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21.
Abstract

Compared with traditional methods, the three-dimensional laser-scanning (3D-LS) technique can efficiently acquire many high-quality geometric properties of rock discontinuities. In practice, engineers usually prefer to simplify the processing by using single-station point data and roughly orienting owing to the complexity of registration/georeferencing multi-station point data. However, prior published studies have paid little attention to the accuracy and reliability when determining discontinuity orientations using 3D-LS. We propose a reliable and accurate method with robust on-site applicability. As part of an ongoing effort, we are evaluating the precision of the commonly used coarse registration method and the fine registration method, and promoted the optimized coarse- and fine-registration methods and evaluated their precision. It is found that: (1) the common and the optimized registration method can meet our project’s engineering requirements, and the optimized registration method improved accuracy in the dip direction by approximately 1°; (2) fine registration using an iterative closest point (ICP) algorithm can correct both dip direction and dip angle; and (3) the orientation is of high precision with commonly used coarse and fine registration, whereas the optimization effect to correct the orientation is slightly limited.  相似文献   
22.
增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点,而地下矿道和巷道内亮度低,产生的图像较昏暗,车载相机快速运动和抖动,对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发,采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度,同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征,实现初始化;然后根据跟踪特征点的数量,开启图像增强和图像恢复线程,提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示,跟踪精度提高了12%左右,在低亮度和含有轻微模糊的情况下,跟踪注册稳健性也有显著提高。  相似文献   
23.
高分六号宽幅相机在轨几何定标及精度验证   总被引:1,自引:0,他引:1  
高分六号宽幅相机能够实现单相机成像幅宽优于800 km,对大尺度地表观测和环境监测具有独特优势。在轨几何定标是光学遥感卫星几何处理的关键环节,直接影响影像的几何质量。本文充分考虑高分六号宽幅相机超大视场的畸变特性以及多谱段的成像特点,提出宽幅相机在轨几何定标方法,采用基于探元指向角的几何定标模型补偿宽幅相机系统误差,通过绝对定标和相对定标方法联合估计各波段的内外定标参数。利用Landsat 8影像、资源三号DSM为参考数据,对宽幅相机进行绝对定标处理,再利用ASTER GDEM为参考数据进行相对定标处理,其几何定标结果表明,高分六号宽幅影像绝对定位精度在3像素左右,内部几何精度能稳定在1像素,且波段间配准精度在0.3像素以内,表明在轨几何定标后高分六号宽幅影像几何质量得到了明显的提升。  相似文献   
24.
高益忠 《北京测绘》2020,(2):180-184
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。  相似文献   
25.
余蕊  陈玮扬  杨扬  杨昆  罗毅 《遥感学报》2020,24(11):1325-1341
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。  相似文献   
26.
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。  相似文献   
27.
提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。  相似文献   
28.
邓晨  游雄  张威巍  智梅霞 《测绘学报》2019,48(10):1305-1319
针对当前便携式位姿传感器获取的户外6DOF绝对位姿精度通常不足,致使基于位姿传感器的户外AR地理配准精度不高,提出了一种以2D地图作为参考数据进行户外视觉辅助定位进而提高ARGIS系统地理配准精度的方法和技术框架。在位姿传感器获取初始位姿的基础上,详细阐述了基于2D地图进行图像位姿优化和辅助校正的基本原理;并通过试验验证了该方法可以对位姿传感器获取的初始位姿进行优化,进而提高户外AR地理配准精度的有效性。  相似文献   
29.
为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。  相似文献   
30.
图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。  相似文献   
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