海洋测绘学

CH20062239多波束声纳和侧扫声纳数字信息的配准及融合=Co-registering and Fusion of Digital Information ofMulti-beamSonar and Side-scan Sonar/阳凡林(国家海洋局海底科学重点实验室),吴自银,独知行,金翔龙∥武汉大学学报(信息科学版).-2006,31(8).-740~743提出了基于等深线和轮廓线的同名特征点配准法,它组合测深数据和回波强度图像信息,从等深线和轮廓线段中提取特征点,对同名特征点使用二次多项式拟合方法确定变形模型,实现不同数据源的配准。使用小波进行融合处理,采用交叉熵对结果进行评价。用模拟数据进行了验证,取得了理想…     

利用线特征进行高分辨率影像与LiDAR点云的配准

试图从离散点云数据中寻找影像的同名点是非常困难的,因此传统的基于同名特征点的配准方法难以使用。应用共线方程作为严格配准模型,利用LiDAR点云空间中的线特征替代传统配准模型中的点特征,取得了高精度的配准结果,同时对点云密度和影像分辨率之间的尺度关系进行了半定量分析。     

运用三维声纳图像的水底全景拼接与绘制

针对海量声纳图像多帧配准引起的误差累积问题,该文提出了一种基于三维声纳图像的水底全景拼接与绘制方法。首先通过相邻两帧图像最近邻点迭代,并结合GPS、姿态仪信息和X84控制点剔除方法,减少非重叠区域控制点对的存在以提高配准精度,实现相邻帧图像精确配准。然后采用四元组参数对所有精确配准矩阵进行拟牛顿最优化处理,获取所有声纳帧之间最佳配准关系,减少多帧配准引起的累积误差,实现三维图像高精度全局配准。湖试与海试实验结果表明,该方法有效地减少了海量声纳图像多帧配准引起的累积误差,实现了三维声纳图像水底全景高精度拼接与绘制,达到了预期目标。     

基于SURF的声纳图像配准与融合方法研究

针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。     

平面特征约束下的多视点云配准方法

针对由于多视点云的密度不同，将同名特征点作为配准基元的点云配准方法无法找到具有精准对应关系的点对，从而存在配准精度不高的问题，该文提出一种基于同名特征平面的点云配准方法。该方法将坐标原点在同名特征平面上的投影点作为同名特征点，以空间点面关系具有旋转不变性为约束条件，引入对偶四元数描述空间变换参数，基于最小二乘准则构建目标函数，利用Levenberg-Marquardt法解决配准模型的非线性优化问题。最后通过实测数据实验验证算法的正确性与有效性。结果表明：该方法能够实现实际场景中建/构筑物的多视点云配准；采用Levenberg-Marquardt法在迭代过程中可有效避免局部最小陷阱；对偶四元数有效减少了解算空间变换参数中的耦合误差。     

基于同名点对的小面元影像微分纠正及融合方法

多源遥感影像数据融合是提高海量遥感影像数据利用率，获取更多决策辅助信息的有效手段之一。目前一些商业遥感图像处理软件在进行多源遥感影像融合时，存在效率低、精度难以达到实用要求等问题。本文提卅了基于图像线特征的遥感影像精确配准、纠正、融合新方法，该方法运用线特征算法提取图像边缘特征点作为控制点，然后通过全自动图像匹配获取密集同名点对，由这些同名点对构成密集三角网（小面元）实现影像精确配准；最后进行影像纠正融合处理。大量实践表明，该方法是一种高效实用、高精度的遥感影像配准、纠正、融合方法，能大大改善山区等特殊地区的配准精度。     

一种由粗到精的地面激光点云多层级配准方法

提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。     

应用三维线特征自动配准建筑物点云数据

针对建筑物中丰富的线特征,提出一种点云数据自动配准方法。该方法以两非平行空间直线作为配准基元,以线对夹角和垂距作为相似性测度,在相邻两站间匹配同名线对,以同名线对的垂线中点作为同名点解算最终变换模型。试验结果表明：在没有初始估计的情况下,利用三维线特征能够有效的完成具有部分重叠的建筑物点云数据的自动配准。     

融合反射强度图像的地铁隧道点云自动配准

针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题,本文以提高配准效率及精度作为出发点,以目前主流的ICP算法为基础,首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源,采用规则格网分割提取匹配,建立均匀分布的同名点;然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系,完成视角点云间的初配准;最后在初次配准的基础上,采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明,本文在实现点云数据自动配准的同时,提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。     

散乱点云数据精配准的粒子群优化算法

作为点云数据处理的关键步骤,点云数据配准的结果直接影响后续数据处理的精度。基于人工标靶和ICP思想的传统配准方法存在受环境影响、初始条件限制以及特征点提取困难等问题。针对传统地面激光扫描点云数据的高精度配准方法主要依赖人工标靶和特征点选取等局限,提出了一种改进的粒子群优化算法,以法向量叉积代数和最小作为适应度函数,对相邻点云重叠区域内的所有数据进行高效的全局搜索,在选取最佳配准点的基础上实现了散乱点云的精确配准。通过对多站扫描的高陡边坡岩体点云数据进行整体配准,并与ICP等经典算法进行对比实验,结果验证了本方法的可行性、有效性和稳定性,可以有效解决配准过程中标靶或同名特征点不易寻找的问题。     

基于SOFM网络的声图非监督分类

利用局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值和两个分维数作为特征矢量，利用SOFM网络进行非监督分类侧扫声纳海底图像，通过实测数据验算，取得了理想的效果。     

多波束声纳测深瞬间到达角和旅行时的精确确定

详细论述了多波束测深系统的幅度检测方法，指出了传统的BDI和WMT检测方法的缺点，提出了回波最大强度优先法。它首先采用基于中值滤波、局部方差检测和小波分析相结合的方法来定位异常数据，然后将一个发射接收周期的幅度数据看作二维信号，从图像处理角度来分割高峰值区，从而得到高精度、可靠的DOA和TOA，并使用模拟数据进行了分析，证明了算法的优越性。     

基于数据融合的侧扫声纳图像预处理

论述了基于数据融合的侧扫声纳图像处理的特殊过程。根据现代侧扫声纳系统的特点，提出了利用声线跟踪法进行斜距改正，同时对目标阴影区进行了处理；对文献[1]的灰度不均衡的改正算法进行了改进。利用小波变换检测出灰度突变区，根据剔除突变区后计算的灰度改正系数进行航向上的灰度改正，并用模拟数据和实际数据进行了验证；鉴于波束展宽效应对远场目标造成的拖尾效应，论述了对拖尾效应使用的去卷积的改正算法。     

多源遥感影像高精度自动配准的方法研究

提出并发展了一套对多源遥感影像(不同传感器、不同分辨率、不同时相的遥感影像)的高精度自动纠正与配准技术与方法。遥感影像首先通过一个多项式模型进行整体粗纠正,然后在待配准影像上提取均匀分布的特征点。以提取的特征点为引导,利用金字塔逐层模板匹配的方法获得配准用同名控制点,基此构建不规则三角网将影像分解为各三角形区域,在每个三角形范围内实现逐三角网的高精度影像纠正与配准。     

基于SVM算法和GLCM的侧扫声纳影像分类研究

根据侧扫声纳影像的特征,提出一种基于SVM和GLCM的侧扫声纳影像分类方法,利用灰度共生矩阵提取其纹理特征,采用主成分分析法对纹理特征进行筛选,选择适合侧扫声纳影像的最佳纹理特征,结合侧扫声纳影像的回波强度,应用支持向量机对侧扫声纳影像进行分类。研究结果表明,纹理特征结合回波强度的支持向量机分类精度高于只依靠回波强度的支持向量机分类精度。     

Bundle Adjustment with Self–Calibration Using Straight Lines

Increased use of digital imagery has facilitated the opportunity to use features, in addition to points, in photogrammetric applications. Straight lines are often present in object space, and prior research has focused on incorporating straight–line constraints into bundle adjustment for frame imagery. In the research reported in this paper, object–space straight lines are used in a bundle adjustment with self–calibration. The perspective projection of straight lines in the object space produces straight lines in the image space in the absence of distortions. Any deviations from straightness in the image space are attributed to various distortion sources, such as radial and decentric lens distortions. Before incorporating straight lines into a bundle adjustment with self–calibration, the representation and perspective transformation of straight lines between image space and object space should be addressed. In this investigation, images of straight lines are represented as a sequence of points along the image line. Also, two points along the object–space straight line are used to represent that line. The perspective relationship between image– and object–space lines is incorporated in a mathematical constraint. The underlying principle in this constraint is that the vector from the perspective centre to an image point on a straight–line feature lies on the plane defined by the perspective centre and the two object points defining the straight line. This constraint has been embedded in a software application for bundle adjustment with self–calibration that can incorporate point as well as straight–line features. Experiments with simulated and real data have proved the feasibility and the efficiency of the algorithm proposed.     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

基于霍夫直线检测和区域生长的合成孔径声呐图像线目标提取

本文针对合成孔径声呐图像线目标提取过程中,由于线目标宽度（直径）小且图像受相干斑噪声影响严重而导致的提取困难的问题,提出了基于霍夫直线检测和区域生长的线目标提取算法。首先利用Otsu算法计算区域生长终止阈值,并对噪声进行初步抑制;然后在对图像进行霍夫直线粗检测的基础上,对检测结果进行不均匀分割,再进行细检测,得到区域生长种子点;最后利用区域生长对线目标进行还原。试验结果表明,该算法能准确地提取线目标;与传统区域生长对比,该算法选取的种子点数量提升了5.37倍,且线目标提取结果具有更好的连续性和完整性。     

影像与LiDAR数据信息融合复杂场景下的道路自动提取

城区的道路自动提取受场景复杂度的影响一直是极具挑战的任务,尤其是阴影和遮挡较严重地区的道路提取难度较大。结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像,提出一种自动道路提取方法。该方法首先对滤波后的点云强度信息获取初始道路中线及道路关键点;将地面点云强度,离散度及高分辨率遥感影像光谱数据多重信息融合建立道路模型,并以优化后的道路关键点作为种子点利用动态规划计算模型最优解,进一步提取道路网。试验表明,该方法在城市复杂场景下的自动提取主要道路是有效的。     

不同类型卫星影像区域网平差方法

传统卫星影像纠正常针对单景影像,且需要一定数量的外业控制点作为参考,严重制约了正射纠正效率。本文提出了一种卫星影像区域网平差方法,利用影像间的连接点进行RPC模型的前方交会,并用少量控制点进行仿射变换,实现了多轨多景卫星影像的区域网平差。经测试,本文方法可有效减少外业控制点,提高卫星影像正射纠正效率。