红外与可见光图像配准的梯度相关法

多模态图像配准是图像配准研究中的重难点问题。本文将实数域的灰度图像转换到复数域的梯度图像,借鉴SAR图像配准的相干系数法,提出了基于梯度相关性的多模态图像配准相似性测度。通过中波红外和可见光图像的配准实验验证了方法的可行性,为多模态图像配准研究提供了新思路。     

融合遗传算法和ICP的地面与车载激光点云配准

车载激光扫描可快速获取大场景点云,由于存在视场限制和遮挡,需地面激光点云作补充。车载与地面点云分别位于大地坐标和局部坐标系统,本文提出结合遗传算法（genetic algorithm,GA）和（iterative closed point,ICP）的自动点云配准方法以统一基准。ICP采用局部优化,效率较高,但依赖初始解;GA为全局优化方法,但效率低。融合策略为当GA配准趋于局部搜索时,采用ICP完成配准。GA配准以地面激光扫描仪内置GPS测量粗略位置限定优化搜索空间。为提高GA配准精度,提出了最大化归一化匹配分数之和（normalized sum of matching scores,NSMS）配准模型。实测数据试验验证了NSMS模型的有效性,GA配准均方根误差（root mean square error,RMSE）为1~5 cm;融合配准比GA配准效率高约50%。     

基于数码相机莫尔效应的位移测量

数码相机在拍摄与像素宽度相近的条纹时,像片上会出现莫尔条纹。针对数码相机莫尔效应的特点,选择了平行莫尔条纹,利用平行莫尔条纹的位移放大作用,可精确推算被摄条纹的微小移动。实验数据表明,100 m的摄影物距仍然有很高的测量精度。     

基于二维直接线性变换的数字相机畸变模型的建立

提出并论证了基于二维直接线性变换的畸变的校正方法。本方法特别适用于各类固态摄像机(CCD、CID、PSD)的畸变模型的建立,以补偿各类像点系统误差。     

重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

高精度GPS差分载波相位多普勒/INS新型全组合解算机载TLS外方位元素

在提出单历元解算GPS模糊度技术的基础上,使用INS间接法误差模型,提出了一种GPS双差载波相位多普勒/INS全组合Kalman滤波的新方法,高精度直接解算机载TLS中的外方位元素。仿真数据试验表明,其姿态精度高于10",位置精度高于10cm。     

无地面控制点的车载激光扫描系统外标定方法

车载激光扫描技术能够高效率、高精度、低成本地获取城市三维地理数据,是最先进的三维地理数据获取手段之一。车载激光扫描系统的精确外标定是获取高精度车载激光点云的前提;通常采用建立三维控制场的方法对车载激光扫描仪进行外标定,该方法灵活性差,且需要耗费大量人力物力建立三维控制场。针对此,提出一种无需地面控制点的车载激光扫描系统外标定模型及参数解算方法,该方法利用车载激光扫描系统对同一地物多次扫描的激光点云需重合作为约束条件,使用LM(Levenberg-Marguardt)最优化算法解算标定参数,使用该方法对车载激光扫描系统进行了外标定,并用实测控制点验证了标定后系统的定位精度。     

利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取

针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1%。     

基于GIS的无人飞行器路径规划

在研究无人飞行器路径规划与飞行地理环境关系的基础上,提出了基于GIS无人飞行器路径规划方法,研究了该方法的体系结构和工作流程。应用实例表明,该方法能够有效地解决无人飞行器路径规划问题。     

基于激光点云的大型文物景观三维重建方法

为了提高景观模型的可靠性,将球体标靶作为点云配准的约束条件,同时引入带有绝对坐标的标靶作为点云转入大地坐标系的起算数据,并将经过纠正的数字影像纹理映射到点云上,从而生成完整的三维景观。云冈石窟的试验证明了该方法的有效性。