车载全景序列影像的位姿估计优化方法

针对车载全景序列影像的位姿估计问题,该文提出了一种基于角元素和线元素的位姿估计优化方法。根据全景多视几何关系,建立了角元素和线元素多视约束的优化模型,并推导完成模型的位姿求解方法。然后作为初始外方位元素,加入稀疏GPS/INS的相机控制数据约束,采用全景球模型的稀疏光束法平差对位姿估计结果进一步优化。实验选择IP-S2车载移动测量系统获取的全景序列影像,对比分析单视图、全景视图的连续位姿估计、本文方法和GPS/INS控制数据。实验结果表明,该文方法可提高位姿估计的精度,并减少连续位姿估计产生的累计误差。     

改进SA方法的卫星视频图像超分辨率重建

为了提高卫星视频图像的质量,针对SA方法中无法实现小数倍超分重建和"黑色格网"问题,提出了改进的SA超分辨率重建方法。对于小数倍超分问题,首先建立参考帧低分辨率图像坐标系,以超分倍数构建参考帧高分格网,按表达的物方元素一致的原则,把所有低分辨率图像和高分辨率图像的坐标系统一在一个参考坐标系下;对于"黑色格网"改善问题,在使用运动估计参数时,为了减少由于运动补偿造成的误差,取消传统SA方法中四舍五入的运动参数补偿方法,改为以待求点为中心确定容许误差,通过容许误差选择参估点,用参估点计算高分辨率网格像素,以减少"黑色格网"现象。利用仿真和真实的卫星视频数据实验验证了该方法的有效性。     

视频星运动目标检测方法的对比和分析

视频卫星可提供大尺度运动场景的实时监控,而运动目标检测是其应用的核心问题。本文设计并实现了目前3种主流的运动目标检测方法,以路面交通监控视频和卫星视频为应用背景,详细探讨了3种方法在检测精度、实时性和运动目标完整性等方面的优缺点和适用条件。实验表明:混合高斯模型方法在多目标复杂背景下,表现出较强的适应性。粒子滤波法具有抗灰尘噪声干扰特性,运动目标边缘保持较好。     

自适应运动结构特征的车载全景序列影像匹配方法

以运动结构特征为约束条件的序列影像匹配,是基于多变量核密度函数,采用非参数均值漂移方法估计最优局部运动相似性结构特征的过程。核密度函数的带宽大小决定了匹配方法的收敛速度和精度。本文提出了一种可变带宽的自适应运动结构特征的车载全景序列影像匹配方法。首先以采样点在空间域和光流域的局部空间结构定义自适应的带宽矩阵。采用局部光流特征向量的距离加权法,描述光流域上运动相似性结构特征的松弛扩散过程。然后给出自适应多变量核密度函数的表达形式,并探讨了均值漂移向量的求解、终止条件以及种子点的选择方法。最后融合多尺度SIFT描述特征与运动结构特征,建立统一的全景影像匹配框架。试验选择车载移动测量系统获取的城市球全景序列影像,结果表明在内点率变化、物方尺度变化等情况下,本文方法可以实现自适应运动结构特征的相似性度量,提高匹配的正确点数和匹配率,算法表现出较强的稳键性。     

单应性约束的SAR图像序列MAP超分辨率重建

针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。     

顾及运动估计误差的“凝视”卫星视频运动场景超分辨率重建

在含有运动地物的“凝视”卫星视频影像超分辨率重建问题中,针对由于运动估计不准确导致的重建后运动物体存在“格网”和“拖尾”等问题,提出了顾及运动估计误差的运动场景超分辨率重建方法。首先,在MAP模型框架下分析了基于L1范数和L2范数的保真项对于运动估计误差的稳健性,引入稳健的M-估计作为保真项,自适应的减少运动估计误差对重建结果的影响;然后,分析了稳健估计条件下Tikhonov、TV、BTV正则项的重建效果;最后,提出了基于稳健估计的双边滤波超分辨率重建方法,用SkyBox和吉林一号的卫星视频数据验证本文方法。试验证明,本文方法对含有运动目标的卫星视频影像具有较好的重建效果,重建后动态和静态地物细节都得到提升,归一化方差和梯度能量指标都优于其他方法。试验表明了本文方法的可行性。     

优化点扩散函数估计与稀疏约束的图像盲复原

在卫星光学图像盲复原问题中,点扩散函数的估计和复原模型选择对结果影响很大。针对点扩散函数模板估计困难的问题,该文在分析图像中近似点状地物成像特点的基础上,提出了基于点状地物信息的椭圆抛物面模型点扩散函数估计方法,得到较好的点扩散函数模板;针对图像噪声对复原的影响问题,采用能够分离图像的信号和噪声的归一化稀疏约束模型进行盲复原。利用"吉林一号"卫星图像进行了实验。结果表明:该文提出的优化点扩散函数估计方法可行,盲复原后图像质量得到了提高。     

基于Python的矿山遥感监测系统开发研究

针对矿山遥感监测中对GIS和RS处理功能的需求,研究基于Python语言的矿山遥感监测系统开发方法。在对比分析ArcGIS二次开发方法的基础上,提出采用Python语言实现集成ArcGIS和ENVI处理功能的二次开发方法,并介绍运用Python语言进行二次开发的具体方法和流程,在ArcGIS10.1平台上完成矿山遥感监测系统的开发。     

基于WebGIS的视频星车流量分析与路况查询系统

车流量作为衡量路况信息的重要因素,需要一个低成本且高效的可视化监控系统。本文对视频监控中的车流量信息进行了提取分析,采用背景差分的方法对视频中有关的车辆因子进行提取,包括车流量信息提取、车辆类型提取、车速提取,并将分析得到的数据通过Web GIS发布到网络上支持在线预览,结合GIS和视频监控的特点,解决了传统视频监控系统空间位置感较差的问题。     

运动分割和光流估计的卫星视频超分辨率重建

针对卫星视频中存在局部运动目标的问题,该文提出了一种运动分割和光流估计联合约束的卫星视频超分辨率重建算法。首先通过视频帧间运动分割方法提取局部运动目标,获得其边缘信息;其次用光流方法对视频图像进行逐像素的运动估计,获得初始运动矢量场;利用分割边缘和运动矢量场进行联合约束,并统一运动目标内的光流矢量,获得纠正后的运动矢量场,并作为几何运动矩阵,将其补偿到超分辨率重建模型中生成高分辨率图像;最后用卫星视频数据进行实验,并与传统方法结果进行对比,证明该文算法可以有效地克服运动目标的伪影效应,提升了卫星视频的分辨率。