基于偏移矩阵检校的SPOT-5遥感影像高精度直接定位

对于高分辨率遥感卫星,由于相机与卫星平台之间存在安装偏差而导致相机坐标系和卫星本体坐标系之间的不一致性,以及星历和姿态数据误差等综合误差将会对影像的定位精度产生影响。通过建立偏移矩阵检校模型,利用至少两个控制点对偏移矩阵进行检校,将检校的偏移矩阵用于影像直接定位可以提高定位精度。利用SPOT-5某地区影像数据对模型进行了实验验证,结果表明,偏移矩阵检校模型可以很好地减弱影像系统误差,从而验证了模型的可行性和正确性。     

城市区域高分辨率线阵CCD卫星影像模拟

针对存在高大建筑物的城市区域的高分辨率遥感卫星成像模拟问题,利用3D模型作为模拟数据源,从线阵CCD高分辨率遥感卫星成像方式及特点出发,综合考虑成像时的几何变形因素影响,按照线中心投影方式对卫星遥感器进行成像模拟。最后通过实验验证了该方法是可行的,并能取得较为满意的成像模拟效果。     

总体最小二乘用于线阵卫星遥感影像光束法平差解算

顾及像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差,提出了基于总体最小二乘的线阵卫星遥感影像光束法平差模型。在假定像点观测误差和系数矩阵误差均为独立、等精度分布的基础上,利用拉格朗日条件极值法推导了包含外方位元素虚拟观测方程和控制点误差方程的总体最小二乘光束法平差算法的具体公式和计算方法。该方法利用方差分量估计确定各类虚拟观测值的方差,可求解包含多类虚拟观测量的平差问题,并可用先验信息或岭迹法确定系数矩阵观测值的权比例系数,从而克服了现有总体最小二乘虚拟观测方法不能处理多类虚拟观测值的不足,确保了光束法平差可正确有效求解。分别利用模拟算例与两组真实影像进行了试验验证。结果表明,相比于常规最小二乘虚拟观测法以及现有总体最小二乘虚拟观测方法,本文方法具有更高的求解精度与适应性。相较于传统线阵卫星遥感影像光束法平差方法,本文方法可以获得更高的平差计算精度。     

天绘一号卫星影像自检校光束法区域网平差

针对卫星发射过程中产生的像点坐标偏差导致对地定位精度低下的问题,该文以国产高分辨率卫星天绘一号三线阵影像为例,构建了内方位自检校参数模型和不同的外方位内插模型,建立了多传感器自检校光束法区域网平差模型。利用一景三线阵数据进行实验,结果表明,相同控制方案下,定向片模型自检校方案优于其他外方位模型自检校方案;控制点数量为5、定向片数量为4时,整体平差精度最高,检查点定位精度可以达到平面7.28m和高程4.02m。     

基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息.     

基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿

本文提出一种基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿方法,可以得到更加精确的位姿估计与三维重建结果。该方法首先利用改进生成树遍历得到包含完整场景的最小关键帧子集;然后通过四叉树均衡化算法进行三维地图点选取,并采用基于双窗口约束的平差策略限制计算量;最后按照自检校光束法平差原理构建误差方程进行求解。实验结果表明,该方法能够在保持计算效率的前提下,准确、稳健地补偿系统误差,提升位姿估计精度与重建模型的内符合一致性。     

小波变换上升方案及其在图像融合中的应用

介绍了小波变换的上升方案,使用上升方案实现了CDF(Cohen-Daubechies-Feauwell)(2,2)双正交小波.与传统小波变换相比,基于上升方案的小波变换具有构造简单、运算方便的特点,而且可以根据实际需要构造新的小波.在传统小波图像融合算法的基础上,提出了更为通用的小波变换融合方法,在基于子带的融合过程中体现了高频信息的竞争以及低频信息的协同.这既考虑了如何克服因为待融合影像不同的成像方式带来的块效应,又能方便地根据用户需要改善影像融合质量.     

用于地形图更新的ETM+影像彩色融合方法

利用LandSat-7 ETM 影像快速更新1∶25万地形图是一种行之有效的方法,为达到地形图更新的目的,必须提高影像的判读效果.文中在介绍几种常用融合算法的基础上,提出了一种较为简单的加权平均融合算法,并对几种常用融合方法进行了比较研究,最后利用联合熵和平均梯度对融合结果进行了客观评估.     

基于模糊算子理论的道路半自动提取

提出了一种基于模糊算子理论的道路半自动提取方法.该方法在对小比例尺影像进行Sobel边缘检测的基础上,定义了12种模糊算子表示2维道路的各种可能的结构,然后在给定道路种子点附近形成的一定范围内进行搜索,提取出道路的中心线.实验结果表明,该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性.