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.     

增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接方法研究

针对点云拼接中双站数据的拼接必然会产生拼接误差的传递,最终导致整体拼接效果不佳的问题,该文讨论了基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接,通过构造系统增广模型和系统观测模型,构建转换矩阵来对数据进行全局拼接:应用增广的卡尔曼滤波原理对各站点的位置姿态进行递归地估计,以同名点偏差为依据进行估计和校正,更新位置姿态,实现数据的全局拼接。最后采用上海地铁隧道三维点云数据进行基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接实验。结果表明,此方法能够提高拼接精度,降低拼接误差。     

剔除误同名点的约束改进ICP算法

ICP算法及其改进算法可以自动精确地将多视点云拼接在一起,但ICP算法收敛速度较慢,且容易收敛到局部极值。针对有粗略拼接和无粗略拼接的多视点云两种情况,为了提高ICP算法的收敛速度,该文分别提出了点对坐标约束法和自适应阈值法来剔除错误的同名点对。通过实验数据对提出的算法进行了验证,结果显示新算法提高了收敛速度。     

联合对数极坐标描述与位置尺度特征的无人机影像匹配算法

针对无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT（synthetic aperture radar-SIFT）算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。     

位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

对沿街立面纹理快速重建问题的研究

由于建筑立面纹理通常包括多张影像,因此为了生成完整的立面纹理,需要对多张影像进行拼接。由于车载影像的几何变形很大,所以现有的拼接软件对其拼接的效果均不理想。因此,提出在对车载影像进行自动几何纠正的基础上,结合同名点以及影像直线信息对序列影像进行自动拼接的方法,实验证明是行之有效的。     

基于轮廓的侧扫声呐图像配准

针对侧扫声呐图像存在局部畸变,导致共视目标不一致的问题,本文提出了一种基于轮廓的侧扫声呐图像配准方法。首先提取图像中目标轮廓并计算每个轮廓点的环境上下文描述,以环境上下文的χ²检验统计量作为代价函数;然后通过使得所有匹配点对的代价和最小,获得轮廓点的对应关系;最后使用正则化的薄板样条函数对图像变换关系求解,建立轮廓内部像素的对应关系。试验结果表明,本文方法能够较好地保证共视目标的一致性,具有一定的借鉴价值。     

基于样条二进小波的影象多尺度边缘检测

基于样条函数理论和二进小波理论，该文研究景象的多尺度边缘检测的理论和方法及不同样条小波系数对边缘的影响，并对遥感景影进了实验，得到了遥感影象的不同尺度的边缘。理论和实验结果表明，基于样条二进小波的影像多尺度边缘具有良好的特性，并可用于影象匹配等研究领域。     

GPS控制网起算点兼容性分析方法研究与实践

不同等级或分属不同区域的控制点间,以及由不同单位布设的控制点间可能存在较大的误差。若将这些存在较大误差的已知点作为平差计算或坐标转换的约束,其结果必然会扭曲GPS测量的原有精度,特别是当这些点误差较大或含有粗差时,将严重影响GPS成果的可靠性,使高精度的GPS定位成果失去其本来的意义。本文分别探讨了平差结果直接分析法、实测基线比较法、单位权方差假设检验法和附合路线坐标闭合差检验法等对GPS控制网起算数据进行兼容性分析的方法,并采用其中几种对GPS控制网起算数据进行具体分析和计算,剔除了含有粗差的已知点,保证了控制测量成果的精度和可靠性。     

基于高斯样条函数的局部重力异常场解析重构

重力匹配辅助导航理论大都建立在离散场的基础上的,为了研究基于连续场重力匹配算法以克服传统匹配算法的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型。利用斐波那契数列寻优方法对一维高斯样条函数插值进行最优化,在此基础上提出了基于斐波那契数列寻优的二维高斯样条函数逼近局部重力异常场方法。为了提高寻优算法运算速度,将二维准则函数解耦为X方向和Y方向两个独立的一维准则函数,分别采用斐波那契数列寻优方法对这两个准则函数进行寻优以获取X方向和Y方向最优参数,最终得到高精度逼近局部离散格网数据的局部重力异常场连续解析模型。仿真实验中采用五组不同的参数对变化范围为-51.185mGal~86.1819mGal的重力异常场进行逼近。从最后的仿真实验结果可以看出采用最优参数时逼近绝对误差均值达到0.00069,相对误差均值更达到10-6级,能较好的满足了匹配导航要求,其逼近精度较采用其它非最优参数时均有较大提高,由此验证了文中提出的重构算法有效性。     

薄板样条函数及复杂曲面的数学表示

介绍了自然样条函数的计算方法,并在此基础上将一维样条函数推广到多维。讨论了用薄板样条函数表示光滑三维曲面问题,提出了相应的曲面数字模型的计算方法。     

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。     

自然样条半参数模型与系统误差估计

采用自然样条逼近的数据处理方法 ,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下 ,利用三次样条函数构造补偿项 ,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算 ,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明 ,该方法适合于回归函数模型误差与测量系统误差的估计     

双三次样条插值函数乘积型计算原理及其应用

阐述了带有导数要求的双三次样条插值函数的乘积型计算和方法,将二元问题转化为一元问题。此外,给出了双三次样条函数在加密地图数学基础等方面的应用。     

三次样条在北斗卫星轨道插值中的应用

本文选用三次样条函数对北斗高轨卫星的轨道数据进行插值计算,结果表明,三次样条函数基本没有龙格现象,但插值模型中含有明显的随机性系统差,因此本文采用附加系统差的最小二乘配置,对三次样条的插值结果进行处理,使精度提高了10倍左右。