基于单位四元数的单独像对相对定向

目前对单位四元数描述空间旋转的应用,基本上是将其转换成旋转矩阵的形式,而忽略了单位四元数描述空间向量旋转具有描述几何关系的直观性以及运算简洁的优势。基于此提出一种基于单位四元数的单独像对相对定向法,方法首先采用向量描述同名光线,然后利用单位四元数描述立体像对中左右影像同名光线的变换关系,建立单位四元数共面条件方程模型,再按照带有约束条件的间接平差原理进行最小二乘平差,确定相对定向元素。针对RC30航空影像和低空无人机影像采用单位四元数法分别进行单独像对相对定向实验,结果表明单位四元数相对定向方法计算精度较高,为解决摄影测量中坐标变换问题提供更多选择。     

球面全景影像相对定向与精度验证

对传统的5点法相对定向算法的共面误差计算方法进行改进,提出了一种适合球面全景成像特点的相对定向计算流程。与传统方法相同,该算法首先计算本质矩阵,然后对本质矩阵进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矢量的候选解,最后利用重建的物方三维点坐标排除错误解。本文的贡献在于推导了球面全景共面条件公式,并使用点到核线平面的球面距离作为球面全景共面条件的误差项。模拟数据试验显示:当图像特征点的随机噪声在[-0.5,0.5]像素范围内时,3个姿态角的中误差约为0.1°,由相对定向恢复的相对平移量与模拟值的夹角中误差约为1.5°。使用车载全景相机配合POS获取的数据进行试验的结果显示:横滚角和俯仰角的中误差可以达到0.2°以内,航向角的中误差可以达到0.4°以内,由相对定向恢复的相对平移量与POS平移量的夹角中误差可以达到2°以内。采用本文相对定向算法的结果生成球面全景核线影像,提取影像之间同名点坐标并计算其列方向误差,结果显示核线影像同名点列坐标差的中误差在1个像素以内。     

不同焦距的连续像对相对定向严密公式

针对现有解算相对定向元素的公式通常用于具有相同焦距的立体像对这一现状,为充分利用不同相机所拍摄的现有影像信息,以像点坐标作为观测量,给其加入改正数,借助计算机代数系统对共面方程进行严格的线性化,推导出了适用于解算不同焦距立体像对相对定向元素的严密公式;最后,通过算例验证了该方法的正确性,可在一定程度上丰富摄影测量理论。     

基于相交直线的相对定向方法

提出了一种基于相交直线的相对定向方法,提取同名相交直线特征,根据相交条件方程获得相对定向元素。该方法完全不需要同名点数据,能够解决因同名点不足而无法准确定向的问题。通过航空影像、近景影像和倾斜影像的实验表明,该方法能够获得稳定的相对定向结果。采用本文提出的算法与传统的相对定向方法进行联合平差,能够进一步提高相对定向结果的精度和稳定性。     

奇异值分解法在病态问题中的应用

用截断奇异值分解法和修正奇异值分解法对大地测量病态问题进行了处理,并与最小二乘的结果进行了比较,最后将两者方法进行结合同样对病态方程进行了处理,得到了结合奇异值分解的解,并与截断奇异值、修正奇异值分解的解以及真值进行比较,发现结合奇异值分解的解即修正奇异值截断法比截断奇异值和修正奇异值的解更加靠近于真值,修正奇异值截断法相比于截断奇异值和修正奇异值法对于病态方程抗干扰能力更强,更具有实际意义。     

独立法和连续法相对定向元素的直接转换方法

从独立法相对定向和连续法相对定向的数学模型出发,分析并得到在独立法相对定向和连续法相对定向中分别作为基准坐标系的基线坐标系与左方像空间坐标系间的转换关系,进而推导并给出独立法和连续法相对定向元素的直接转换的具体方法。仿真数据与真实数据实验结果表明:基于传统算法解算得到的独立(连续)法相对定向元素,可使用本文算法转换为连续(独立)法相对定向元素,且其相对定向精度指标与传统算法解算得到的连续(独立)法相对定向元素精度指标相当,满足实际生产精度要求。     

定向点提取算法的相对定向适应性

为了提高数字影像的相对定向精度,本文研究了几种定向点提取算法的相对定向适应性,并从计算速度、定向点有效性和相对定向精度方面综合评价各提取算法的性能。试验表明：Forstner 算子的计算速度最快, Harris算子的相对定向精度最差;SIFT算子的定向点有效性最高且相对定向精度最好,但是其计算速度最慢;SURF算子的定向点有效性和相对定向精度都稍逊于SIFT算子,但是其计算速度约为SIFT算子的2倍。     

基于多种同名特征的相对定向方法研究

为了解决低空摄影测量、建筑摄影测量等领域中缺乏明显特征点给相对定向带来的难题,基于广义点摄影测量原理,提出利用多种同名影像特征进行相对定向的方法.详细论述基于同名直线和圆曲线进行独立法相对定向和连续法相对定向的数学模型.大量实际数据的试验结果表明,该方法切实可行,能够获得稳定的相对定向结果.     

大旋角影像的绝对定向方法研究

针对近景摄影测量中影像与地面坐标系间存在大旋转角的问题,在分析现有绝对定向算法的基础上,提出了一种适合大旋转角影像的绝对定向方法,采用奇异矩阵分解获取较准确的角元素初值,并结合最小二乘平差进行粗差剔除和绝对定向精确参数解算。试验表明,本算法计算简单、收敛速度快,具有很好的实用价值。     

最小二乘配置的SVD分解解法

最小二乘配置最初是在组合各种资料来研究地球形状与重力场的一种数学方法,目前最小二乘配置已经在测绘数据处理中得到广泛应用。本文首先分析了目前采用的最小二乘配置法解算方法,在讨论了矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法的基础上,推导得出了矩阵SVD分解与广义逆矩阵的关系,得出了可以直接利用SVD分解求解矩阵的Moore-Penrose广义逆,并推导了应用SVD分解求解最小二乘配置的估值计算公式和精度估算公式,最后通过重力异常实例进行了计算,得出矩阵的SVD分解用于最小二乘配置解算的正确性和可行性,为最小二乘配置的求解提供了一种新方法。     

一种利用正交矩阵反问题进行绝对定向的快速算法

绝对定向在立体摄影测量中具有很重要的作用。本文在研究正交矩阵反问题及其最佳逼近的基础上,提出了一种利用正交矩阵反问题进行绝对定向的快速直接算法,该算法直接对系数矩阵进行奇异值分解来求旋转矩阵的最小二乘解。实验表明,该算法具有明显的优越性和适应性。     

SIFT特征匹配技术在自动相对定向中的应用

提出了一种利用尺度不变特征变换(SIFT:Scale invariant Feature Transform)特征匹配技术应用于遥感影像自动相对定向的方法,SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化均保持不变,对视角变换、仿射变换、噪声均有一定程度的稳定性。文中给出了较为详细的理论分析和实验分析,结合小波变换建立影像金字塔采用分频道相关提高影像匹配的速度,利用最小二乘匹配方法提高了匹配的精度,取得了较好的实验结果。     

Photogrammetric modeling of the relative orientation in underwater environments

Underwater photogrammetry provides an efficient means for documentation of environments which are complex and have limited accessibility. Yet the establishment of reference control networks in such settings is oftentimes difficult. In this regard, use of the coplanarity condition, which requires neither knowledge of object space coordinates nor setting a reference control network, seems to be an attractive solution. However, the coplanarity relation does not hold in such environments because of the refraction effect, and methods that have been proposed thus far for geometrical modeling of its effect require knowledge of object-space quantities. Thus, this paper proposes a geometrically-driven approach which fulfills the coplanarity condition and thereby requires no knowledge of object space data. Such an approach may prove useful not only for object space reconstruction but also as a preparatory step for application of bundle block adjustment and for outlier detection. All are key features in photogrammetric practices. Results show that no unique setup is needed for estimating the relative orientation parameters using the model and that high levels of accuracy can be achieved.     

多种权函数固定临界值与可变临界值抗差估计的比较

抗差估计等价权函数中临界值一般定为常数。若基于学生化分布构造标准化残差,其临界值可由观测自由度以及给定的显著性水平确定。首先对几种权函数进行了分析和比较,然后讨论了各个权函数抗差性与误差显著性水平以及由之确定的临界值的关系。利用模拟数据详细分析和比较了不同的权函数在不同显著性水平下的抗差性,针对不同的权函数给出了合适的显著性水平;并将其与经验确定的常数临界值所对应的抗差估计进行比较,发现这种基于合适的显著性水平下的权函数不仅具有较严格的理论基础,而且计算也是行之有效的。     

局部均值分解和奇异值分解在GNSS站坐标时间序列信号降噪中的应用

为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。     

总体最小二乘曲线曲面模型建立方法比较探究

本文探究了总体最小二乘的3种方法,包括奇异值分解、最小奇异值方法和迭代法,并且对3种方法进行比较。在模型推导的基础上,文中对3种总体最小二乘法在曲线和曲面拟合中求解的参数及其精度进行了比较分析。通过与最小二乘法的比较表明:总体最小二乘法得到的拟合结果更加稳健,并且发现迭代法和奇异值分解方法的结果是一样的;最小奇异值方法的结果欠优。     

一种适合于数字近景影像的绝对定向方法

数字近景影像的绝对定向同经典的航空摄影测量有很大的不同,为提高数字近景影像的绝对定向精度,提出了一种基于逐次相关条件平差模型的近景影像绝对定向方法。首先给出计算绝对定向参数初始值的严密公式。然后利用绝对定向方程的严密线性化形式进行逐次相关条件平差。同传统的基于经典间接平差的绝对定向方法相比,该方法可有效提高绝对定向的精度,非常适合于数字近景影像的绝对定向。