POS辅助车载组合全景影像路面角点特征匹配算法

推荐了一种车载组合全景相机影像路面角点特征的匹配方法。路面到摄站的距离近,基高比大,是良好的区域网平差模型连接点,但是路面纹理匮乏,影像中存在移动物体和较为严重的尺度变化和仿射变形,难以匹配到正确的同名点。本文利用路面在一定范围内可近似为水平面的特点,根据相机与路面的距离确定近似路面,将影像路面角点投影到重叠影像,将同名点定位在一个小的矩形范围内;通过POS数据确定角点对应同名核线,矩形区域内距离核线最近的角点即为同名像点。本文匹配方法可获得一定数量的正确匹配同名点,显著降低了误匹配,内点率高,可以进一步精确估计像对间的基础矩阵,为其他地物的匹配提供了约束。     

基于城市资源信息共享交换的地理编码库建设——以太原市为例

以太原市地理编码基础库建设为例,深入分析和探讨了地理编码库建设中涉及的资料搜集、外业采集、内业整理及标准化编码入库工作,并以此为基础库将城市各类专题信息进行地理编码匹配和定位生成各类专题地理数据集,经过整合建库生成地理编码扩展库,二者统称地理编码库。地理编码库为城市资源信息"落地"和各类专题信息共享交换提供了空间定位的依据。     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。     

地面激光扫描技术在建筑变形测量中的应用探讨

已有不少文献针对激光扫描在建筑变形测量中的应用进行了研究,但是国家和行业尚无三维激光扫描技术规程出台。本文通过应用调研、扫描仪的标称精度统计分析,以及具有针对性的试验,明确了激光扫描测量建筑变形的作业方法,确立了选用仪器精度、扫描测量的测回数、标靶入射角度等技术指标,为激光扫描技术在建筑变形测量中的工程应用提供了参考依据。     

利用摄影基线改进SIFT算法

影像匹配是利用航空影像获取同名点和DEM的关键技术之一,而大倾斜影像的匹配问题也是目前匹配技术发展的难点。针对这一问题,本文研究了SIFT和ASIFT算法,并基于航空影像之间的摄影基线对ASIFT算法进行了改进,在成像模型中加入倾斜角度和平移变量,在一定程度上解决了大倾斜航空影像的自动匹配问题,并给出了试验结果。     

室内地图的设计与表达

从空间认知的角度出发,分析了室内空间的特点,总结出其所带来的影响室内空间认知的因素,依此提出了室内地图设计的原则。在上述原则指导下进行了地图要素的分类和选取,提出了基于空间围合的边界表达方法和基于锚固点理论的要素突出表达方法,并对室内地图符号进行了设计。     

自定位手持式三维激光扫描仪精度测试与分析

三维激光扫描技术是一种高精度高效率的测绘新技术,在逆向工程、三维可视化、虚拟现实等领域被广泛使用。手持式三维激光扫描仪是三维激光扫描仪的一种,其便携性和高精度的特点使其在文物考古、医学等领域具有独特的优势。但在应用过程中,实际获取的扫描数据精度往往会受到仪器自身、扫描目标及外界环境的影响。本文对手持式三维激光扫描仪的误差来源进行了分类,并针对各个误差来源进行分析,然后以EXAscan手持式三维激光扫描仪为例,设计了相应的试验方案并对其精度进行了测试与分析。     

三维点云多尺度等值线模型Morphing变换方法研究

借鉴Morphing技术思想,提出了一种三维点云多尺度等值线模型Morphing变换方法。首先,分析了三维点云的空间分布情况,并按一定间隔在某一坐标轴方向(如犣轴）将其分层,建立点云的分层模型,以分层点云为单元生成等值线。其次,以分层数据生成的凸包多边形作为最小尺度等值线折线,按一定准则将剩余的离散点集归类到对应的凸包边,引入尺度参数狋,通过计算离散点的选取时机参数对其进行选取,生成连续变化的中间尺度等值线折线。最后,将等值线折线拟合成平滑曲线,构成三维点云的多尺度等值线模型。结果表明,本文方法能够处理规则点云数据和散乱点云数据,生成的等值线符合一般等值线的特性,不会产生边缘交叉等问题,而且运算效率高。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。