基于地形断裂线约束的机载激光点云高精度滤波方法

现有滤波方法在地形复杂、高程突变等区域往往会错误滤除大量地面点,降低了滤波结果的准确性且严重影响了后续应用。为此,本文提出一种融合断裂线约束模型的采样线高效滤波方法。首先,基于点曲率及邻域范围内距离之和创建约束能量项,改进Snake能量模型,并通过能量函数最小化提取断裂线特征;然后,从测区中获取点云序列等间距构成采样线,构建正三角模型、计算点云平坦度融合断裂线约束过滤每条采样线上的点;最后,根据采样线上的地面点通过改进最小二乘法拟合全局曲面,并结合其实际高程值过滤区域非地面点。为验证本文方法的有效性,本文采用5份不同区域场景的机载激光点云数据进行试验分析。结果表明,本文方法在效率和精度方面优于参照方法,平均滤波精度高达96.58%,尤其在地形断裂区域处滤波效果显著。

一种具有仿射不变性的倾斜影像快速匹配方法

提出了一种较为快速且具有仿射不变性的倾斜影像匹配方法。通过估算影像的相机轴定向参数计算出初始仿射矩阵,通过逆仿射变换得到纠正影像,对纠正影像进行SIFT匹配。首先利用比值提纯法(NNDR)、归一化互相关(NCC)测度约束和左右一致性检验得到粗匹配点对,由粗匹配点对利用RANSAC方法计算出基本矩阵F和单应矩阵H。匹配时,匹配策略采用最邻近匹配,并利用极线约束、单应矩阵约束、NCC测度约束和主方向差值一致性约束剔除误匹配。通过对三组典型的倾斜影像数据进行试验,试验表明该方法匹配准确率高,匹配点对较为密集、均匀,且效率较高。

基于同形变换的航空倾斜影像自动匹配方法

针对仿射尺度不变变换提取(ASIFT)算法计算效率低的问题,提出了一种大倾角航空倾斜影像自动匹配方法 H-SIFT。该方法利用影像粗略外方位元素计算两幅待匹配影像之间的单应变换矩阵,对左影像进行二维射影变换得到其纠正影像以消除两幅影像之间的几何变形、尺度和旋转问题,再对左影像的纠正影像和右影像进行尺度不变特征变换(SIFT)。匹配时,为了适当提高正确匹配点对的数量,利用不严格的比值提纯法和左右一致性检验得到粗匹配点对,并利用随机一致性检验剔除误匹配。最后将左影像其纠正影像上的匹配点反算到左影像上。通过对国产五倾斜相机平台(SWDC-5)获取的三组典型城区航空倾斜影像数据进行实验,对于三组数据,该算法获得的正确匹配点对数量分别为ASIFT算法的2.18、1.31、1.70倍,该算法匹配耗时分别为ASIFT算法的0.93%、0.88%、0.97%。实验结果表明,与ASIFT算法相比,该算法获得的匹配点对在计算效率、数量和分布情况上都得到了显著提高。

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。

顾及曝光延迟的无人机GPS辅助光束法平差方法

现有GPS辅助光束法区域网平差方法没有顾及无人机进行摄影测量参与作业的情况。针对相机的曝光延迟误差影响不一致而导致实际平差结果较理论估值低的问题,本文探讨了曝光延迟产生的机理并分析曝光延迟对GPS辅助光束法平差的影响,提出了一种顾及曝光延迟的GPS辅助光束法平差方法。通过采用不同控制点个数及布设方案,对一套包含142张无人机影像数据进行试验分析,验证了该方法的有效性。该方法的研究意义在于可以在传统GPS辅助光束法平差方法的基础上进一步提高空三加密精度。

基于HSV色彩模型的彩色晕渲图制作方法

为了通过计算机自动获取较高质量的数字地貌晕渲图,在对HSV色彩视觉模型进行分析的基础上,利用高程数据计算HSV色彩空间的H和S分量,引入Hillshade算法计算山体阴影值作为地表点的反射光强,再利用反射光强计算HSV色彩空间的V分量,从而构造了一组由高程、反射光强到HSV色彩空间分量的映射模型,并运用Visual C++.NET实现了对DEM数据的晕渲处理。实验表明,使用该方法制作的彩色地貌晕渲图具有色彩过渡自然、地形区分明显、立体感强的特点,比ENVI 4.5软件作山体阴影处理(同时伴随彩色晕渲处理)色彩过渡自然,细节效果好。

顾及空间邻接关系的无人机影像匹配并行算法

为解决无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)影像匹配并行算法的负载均衡和特征数据传输问题,提出一种顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法,旨在不降低原有匹配精度的前提下,最大限度地提高影像匹配效率.在特征提取阶段,根据影像空间邻接关系完成各对应节点的初始任务划分,随后进行稍细粒度的二次划分,以确定最终的特征提取任务.在任务调度时,根据计算节点的状态优先分配对应节点的任务.对应节点的任务全部分配完毕再分配其他节点对应的任务.在匹配阶段,首先根据特征提取任务划分匹配任务,然后根据特征提取任务的节点编号划定对应于每一节点的匹配任务单元,使用相同的任务调度方法完成整个测区的影像匹配.对一套有1 463幅UAV影像的典型数据进行实验,结果表明该算法不但能实现并行系统的负载平衡,还能减小特征数据的传输量,从而显著提高影像匹配效率.

具备结构感知功能的倾斜摄影测量场景三维重建

倾斜摄影测量三维重建是当前摄影测量与计算机视觉领域的研究热点之一。相对于传统的垂直航空影像,倾斜影像具有同视影像基线较短、几何变形大、色差大、地物遮挡现象较为突出、数据量较大等特点,这给全自动的高精度三维建模带来了一系列困难和问题。

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。

基于SIFT改进算法的大幅面无人机影像特征匹配方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法因其有效的尺度、旋转、亮度、仿射、噪声等不变性,在模式识别和图像匹配领域中被广泛采用,但其实现过程需要在整个尺度空间上进行,时间复杂度相对较高,占用内存资源较大。针对SIFT算法对大幅面无人机航空遥感影像进行匹配时,在特征检测阶段容易产生内存溢出,导致无法进行匹配的问题,通过对大幅面影像进行分块,并考虑了处理块接边重叠问题,提出一种基于图像分块的Large-SIFT算法。实验表明,该算法在特征检测阶段不受内存限制,能较快速地对大幅面无人机航空遥感影像进行自动匹配,并在实际应用中为空中三角测量提供连接点数据。

一种便携式的无人机航测非量测相机标定方法

相机标定是确定相机几何和光学参数的过程,相机经过标定后能更准确地获取二维目标点坐标对应的空间三维信息。针对无人机航空非量测相机便捷、精确的标定需要,采用了一种基于红绿编码板的自检校光束法平差标定方法。该方法通过自动提取和识别编码标志、建立同名点对,利用同名点对进行相对定向测定初始参数,然后考虑相机内参数和镜头畸变等因素,采用严格的自检校光束法平差模型解算出精确的相机参数。通过对NEX5N相机拍摄的45张相片作为实验数据解算该相机内部参数,实验结果表明,由于标定板便于携带,标定场布设简单,该方法对实验场地要求低,并简单易行,且标定的速度快、精度高,基本可以满足无人机非量测相机"随时随地"即时标定的需求。

一种平滑程度可控的等高线平滑方法

提出了一种能够通过具有实际意义的参数控制等高线平滑程度,通过等高线平滑可以控制等高线细节的表达程度的方法,能够完成不同尺度下等高线的简化;算法通过结合曲线平滑和迭代最大残差抑制方法,完成等高线平滑程度控制,此时全体高程点平面位移均低于给定平滑容差。首先通过自适应算法选取最大平滑因子,对全体高程点进行平滑处理,选择点位位移最大高程点进行局部处理,以一定倍率逐渐减小平滑因子,使得该点点位位移低于给定平滑容差;不断重复该过程,直到全体高程点点位位移均低于给定平滑容差,从而完成等高线平滑程度的控制。经实验验证,等高线平滑后曲线曲率更小,曲率变化更加均匀,且等高线精度能够通过参数进行控制。

基于Hopfield网络的建筑物航测路径自动规划方法

针对当前无人机航线规划算法对地物类型(植被、建筑物等)不敏感,对建筑物测图任务不具备针对性等问题,提出一种基于Hopfield网络的建筑物航测路径自动规划方法。首先利用归一化植被系数(NDVI)排除测区内的植被;然后结合无人机位姿和多视图立体几何,粗略估计测区内的地势高低,确定建筑物区域的位置;再利用改良的8方向检测算子估计建筑物的主方向,优化航线方向;最后构建覆盖多个建筑物区域的Hopfield网络计算全局的最短路径。实验表明:对比常规“条带状”航线,所提方法对建筑物航测的作业距离降幅为68.4%,作业效率提升为50.7%,证明了所提方法具有更高的效率。

倾斜影像自动空三及其在城市真三维模型重建中的应用

在一种具有视点不变性的改进的倾斜影像自动匹配方法的基础上,针对多视倾斜影像光束法平差方法中未知参数多的问题(例如可能导致平差解算不稳定),提出了带有相对姿态参数的倾斜影像光束法平差模型,并给出了该模型的适用范围。对一套典型的数字倾斜摄影仪SWDC-5的倾斜影像数据进行实验,结果表明:当相机之间曝光延迟小,且相对姿态参数可以看作比较严格的刚体时,该方法的自动空中三角测量(简称空三)处理精度较高,单位权中误差为0.46像素,像点平均残差为0.27像素。将该空三成果应用到城市真三维模型重建中,计算机自动得到的三维表面模型纹理比较自然、真实,能够满足一定程度的视觉需求,为大规模城市真三维模型重建提供了参考。

一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法

提出了一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法。首先对影像进行预处理,即通过透视投影变换得到纠正影像(近似正射影像),消除影像几何变形、尺度和旋转问题;再对纠正影像提取Harris角点并建立尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子。匹配时,在保证匹配准确率的同时,为了使得匹配点对分布均匀且提高匹配效率,利用粗略F和H矩阵引导在局部范围内进行显著性匹配,并利用归一化互相关(normalized cross-correlation,NCC)测度约束剔除误匹配点。对三组典型的倾斜影像数据进行实验,结果表明,本文方法得到的匹配点对分布均匀且较为密集,匹配准确率和效率也较高。

基于遥感的鄱阳湖丰水期悬浮泥沙数值模拟预测

悬浮泥沙是湖泊水体的重要水质要素之一,是湖泊水生态系统重要影响因子。利用遥感提取的鄱阳湖底质类型数据,对各类型底质区域上泥沙模型参数进行敏感性分析,基于2011年实测的不同底质区上泥沙浓度数据率定得到空间上不一致的泥沙模型参数,从而建立鄱阳湖丰水期二维悬浮泥沙输运模型。利用该模型模拟预测2013年丰水期悬浮泥沙输移过程,实测泥沙数据验证表明,模拟悬浮泥沙均方根误差为19.8mg/L,相关系数R^2为0.78,该模型能够较好地进行悬浮泥沙模拟预测。对比模型模拟和遥感反演的悬浮泥沙空间分布,两者具有较好的空间一致性,进一步表明该模型能够可靠地模拟预测鄱阳湖悬浮泥沙的时空动态变化。本研究充分利用遥感数据辅助建立鄱阳湖泥沙输移模型,为湖泊水环境动态变化监测提供有力的技术方法支撑,为进一步进行鄱阳湖水环境动态变化的数值模拟预测研究提供基础。

利用泰勒展开的点特征子像素定位方法

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Harris点特征提取算子提出了一种改进的子像素定位方法。该方法以二阶泰勒展开式拟合初始特征点邻域的Harris响应函数,采用邻域灰度值中心差商来近似计算泰勒展开式中偏导数的初值,引入最小二乘和高斯距离加权的思想计算偏导数的改正量,对求得的泰勒展开最小二乘拟合式求极值获取子像素级的特征点。通过计算机模拟图像对算法进行精度和抗噪能力测试。结果表明,本文算法的子像素定位精度高,且具有一定的抗噪能力。通过对实际无人机数据进行空三实验,结果表明本文方法的定位精度能改善无人机影像的空三处理结果。

控制点布设对无人机影像空三精度的影响

针对无人机航测按照传统的摄影测量布点方式,不仅需要较多的控制点,而且实施起来不太便利的缺点,提出了一种适合无人机航测的最优布点方案。通过对6种无人机控制点布设方案(传统的摄影测量布点方案和5种适合无人机航测的布点方案)进行空三精度对比实验,试验表明,该布点方案精度最高,与传统的摄影测量布点方式相比,其不仅实施方便,而且需要的控制点数量要少,大大减少了内、外业工作量。该方法的意义在于较好地解决了无人机航测因像幅小、重叠度不规则而导致的外业和内业工作量大的难题。