SWDC-5倾斜摄影建筑物纹理自动映射方法

针对国内关于倾斜影像的处理方法尚不成熟这一现状,该文基于机载LiDAR点云建立的房屋模型,结合SWDC-5倾斜航摄仪获取的影像和POS数据,阐述倾斜摄影建筑物房屋模型纹理自动映射的方法和流程。基于摄影测量基本原理,定义几种基本的房屋类型,结合DEM和外方位元素,采用房屋面多边形角点判断法和面积计算法选择最优像片,采用摄影中心与多边形角点连结光束与遮挡面的交点判断法来实现遮挡判断,并通过间接法纹理纠正及纹理编辑得到最优模型纹理。经实测数据验证,表明了该纹理映射方法的正确性和可行性。     

一种改进的基于最小生成树的遥感影像多尺度分割方法

影像分割是遥感影像面向对象信息提取的基础步骤。基于多特征、多尺度及考虑空间关系的遥感图像分割是主流研究方向。本文基于eCognition软件的多尺度分割思想,引入基于图论的最优化理论,提出了基于最小生成树分割和最小异质性准则的多尺度分割方法。该方法采用相干增强各向异性扩散滤波和最小生成树分割得到初始分割结果,通过最小异质性合并准则同时考虑多波段光谱特性区域形状参数进行区域合并,实现多尺度的影像分割。本次研究选取两景试验影像,对本文方法和eCognition软件的多尺度分割方法开展了目视比较和定量指标评价,结果表明,本文提出的方法是一种有效的影像分割方法,在光谱差异较小区域的细分方面优于eCognition方法。     

一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则

根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则能通过简便的参数设置,即可以较好地实现不同尺度目标的图像分割,同时又能对纹理区域进行有效分割,能获得良好的区域边界和较好的抗噪声性能,并在海岸带大比例尺无人机正射影像的图像分割实践中得到了较好验证。     

基于倾斜摄影三维模型纹理自动获取及映射研究

本文针对大规模三维城市建模表面纹理信息的需求,提出了采用倾斜摄影技术获取建筑物纹理信息,并进行纹理贴图的自动提取与映射的方法。经过试验得出结论,自动的纹理获取与映射方式较地面摄影、人工后期处理等方式很大程度上提高了工作效率,节省了项目成本、减少了不必要的投入。     

基于地图代数的最小生成树实现方法

本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。     

一种基于似最小生成树的空间聚类算法

根据空间邻近目标的距离变化情况,定义了边长变化因子概念,给出了一种似最小生成树的构建方法。在此基础上,提出了一种基于似最小生成树的空间聚类算法。模拟数据和实际数据分析发现,基于似最小生成树的空间算法能够发现任意形状的空间簇和异常点,并能够很好地适应空间数据分布不均匀的特点。通过与经典的DBSCAN算法比较,发现基于似最小生成树的空间聚类算法比DBSCAN算法更具有实用性。     

基于最小生成树的Steiner最小树生成算法

提出了基于最小生成树的Steiner最小树的生成算法,分析了该算法的时间复杂性为O(nlogn).     

基于Pictometry倾斜影像的三维城市模型纹理映射

由于倾斜影像的直观性,目前,倾斜航空摄影测量在摄影测量领域再次成为焦点.倾斜影像能显示出地物丰富的三维信息,它们不但被广泛地应用于三维量测和可视化,还被应用于三维城市模型的构建中.Pictometry公司开发一种中幅面数字影像系统用于获取垂直影像和倾斜影像.文中介绍Pictometry公司的中幅面数字影像系统,并提出一种基于Pictometry数字倾斜影像进行三维城市模型纹理映射的方法.     

基于倾斜影像技术的自动纹理映射

基于倾斜影像技术的实景三维模型纹理自动提取软件系统采用倾斜影像技术,应用共线条件方程算法,结合数字三维及空间几何技术实现了实景三维模型基础数据的管理及模型纹理自动化提取的功能,大大解决了在地理信息产业中数字城市实景建模的海量数据管理及纹理映射的工作作业难度,有效提高了基础数据建设的工作效率,真正实现了现实与虚拟的映射,促进了城市数字信息现代化建设的步伐。     

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。     

Automatic near-photorealistic 3-D modelling and texture mapping for rectilinear buildings

Three-dimensional (3-D) representations of urban regions have gained much attention because of recent developments in remote sensing and computer graphics technologies. In particular, textured 3-D building reconstruction for a variety of applications has been a popular research topic in recent years. In this study, we present the reconstruction of 3-D building models along with texture selection and mapping. Extracted two-dimensional building patches and normalized digital surface model (nDSM) data are used to generate the 3-D models. To build near-photorealistic 3-D models, the acquired geo-referenced facade textures are associated with the corresponding building facades using an automated GPS-assisted approach. On the other hand, the modelling and texture mapping of the roof structures were carried out manually. The study area is composed of eight housing estates (blocks), where a total of 110 buildings were analysed. The whole study area was modelled, with facade textures, in less than 1 min of processor running time with an acceptable level of accuracy. The texture mapping was carried out using MATLAB’s Virtual Reality Toolbox?.     

一种基于梯度和与一致性组合策略的无缝纹理映射方法研究

针对三维纹理映射中存在接缝、颜色差异大等问题,采用基于梯度值之和的选片算法,结合一致性检查、全局颜色校正和局部颜色校正等策略,消除影像的模糊、重影与色差,实现无缝纹理映射,同时避免影像失焦和障碍物的影响,试验结果表明,该方法纹理映射效果较好。     

基于C#的简码法数字化测图技术在测量中的应用

随着计算机技术与测绘科学技术的发展,传统的模拟测图方法已被高度自动化的数字化测图技术所替代。通过大量实践探索,提出一种在测量中实用、经济、高效的测图方法一一简码法,并通过C#语言编程将野外测点简码转化成CASS成图系统默认的编程实现野外数据的转换,并实现内业自动成图。文中利用该方法对昆明理工大学校园进行了数字化测图验证。结果表明：该方法相对其他测图方法外业数据采集速度更快,内业工作量及测量成本大大减少,且该方法能方便地与GIS系统进行数据交换以及更好地服务于测绘行业,提高工作效率。     

基于最小生成树的高分辨率遥感影像层次化分割方法研究EI北大核心CSCD

在更精细的空间尺度下,高分遥感影像呈现更丰富的地物细节信息,信息内容的复杂性、空间性和海量性等特征,给传统遥感影像分割方法带来挑战。针对这些挑战,寻求一种更有效的分割模型和并行化的处理方法是有效提高大尺度高分遥感影像分割精度和处理效率的关键。为此,论文提出基于最小生成树的高分遥感影像层次化分割方法及其并行化重构。前者利用层次化最小生成树模型实现影像复杂场景信息的有效刻画,在此基础上利用区域化模糊聚类模型构建层次化分割模型。后者基于子块切分的并行划分和并行模糊聚类分割方法,实现大尺度高分遥感影像的快速、有效分割。论文的主要工作如下。     

巷道自动成图及三维建模

针对矿山计算机自动绘制巷道工程图存在工作繁重、精度不高的现象,本文建立了基于矿山测量数据的巷道生成算法,实现了巷道的自动绘制与标注。在此基础上,采用分而治之算法及巷道轮廓线作为约束线段的方式建立了巷道Delaunay三角网,并生成了巷道表面模型。通过巷道顶、底板表面模型的剖分连接实现了矿山巷道三维立体建模。对比目前采用较多的巷道中心线加载巷道断面的三维建模方式,本文所提供的方法避免了巷道中心线不易提取、巷道断面变形、巷道转弯处难以平滑及复杂的巷道节点拓扑运算等问题,具有自动化程度高、容易实现等特点。     

基于移动测量的交通标志自动提取

针对从移动测量车采集的图像中提取交通标志的需求,研究探索适合移动测量的交通标志检测识别方案。在交通标志检测阶段,提出一种检测多个圆形禁令标志连接的多圆度检测法,对于三角形警告标志的检测,在原有拐角检测法基础上提出基于候选区域的拐角检测法;在交通标志识别阶段,选用像素特征作为特征向量,采用概率神经网络实现交通标志的分类识别。最后设计实现移动测量后处理软件的交通标志自动提取模块。     

历史专题图的大空间范围湿地专题图自动更新

湿地专题图的更新无论是对湿地研究还是湿地管理和保护都具有重要价值。但是由于湿地本身具有显著的时空动态性和空间异质性特征,使得大空间范围湿地专题图的更新面临着周期长、时效性差的挑战。为应对这一挑战,实现大空间范围湿地地图的快速更新,本文提出一种通过提取历史湿地专题图中的信息,对新遥感影像进行自动化的湿地分类制图方法——"迭代解译再组织" IIR (Iterative Interpretation and Reorganization)。针对湿地空间异质性强、稳定样本获取困难等特点,IIR方法通过分别获取不同湿地类型的空间信息和类别属性两个步骤完成湿地的自动更新。为验证该方法在大空间范围湿地图更新中的应用效果,随机选取了位于高海拔地区、高纬度地区、低纬度地区和滨海地区等不同自然地理环境的4个湿地保护区(若尔盖湿地保护区、莫莫格湿地保护区、鄱阳湖湿地保护区和黄河三角洲湿地保护区)进行验证。结果表明IIR方法的湿地制图的总体精度在70%—90%,总体上优于传统监督分类方法。IIR方法对于大的时空尺度背景下湿地专题图更新面临的高时空动态特征具有较好的解决能力。