地球空间信息相关论文摘要

面向全时段查询的移动对象时空数据模型研究,基于非量测相机的复杂物体三维重建,机载激光扫描测高数据分层迭代选权滤波方法及其质量评价,基于GIS的地震滑危险性的模糊评价研究,基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发.     

基于立体相机的三维场景建模

提出一种基于立体相机的三维场景快速自动建模的方法。首先研制一个数据获取硬件系统,即立体相机系统,通过该系统同时获取被摄物体的三幅影像,进而建立局部模型,并利用一种整体平差优化的方法,将所有的局部模型统一到一个坐标系下,最终建立整个场景的三`维模型。实验结果表明,该方法具有同激光扫描相同的功效,但是成本较低。另外,由于它是基于影像的,纹理数据可以从原始影像中提取,所以可以方便快捷地建立逼真的三维场景模型。     

螺旋CT三维重建在骨盆骨折中的应用

目的：探讨用螺旋CT三维重建评价骨盆骨折的临床应用价值。方法：收集骨盆骨折17例，采用螺旋CT三维重建检查。结果：17例检查均取得清晰立体图像，且可消除某一骨性结构，单独观察骨盆某一组成骨的骨折情况。结论：螺旋CT三维重建在骨盆骨折的诊断、手术方案的设计及教学等有较高价值。     

三维激光扫描技术在古建筑模型重建中的应用

以四川省闽良市某古建舍利塔为研究对象,使用FARO SCENE、Geomagic 2013、Photoshop CS3和3ds Max 2012等数据获取和处理软件生成逼真的舍利塔三维模型,为三维激光扫描技术在古建筑物保护和维修方面的应用提供了参考和借鉴。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。     

联合地物轮廓线的三维重建算法研究

针对现有三维重建研究中对线特征利用不充分,重建精度低的问题,提出了一种联合地物轮廓线的三维重建算法。利用BDCN模型和相应预处理算法,提取出二维影像上的边缘轮廓线;基于对极几何原理的核线引导和三角测量原理,建立线段的初始匹配假设;通过相似性计算和图聚类算法重建出三维轮廓线模型结果;将结果应用于三维网格模型的优化。使用Building-Imagery-P36和DTU MVS数据集对本文算法进行验证,结果表明：本文方法提取出的轮廓线段精简而完整。相比经典的Line3D++算法,MAE和标准差值平均降低了0.321、0.699,重建时间平均降低了58%,精度和效率都有明显提升。附加三维轮廓线约束后,生成的网格模型视觉效果更佳,细节信息更为丰富。     

激光扫描与无人机一体化控制下的复杂体育场馆高精度三维重建

针对复杂体育场馆外部精细建模在完整性和精度方面存在的问题,本文提出了地面控制、地面激光扫描、无人机建模控制一体化的高精度建模方法。首先应用特制标志建立区域内控制、扫描、无人机高精度一体化坐标系统;其次对地面多站激光扫描点云结合控制坐标进行区域整体平差配准,生成一体化坐标系统下高精度地面点云模型;然后应用无人机数据和控制点生成一体化坐标下的高精度顶部数据;最后融合两种数据生成对象完整高精度精细模型。试验证明,整体平差解算方法可实现多站点云的高精度配准,一体化控制可实现非同源异质数据高精度融合,解决了复杂建筑对象的高精度建模问题,具有很大的实用价值。     

四元组标靶辅助下的RGB-D室内点云配准

面向室内弱纹理三维重建需求,本文以RGB-D摄影测量技术获取室内点云为基础,提出了四元组标靶辅助的点云配准方法。该方法首先通过阈值筛选大曲率点,自动识别邻接点云中的辅助标靶,然后采用随机采样一致性表达方法,拟合标靶参数及其中心坐标,并根据拟合参数匹配同名标靶中心,通过刚性转换完成邻接点云粗配准。在此基础上,迭代估算邻接点云间的重叠区域,优化点云间的配准参数,从而实现点云精配准。利用Kinect相机获取两类室内场景各12站点云对本文方法进行测试,试验结果表明,配准后的多站点云间距最大均方根误差优于一个采样间隔,证明了该方法在弱纹理室内点云配准中的可靠性。     

多视密集匹配并行传播GPU-PatchMatch算法

针对多视密集匹配的效率较低的问题,提出了GPU-PatchMatch多视密集匹配算法。该算法使用GPU提高PatchMatch的计算效率;同时充分利用稀疏场景信息,对深度信息进行规则初始化;为提高传播效率,使用了金字塔红黑板并行传播深度信息。最后在DTU、Strecha和Vaihigen数据集上进行了试验,并与常用的多视密集匹配算法进行对比。试验结果表明,本文算法在重建效率上有较大提高,与CPU算法(PMVS、MVE、OpenMVS)相比有7倍以上提升,与GPU算法相比也有2.5倍以上提升,表明本文算法的有效性。     

城市场景结构感知的网格模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法全局几何特征信息损失严重的缺点,提出一种具有结构感知功能面向城市三维模型重建的网格简化算法。该算法顾及城市影像中平面结构特征,以代理平面为全局特征约束条件,使模型在简化过程中全局结构特征更多地被保持,以利于多层次细节模型(LOD技术)、网格优化提速等模型后续操作。以倾斜摄影获取影像生成的初始三角网格模型为试验数据,采用所给算法对其进行网格简化并与QEM算法进行对比。结果表明:所给算法简化精度及简化效率均优于QEM算法。