某数字城市实景影像数据采集方案设计

随着测绘科技、计算机及网络技术的飞速发展,完全基于4D数据构建的数字城市已不能适应信息时代对于属性信息"准、全、新"的要求。可量测立体影像和360°全景影像数据将原来地理信息数据由4D上升到5D,弥补了4D数据的缺憾。本文主要介绍了这两种数据外业采集和内业处理的方法和过程,对未来数字城市建设数据采集方法的改进有一定的参考价值。     

三维全景虚拟地震台站的建立

三维全景是一种基于静态图像的真实场景虚拟现实技术,首先简要叙述该技术的主要原理和技术路线,基于此建立了可以在网络上发布和浏览的三维全景虚拟地震台站系统,该技术丰富了防震减灾宣传工作的手段和内容.     

基于GIS和VRML技术的东圳水库3维仿真建模

以福建省莆田市东圳水库为例,讨论了基于VRML的水库及其周围地理环境、流域状况仿真建模过程,以及所采用的技术和方法。通过仿真系统可以直观分析水库的环境情况,水库管理者可在场景中漫游,从不同位置进行观察分析,进而提出相应解决措施。同时该系统作为对水库进行研究的人机交互平台,可进行实时完善和扩展。     

三维全景技术在旅游景区介绍中的应用

通过介绍三维全景技术,尤其是对其用途方面的介绍,得出了这种技术在旅游景区介绍中所具有的巨大作用,进而以网页形式展示这些作用的应用形式并探讨这种应用的现实可行性,为三维全景技术在景区介绍中的应用提供了一个参考。     

扩展共线方程结合车载组合全景相机影像区域网平差

利用扩展共线方程实现组合相机单片影像的空中三角测量,通过该方法来提高全景影像的定位精度。由于组合全景相机中各子相机刚性固定,相机间的相对位姿参数可以精确标定,因此利用扩展共线方程模型,可以将组合全景相机的构像单元从单个子相机影像扩展为整个组合相机获取的多张影像。与已有的球模型方法,包括球理想模型和球严密模型方法相比,本文所用的扩展共线方程方法使用各子相机影像像点作为观测值,避免了球模型方法中由各子相机摄影中心不重合导致的球模型投影误差和摄站内重叠区域融合误差。试验结果表明:与球模型方法相比,本文方法无需模型投影和摄站内重叠区域融合等繁琐的处理过程,避免了由其引起的精度损失,保证了空三网稳定性的同时提高了定位精度。     

全景深度图像精度分析及优化方法研究

针对三维激光点云数据生成360°全景深度图像存在像素分辨率不均匀的问题,提出一种顾及目标量测精度及可见度的全景深度图像生成方法,在保证全景影像表达地物的完整性的前提下提高其数据的存取精度。通过坐标转换和投影变换生成与全景影像匹配的全景深度图像;基于摄影成像原理分析摄影中心高度、深度值和像素分辨率之间的关系,得到不同深度处目标分辨率随摄影中心升高趋于一致的结论;综合分析地面目标分辨率和杆状目标尤其是树冠对树干的遮挡问题,确定特定场景下生成全景深度图像的最佳摄影中心位置并重新生成深度图像。实验分析表明,该方法能够在保证杆目标可见度的前提下提高地面目标量测精度。     

鱼眼镜头全景影像可测量关键算法研究

鱼眼镜头具有短焦距、大视场的优点,在虚拟实景、视频监控、智能交通、机器人导航等领域得到广泛的应用.随着测绘科学技术的发展,希望在广视角图片上有更多的信息,同时通过这些信息的获取能够更好地服务社会.鱼眼镜头摄像机拍摄的影像具有非常严重的变形,需要通过一定的方法将其纠正.本文提出了一种基于球面模型鱼眼影像畸变差修正、共线条件方程及相似三角形原理的全景影像可量测性方法,使全景图像在测绘领域的应用更加广泛.     

站式全景遥感影像展示方法与应用技术研究

虚拟漫游技术已成功应用到社会各个领域,传统漫游技术如VRML(Virtual Reality Modeling Language)、Quick Time、PTGui(Panorama Tools)等存在集成难度大、建模时间长、投入成本高等问题。本文基于全景相机以及Pano2vr、Dynamic-Photo HDR、Photoshop等软硬件环境,研发搭建了一整套旅游景区全景影像采集与展示平台。该平台具有良好的沉浸性、多视角浏览、实现方法简单、搭建快速等优点,为旅游景点、酒店、历史文化名胜等场景的360度实景展示提供了有效地工程化解决途径。     

三维全景信息技术辅助房屋拆迁管理的应用研究

依托浙北-福州1 000kV特高压输电线路工程开展三维全景信息技术辅助房屋拆迁管理的应用研究,通过在施工前开展无人机航摄作业,并结合设计院提交的房屋拆迁分布图和施工现场信息构建房屋拆迁管理系统,有助于提高电网建设水平,对实现精益化管理具有重要意义。     

基于本质矩阵鲁棒估计的球形全景匹配

针对球形全景的匹配问题,提出了基于本质矩阵鲁棒估计的匹配方法。首先构建了球形全景的投影模型,通过推导球形全景的对极几何关系,得到本质矩阵的估计模型和对极线求解算法,再利用SIFT(scaleinvariantfeaturetransform)算法进行特征提取和匹配,最后采用RANSAC(randomsampleconsensus)算法,以改进的Sampson距离算子设置阈值,对本质矩阵进行鲁棒估计并剔除误匹配。实验结果表明,该方法切实可行,可提高球形全景匹配的精度。