无人机航摄影像重叠度和旋角的自动检查方法

无人机（UAV）航摄数据质量评价是无人机航摄工作的重要一环,传统的人工手动检查方式工作量大、效率低。为提高无人机航摄数据质量评价的快速作业能力,本文通过开展自动化无人机航摄质检技术调研,基于Visual Studio 2008开发平台,利用C#语言编程,开发了无人机航摄影像重叠度和旋角的自动质检软件,极大地提高了无人机航摄飞行质检的工作效率。     

近景摄影测量下的视场关系定量表达

近景摄影测量下的视场关系指较小空间范围中不同视场之间存在的位姿关系,它用来确定不同摄像机所代表的参考坐标系之间的旋转量与平移量。它在交通监控、目标识别与定位、居家安全保障等方面有着广泛的应用。本文在近景摄影测量的框架下,提出了一种确定两种不同视场之间位姿的方法,具体步骤为：①在大视场下进行变化检测,当有变化区域被检测到时,获得原始图像,同时在小视场下获得样本图像集合;②对原始图像和样本图像集合进行相对定向,得到样本图像相对于原始图像的空间姿态参数;③将原始图像和样本图像进行图像匹配,获取匹配度最高的样本图像,该样本图像存储的姿态参数即是拍摄瞬间小视场相对于大视场的位姿;④按照步骤③中获取的姿态参数调整小视场下的摄像机空间位姿,使其对准变化区域。试验表明该方法能够有效支持空间范围较小区域内视场关系的定量描述。     

高程差对双目摄像影像匹配效果的影响

针对现场环境限制导致双目摄像机无法按照标准模式安装的问题,对影响匹配效果的因素进行了研究,得出了基于高程差的重叠度和匹配率的计算公式与变化趋势,并通过实验进行验证。结果表明,实验结论与分析相符,并且从实验中可得,在满足双目测距匹配率的要求下,可找到高程差极值,并据此指导现场安装。     

基于鲁棒Hausdorff距离和遗传搜索的快速匹配方法

采用SIFT算子提取特征点,减少图像数据量,针对传统Hausdorff距离对噪声、出格点较敏感的问题对其进行改进,并以改进后的鲁棒Hausdorff距离作为匹配测度,利用非遍历而又有效的遗传搜索策略进一步提高了匹配速度。对发生旋转变形和灰度变化的遥感影像进行模拟实验,实验结果证明了该算法的有效性和快速性。     

基于图像匹配的无人机飞行质量评估方法

我国对低空高分辨率遥感数据的客观需求促成了无人机遥感的发展,无人机飞行质量的评估是航空摄影测量的重要步骤之一。本文通过利用GPU加速SIFT算法进行无人机影像匹配,使用RANSAC剔除粗匹配点,根据匹配参数计算影像旋转角、轨迹重叠度、航向重叠度、旁向重叠度、航带弯曲度,对无人机飞行质量进行评估,并建立了一套完整的无人机飞行质量评估系统。     

改进的遗传算法在图像模板匹配中的应用

提出了一种基于改进的遗传算法的图像匹配方法,对基本遗传算法的初始种群产生和遗传算子做了改进,避免了基本遗传算法的执行效率低且容易“早熟”等问题.实验结果表明,改进后的遗传算法能够精确、快速地完成图像匹配,与传统方法相比,匹配效率得到明显改善.     

仿射不变特征转换的运动目标跟踪方法

运动目标跟踪技术在交通管制、智能监控、GPS导航等多个领域有广阔的应用前景。本文提出一种基于经纬度和尺度的ASIFT(Affine-SIFT)跟踪算法,模拟序列图像成像时的倾斜角度,进行实时更新来去除由形变带来的过时特征信息,保证了特征的稳定,提高了配准精度。实验证明,此方法不受传感平台倾斜造成的图像仿射变形影响,能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题,同时对跟踪过程中多目标的关联,也具有较好的鲁棒性,取得了良好效果。     

利用ERS-1/2重轨干涉SAR数据提取DEM及其精度分析

介绍了重轨干涉SAR数据的图像配准、干涉图生成、基线估计及DEM生成的原理，利用1996年获取的西茂玛尼地区的ERS－1／2串行干涉SAR数据提取了DEM。并选控制点计算了所获得的DEM的误差。最后对影响DEM精度的各种因素进行了分析。     

一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法

提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点.