利用TSVD参数估值变化特性确定算法截断参数

TSVD是大地测量病态问题解算的常用有效方法。影响TSVD解算效果的关键因素是截断参数,现有截断参数确定方法可提供有效的截断参数,但仍难以给出最优截断参数。以均方误差最小为准则确定截断参数是一种理论依据较充分的截断参数确定方法,但均方误差计算所需的模型参数真值在实际应用中无法获得,导致该方法难以给出理论最优截断参数。鉴于此,本文研究了基于均方误差影响下(方差与偏差联合影响)参数估值变化特性的TSVD截断参数确定方法。通过TSVD依次截掉小奇异值,获得奇异值截掉前后的方差与参数估值变化,利用两者变化分析确定偏差影响,避免依赖参数真值计算偏差,从而确定出均方误差最小理论下的截断参数。数值与应用试验结果表明,本文方法确定的截断参数可有效改善TSVD解算效果,是一种行之有效的截断参数确定方法。     

垂线偏差对控制网点位精度的影响分析

为更好地掌握垂线偏差对控制网的影响,以全站仪观测值为研究对象,通过构建局部曲线球面坐标系,系统 地分析垂线偏差对观测值及控制点精度的影响。首先,基于垂线偏差的定义,在测站处分别建立大地站心地平直角 坐标系、天文站心地平直角坐标系以及局部曲线球面坐标系。然后,通过三者之间的坐标转换关系,推导出垂线偏 差影响公式,可获得控制点坐标受垂线偏差的影响规律。最后,通过仿真试验,定量分析垂线偏差对全站仪观测值 及控制网点位偏差的影响规律。试验结果表明,垂线偏差对角度观测值影响较大,进而影响控制点精度。     

一种基于灰度直方图的分割阈值自动检测方法

提出一种新的灰度直方图阈值点自动提取算法——最大落差搜索法。利用灰度直方图直观特点,计算统计直方图峰值和谷值。选取最大峰值点为基准点,其余峰值点到基准点区域中,任意非最大峰值点与区域中所有谷值点所形成的最大落差,选取最大落差集合中的最大值,对应该值的低谷值点即为分割阈值点。该方法能够准确得到分割图像的阈值。     

利用Sweep造型法进行管网精细化三维建模

管网三维建模中的一个重要问题是如何根据管线中心线坐标计算得到管网实体表面顶点的坐标,特别是管段与管点衔接处的表面处理。利用扫描(Sweep)造型法,根据实体之间的拓扑连接关系,将一条管线看作是整张连续的曲面,自动建立管线和管点的三维模型,可不必再做拼接处理。此方法通过对管线进行倒圆角及分段处理,在管线中心线各分段点上建立连续标架,计算得到分段点对应的管网实体表面顶点的坐标,并采用布尔并集运算合成管点模型的方法来建立各管网实体的精细化模型。实验结果表明,管网实体表面顶点坐标正确、光滑连续,建模程序简化,性能提高,效果良好。     

面向航空影像匀光的改进马斯克法

针对光学遥感影像匀光中的马斯克匀光方法的实现需要较大的滤波窗口,易导致匀光的结果对影像中的水体、阴影等存在较大的辐射增强,以及对影像的边缘处理有较大的误差等问题,该文提出改进的马斯克匀光方法:首先生成背景影像;然后对输入影像与获得的背景影像复合进行锐化增强;最后对锐化增强的结果进行拉伸处理。试验结果表明,该方法可以在滤波器窗口为3或5的情况下在对影像匀光的同时实现锐化增强。     

3D Hough Transform在激光点云特征提取中的应用

近年来,激光扫描测量技术得到了迅速的发展和广泛的应用,激光点云数据处理成为当前计算机科学和测绘科学等领域的研究热点。特征识别在图像数据处理中占有重要地位,在三维激光点云数据处理中,特征可以用于多站数据拼接、大数据量的简化压缩及建模,因此对特征的提取同样具有重要的研究价值。Hough变换最初用于二维图像的直线提取,后来被广泛应用于二维图像的特征识别,但其运算量极大,并且直接运用到三维可能会导致错误识别等问题。本文根据三维点云特征提取的需要,通过对二维和三维标准Hough变换的介绍和分析,结合激光点云数据处理特点,提出了一种依据法向计算结果进行Hough变换的新方法,该方法不仅能识别平面特征,还可将类似墙角等特征突变点进行有效分离,以便进行轮廓提取等操作。对模拟数据和激光扫描仪实测数据分别进行处理,平面提取的有效率和正确率达到要求,从而证明该方法能够满足点云中特征提取的需要。     

一种基于智能手机成像的立体量测方法

在分析智能手机相机成像参数稳定性的基础上,介绍了一种手机成像的立体量测方法。根据大角度、大重叠度且无控制点的情况,使用相对定向的直接解法来确定手机像对的相对位置关系,通过空间前方交会解算出待定点的物方空间坐标,并利用光束法平差来优化立体量测结果;同时,利用室内检校场控制点的坐标真值,验证了手机的测量精度,表明了智能手机相机可以用于近景摄影测量工作。     

POS与DEM辅助机载SAR多普勒参数估计

由于机载SAR多普勒参数受载机不稳定飞行和复杂地形影响明显,目前仍缺少有效的矢量估计法。本文对POS和DEM数据及其误差对机载多普勒参数的影响进行了分析,以距离-共面方程构建的SAR几何关系为基础,在POS和DEM数据支持下,建立了一种多普勒参数矢量估计法,并通过仿真对提出的方法进行了验证和分析。理论和仿真表明,本文方法在高山地形、不稳飞行及大斜视角等复杂条件下,亦能够为机载SAR瞬时多普勒中心提供高精度估计。     

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。     

一种图像自动拼接方法的研究

以关键帧作为待拼接图像,为了减少图像间的扭曲和变形,保证图像整体关系的正确性,减少误差的累积传播,得到最佳的拼接结果,本文采用三种技术来提高图像自动拼接的精度。首先,通过摄像机标定实现关键帧的矫正;其次,采用基于Harris和SURF算法完成特征点的匹配;最后,在特征匹配的基础上进行光束法平差得到高精度的图像参数。实验结果表明,此方法稳定可靠,拼接精度高。