基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法

针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图;结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域;通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。

基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。

连续街景影像支持下的行人导航场景复杂度建模与相对语义计算方法

行人导航技术为行人提供定位、步行路径规划和路径引导等服务,是导航与位置服务的重要研究领域。导航环境复杂度影响用户的导航过程,包括寻路者对导航环境的感知和理解、自定位、定向决策和路线跟随的能力。在复杂导航环境中,寻路者难以快速捕捉和理解场景中的重要信息,提高了建立心理表征的时间成本。此外,寻路者在复杂环境中承受较大的心理压力,容易产生更多的错误导航决策,甚至由于导航失败而带来道路安全问题。行人导航行为的本质是以导航环境相对于人的视觉与空间等相对语义来动态引导行人的过程。

街景影像下的临街建筑风格映射及地图生成方法

精细化的城市建筑风格地图已成为古建筑保护、城市规划、旅游资源开发的重要参考依据。但城市建筑众多,信息采集困难,仅靠人工难以实现成图,因此提出了面向街景影像建筑区域匹配的建筑风格地图生成方法。首先,在提取特征建筑风格影像的基础上,结合球形全景影像的空间几何约束和图像特征,通过匹配同名建筑区域构建双像建筑区域点位映射;然后,利用街景采集点到建筑俯视轮廓的方位范围,提出单像建筑区域方位映射,建立街景建筑区域与单体建筑俯视轮廓的空间匹配关系;最后,综合判定各单体建筑的风格属性,生成精细尺度的建筑风格地图。实验结果表明,基于单、双像位置映射的建筑区域匹配正确率分别达80.3%和85.1%,且19类建筑风格地图的分类精确率为55.1%,召回率为76.4%,在一定程度上能反映大范围的城市建筑风格的地理分布特征。

融合可视与不可视地标的行人相对定位方法

充分考虑不同数据源在变化场景下的数据差异性和行人在导航定位服务中的空间认知习惯,提出了一种融合可视地标与不可视地标的行人相对定位方法。利用基于传感器复合证据理论的方法构建目标路径的不可视地标(如磁场变化、WiFi更新等),检测GoPro Fusion设备获取的全景影像中的视觉显著的可视地标及其与采样点间的相对空间方位属性;根据行人实时获取的传感器数据和地标方位信息分别推估行人在目标路径中可能停留的路段区域;采用贝叶斯概率融合方法融合可视地标与不可视地标数据进行行人定位结果推估。实验结果表明,融合多源数据可以解决单一场景下行人定位精度不足的问题。在传感器特征较少的单一场景下,与基于不可视地标的行人定位方法相比,该方法的精度提升了12.78%。

移动端视觉测量系统的相机快速标定方法

针对现有的相机标定方法无法适应计算能力较弱移动端设备的问题,该文提出一种改进的适用于移动端设备的相机快速标定方法,获取高精度的相机内、外参数。在传统相机标定方法的基础上,引入二阶径向畸变和二阶切向畸变建立带有非线性畸变项的相机模型,同时,借助非线性最小二乘的LM算法优化迭代初始估值参数,从而快速得到高精度相机内、外参数。实验表明,该方法提高了相机标定效率和精度,参数迭代耗时由0.220s缩短至0.063s(移动端耗时为0.234s),反投影误差由0.25pixel降低至0.15pixel以内。