无人机与CORS技术在农村管网测绘项目中的应用

针对农村供水管网测绘项目中由于房屋建筑多、通视条件差导致的测试难度大、作业效率低的问题,给出了一种"无人机+CORS"组合测绘技术。实践结果表明,该组合技术不仅作业效率高、精度高、信息丰富,而且对于缩短外业测绘周期、提高测绘服务质量、优化管网设计也将起到积极的促进作用。

一种结合区域选择和SIFT算法的遥感图像配准方法

针对SIFT算法存在提取特征点数目大、运算速度慢、匹配点正确率不高的问题,提出一种基于区域选择和SIFT的遥感图像配准方法。首先对遥感图像进行粗配准,按照粗配准系数获得图像系列的重叠区。分割重叠区域,利用二维小波变换对分割图像进行变换得到其三个方向的高频分量,计算其高频能量总和,选取能量值最大的图像块代替原图像按照SIFT算法进行配准。改进后的方法不仅能够避免传统SIFT配准提取冗余干扰特征点,且能够加快匹配速度,提高匹配点正确率,尤其适用于大幅遥感图像配准。实验结果表明,该改进算法能够获得较高的配准精度且配准效率高。

图像退化仿真系统的设计与实现

超分辨率图像重建效果是由参与重建的各个低分辨率图像的质量、数量、图像的相对关系等因素及重建算法决定的。因此在超分辨率重建研究中,往往需要用一些已知的图像来研究算法的效果。现实中,要按算法实验的要求获取一定数量的同一场景的低分辨率图像是很困难的。本文设计并实现了一种基于MATLAB语言的图像退化仿真系统,该系统可以用一张高分辨率图像作为图像源,按实验要求,经过图像形变(包括旋转、亚像素平移、模糊化、降采样和加噪)采样得到一组低分辨率图像;利用这组低分辨率图像就可以研究图像重建的效果及方法的可行性等。实验表明,该图像退化仿真系统是可行的,由于有原图像,还可以对重建效果进行很好的评价。

积分型非线性平差模型及其在超分辨率图像重建中的应用

超分辨率图像重建过程就是对同一目标进行多次观测,获取多幅低分辨率影像,利用低分辨率影像求取目标的真实影像,即求取高分辨率影像的过程。这一过程与测绘领域中对同一对象进行观测,用测量平差求取对象最佳值的过程类似。本文尝试用测量平差的方法来解决超分辨率重建的问题。文中首先建立了超分辨率重建的积分型非线性平差模型,提出了用二次函数将平差模型中的积分函数参数化,用最小二乘平差方法求解。基于所提出的平差方法,制定了图像重建的具体策略。该方法可以定量分析成果的好坏,可以成功避免出现病态问题等。试验结果表明,相对于传统的超分辨率重建方法获得重建图像的视觉效果有较大的提高,而且其峰值信噪比及结构相似性指数也有很大的提高,因此方法可靠且可行。

三维激光扫描技术在土方测绘项目中的应用

针对渣土场土方测绘项目面临的土堆数量多、落差大、通视条件差等难题,给出了一种利用三维激光扫描仪进行扫描测绘的方法,该方法作业效率高,点位密集,精度高,能够实现土方的精细计算,也将对成本控制,优化施工组织设计起到积极的促进作用。

省际高速公路设计方案对接方法研究

以津石高速为例,介绍了省际高速公路设计方案平面对接的方法,通过联测省界附近三个高精度的平面控制点,并在CAD软件中通过整体平移、旋转设计方案,实现了省际高速公路设计方案平面对接,具有很好的适用性。

利用图像二阶差分信息的图像质量评价方法

客观图像评价指标广泛应用于图像处理领域,不同的评价指标在不同失真类型图像中的适用性存在较大的差别。梯度结构相似性指数(GSSIM)利用图像一阶差分信息进行评价,在应用中存在一些不足。图像的二阶差分信息不仅反映了图像的结构信息,而且能够响应图像梯度的变化。将图像二阶差分信息、对比度、亮度相结合,提出基于图像二阶差分信息的图像质量评价方法DG-SSIM,实验结果表明,DG-SSIM相对于其他评价指标能够更好地符合人眼视觉系统(HVS)的特性,且图像质量评价模型的性能指标也优于其他评价指标。

实时动态GPS数据处理的研究

针对GPS实时动态数据的特点,本文利用离散卡尔曼滤波算法进行解算,选用了重力船载GPS数据进行实验,实验结果证明,对于船载短基线的解算,该算法可以获得较高精度的定位结果,从而为解算重力场模型提供可靠的定位信息。

改进的二维小波超分辨率重建方法

对传统的二维小波超分辨率重建方法进行了研究,针对原有方法小波分解高频分量双三次插值会引入噪声的情况,提出了一种利用傅里叶变换零填充重采样代替原有双三次插值的改进算法。获得精确的高频细节信息是单帧影像超分辨率重建过程的关键,改进方法利用傅里叶变换零填充重采样可获得频率域理想插值的优势,将其用来处理原图像小波分解后的高频,可在不引入噪声能量的同时对高频信息进行理想插值,使高频细节在重构过程中更加精准。通过理论分析和试验验证,改进方法优于传统方法,可较好地应用于遥感影像的超分辨率重建。

一种基于Contourlet变换的遥感影像超分辨率重建改进方法

针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果无论在定性分析与定量对比上都要优于传统方法。

利用SLR对GLONASS-M卫星系统精密定轨研究

利用人卫激光测距(SLR)技术,构建了GLONASS-M卫星的精密定轨模型,并以CODE GNSS数据分析中心发布的GLONASS精密星历作为标准轨道,得到SLR定轨误差在测距方向精度可以达到10cm,对于连续的21天时间序列SLR定轨精度径向可以达到30cm,三维方向可以达到1m以内,以CODE的轨道产品为标准轨道为SLR定轨结果进行精度评定,其定轨精度相当。对比分析了不同弧段、不同轨道面的GLONASS-M卫星的定轨精度,采用7天的定轨弧长对GLONASS导航卫星进行SLR定轨可得到最优解。

遥感影像亚像素快速配准方法

针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。有效子图是通过二维小波分解高频分量的能量总和大小来选取,再对有效子图进行相位相关像素级定位与矩阵乘法傅里叶变换亚像素定位。改进方法不但继承矩阵乘法离散傅里叶变换亚像素高精度配准的优良性能,而且选用有效子图替代原图进行配准其速度可大大提高,对海量数据的遥感影像更显优势。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合用于实际遥感影像的高精度配准。

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。

附有限制条件的间接平差的图像配准算法及其应用

图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤。在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法。针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法。利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值。研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果。

基于非下采样轮廓波变换遥感影像超分辨重建方法

针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。将NSCT分析与自适应加权融合相结合用以实现影像超分辨率重建,其中利用自适应加权融合方法将各高频图像分别进行融合,同时将低频图像进行取均值处理,分别获得处理后的高低频图像,通过NSCT逆变换获得最终的超分辨图像。通过仿真实验与工程应用验证了改进方法的可行性与有效性。