多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

状态约束卡尔曼滤波的导航定位精度分析

针对满足一些状态约束的线性系统,通常的卡尔曼滤波未能有效利用状态约束信息,从而限制了导航定位解算性能的问题,该文将线性系统的状态约束条件融入卡尔曼滤波中,充分利用状态约束信息,对比分析了准确测量法、估计投影法、系统投影法和滑动时域估计法4种状态约束下的卡尔曼滤波方法,以提高卡尔曼滤波的导航状态估计精度。以陆地车辆导航定位的状态估计为对象,对比分析了非约束卡尔曼滤波和带有状态约束的卡尔曼滤波的状态估计精度,结果表明,状态约束卡尔曼滤波可以明显提高导航定位精度。     

一种空间结构信息的SAR影像直线匹配方法

针对SAR影像受相干斑噪声影响严重,难以直接利用灰度信息对特征直线进行匹配的问题,该文提出了一种基于空间结构信息的特征直线匹配方法。该方法首先根据影像间粗投影变换模型所提供的几何约束,将直线映射至同一坐标系下;然后基于直线双重距离进行匹配。为提高正确率,提出了旋转角一致性检核算法剔除误匹配。最后根据直线的空间特性对匹配直线对进行优化,获得"一对一"的匹配。对多组真实SAR影像进行实验,实验结果表明:该文提出的算法匹配直线对数量多,正确率高,稳定性好,优于L-P算法。     

直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法

经典的基于点状特征匹配的地面激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）点云配准算法实现过程中,点状特征的提取精度对算法运行结果的影响通常较大;基于迭代运算的LiDAR点云配准算法计算量大,对未知参数的初值依赖程度较高,在求解大转角刚体变换参数时算法不稳定。对此,提出了一种线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的LiDAR点云配准算法。立足于经典的向量代数与对偶四元数的相关理论与方法,分析并确定了Plücker直线坐标与对偶四元数之间的相互转换关系以及模型描述方法;以LiDAR点云配准前后同名线状特征的Plücker直线坐标相等为约束条件,构建了线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的刚体变换模型;立足于最小二乘基本准则,通过目标函数的极值化分析实现了线状特征约束下地面LiDAR点云配准参数的直接求解。实验结果表明,所构建的基于Plücker直线坐标描述的地面LiDAR点云配准模型,无需事先确定变换参数的初值,避免了多元函数的线性化过程,解除了参数结果对于迭代初值的依赖,理论上克服了迭代法在求解大转角相似变换参数时的算法不稳定问题。此外,较之单纯基于点状特征匹配的LiDAR点云配准算法,该算法可以有效地增强LiDAR点云配准过程的约束,达到提高配准质量的目的。     

固定区间平滑滤波增强UWB/INS/NHC组合算法研究

针对当前室内位置服务技术难以同时满足定位的高精度性、连续性和和可靠性等显著问题,本文提出了一种多传感器数据融合室内定位算法,综合利用超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)的室内高精度定位特性、惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的自主定位和短期高精度定位特性,在非完整性约束模型(Non-Holonomic Constraint,NHC)的辅助下,采用固定区间平滑滤波,实现室内高精度连续定位.实测数据分析结果表明:1)UWB能实现分米级的定位和测速精度;2)在INS、NHC和固定区间平滑滤波的辅助下,可实现厘米级的平面定位精度和分米级的高程定位精度,测速精度达到优于3 cm/s;3)在UWB定位性能较差的环境下,NHC、INS和RTS对UWB定位性能的改善最为明显.     

基于属性约束的规划编制一张图协同动态更新

介绍了动态更新模式、流程、方法与实现,包括数据结构约束、流程建立、前端编辑工具和后台入库更新工具,使不同专业不同分工的规划编制人员和数据库管理人员能有序的相互协作,实现"一张图"成果的自动化更新,并提高作业效率,真正的做到一张蓝图干到底.     

改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想.     

三维约束四面体网格的拓扑关系描述

针对约束四面体网格(TEN)拓扑关系描述单一的问题,该文基于拓扑结构和拓扑关系两方面对约束TEN进行了组合拓扑关系描述。借助于点集拓扑理论,传统TEN拓扑关系被重新定义为基本拓扑关系、方向关系和位置关系,其中在位置关系中首次提出了基于矢量的描述方法;基本拓扑关系描述中以体-体关系为例分析了已有的8种拓扑关系,并据此提出了拓扑关系细化与筛选准则,以更准确地描述TEN的拓扑关系。通过分析可知,约束TEN的组合关系描述具有拓扑结构简单、易于描述与实现的特点。     

基于多视点云数据融合算法研究

针对光学测量中多幅点云的数据融合,提出了一种基于法向滤波的多幅点云融合算法.该算法首先对多幅点云法向滤波,通过2幅点云的双向查找来寻找种子点,在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域,计算邻域点的加权和,而融合点是种子点沿其法向移动的结果。与平均聚类法相比,该方法获得的模型表面更加光顺,特征更明显,点的分布也更均匀,对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果.     

剔除误同名点的约束改进ICP算法

ICP算法及其改进算法可以自动精确地将多视点云拼接在一起,但ICP算法收敛速度较慢,且容易收敛到局部极值。针对有粗略拼接和无粗略拼接的多视点云两种情况,为了提高ICP算法的收敛速度,该文分别提出了点对坐标约束法和自适应阈值法来剔除错误的同名点对。通过实验数据对提出的算法进行了验证,结果显示新算法提高了收敛速度。