无序无人机影像的并行化SfM三维重建方法

增量式运动恢复结构(ISfM)已成为无人机影像三维重建的关键技术。然而,大数据量、大重叠度和高分辨率的无序无人机影像导致的匹配对检索代价大、迭代优化误差累积和效率低的问题,使其难以满足大场景ISfM处理需求。本文提出联合全局描述子和图索引的无人机影像并行化SfM方法。针对影像特征数量大、影像检索编码本尺寸增加导致的匹配对检索效率低的问题,设计了联合全局描述子和图索引的高效影像检索方法,从而加速影像匹配。针对分块并行化SfM子场景合并存在同名点搜索效率低、内存消耗大、合并解算精度低的问题,设计了基于按需匹配图和双向重投影误差的子场景合并方法,实现无人机影像的并行化SfM重建。利用不同场景、不同采集方式获取的真实无人机影像进行试验,结果表明本文方法能够实现36~108倍加速比的匹配对检索,ISfM重建效率达到30倍加速,且相对定向和绝对定向精度与传统方法相当。

HPV16 E6-295T/G和E6-350T/G变异位点影响IFNκ、MHC-Ⅰ、STAT1和IRF9蛋白质表达的研究

目的探讨HPV16(Human Papillomavirus Type 16)E6-295T/G和E6-350T/G变异位点对IFNκ、MHC-Ⅰ、STAT1和IRF9蛋白质表达的影响。方法在宫颈癌细胞C33A(HPV阴性)中分别转染真核表达载体295G/350G-GV230、295T/350G-GV230和295T/350T-GV230作为实验组,以NC-GV230作为对照组。通过免疫组织化学法、Western blot方法检测HPV16 E6295T/G、350T/G不同变异位点对IFNκ、MHC-Ⅰ、STAT1和IRF9蛋白质表达的影响。通过IBM SPSS Statistics 26软件对实验结果进行统计学分析,P<0.05为差异具有统计学意义,免疫组织化学法定量采用image J软件进行阳性细胞计数。结果Western blot结果显示,免疫分子干扰素κ(Interferon Kappa,IFNκ)的表达,HPV16 E6-295G/350G变异组较HPV16 E6-295T/350T原型组和HPV16 E6-295T/350G组降低(P<0.01,P<0.05)。HPV16 E6-295G/350G变异组的免疫分子主要组织相容性复合体I类(Major Histocompatibility Complex Class I,MHC-I)的表达显著低于HPV16 E6-295T/350T原型组和HPV16 E6-295T/350G组(P<0.05)。HPV16 E6-295G/350G变异组的信号转导子和转录激活子1(Signal Transducer and Activator of Transcription 1,STAT1)表达显著低于HPV16 E6-295T/350T原型组和HPV16 E6-295T/350G组(P<0.05,P<0.01)。变异组HPV16 E6-295G/350G与HPV16 E6-295T/350T原型组和HPV16 E6-295T/350G变异组相比,干扰素调节因子9(Interferon Regulatory Factor 9,IRF9)表达显著降低(P<0.05,P<0.01)。结论HPV16病毒E6蛋白质可以降低IFNκ、MHC-Ⅰ、STAT1和IRF9的蛋白质表达水平,E6基因T295G/T350G变异降低这些分子的表达作用最强。

基于深度学习无人机影像道路实景三维修复

针对基于无人机倾斜影像实景三维重建中,移动目标对道路实景三维重建造成几何变形和纹理失真的问题,提出一种基于深度学习的无人机影像道路实景三维修复方法。首先,通过添加注意力机制的深度学习网络模型YOLOv8对影像中目标进行检测;其次,在得到影像对应目标标记的基础上,根据已生成三维Mesh模型中各三角面在可视影像集合中的投影位置,结合影像所标记目标的对应范围,统计各三角面的类别信息以此判定移动目标;最后,利用移动目标判定结果对移动目标造成的三维模型几何变形及纹理错误进行修复,实现道路实景三维重建。结果表明:改进的网络模型较YOLOv4、YOLOv5和YOLOv8模型,平均精度(mAP)值平均提升10.82%,移动目标判定准确率达97.43%。与流行国外商业软件相比,所提方法重建修复效果更佳,自动化程度更高。

图索引结构词袋模型的无人机影像匹配对检索

无人机影像匹配对选择是提升影像匹配效率和三维重建稳健性的关键技术。针对经典树状索引结构词袋模型存在查找单词效率低、影像相似度计算精度低、时间复杂度高的问题,本文设计了导航小世界(NSW)图索引结构和TF-IDF-Match4算法,并提出了一种基于图索引结构词袋模型(GSBoW)的无人机影像匹配对检索方法。首先,利用SIFT GPU算法提取无人机影像特征,并通过分层K-means进行特征描述子集合聚类生成单词;然后,利用NSW索引结构进行单词组织,即从单词集合中随机挑选单词作为顶点插入图中,同时找到最邻近M个顶点建立顶点之间的边连接关系,直至所有单词插入结束;最后,在GPU端利用NSW索引结构进行最邻近单词检索,并使用TF-IDF-Match4算法计算查询影像与数据集影像的相似度,实现无人机影像的匹配对选择。本文利用3组大规模航空无人机影像进行试验,并与Colmap和DBoW的词袋模型算法进行对比。结果表明,与Colmap和DBoW词袋模型相比,本文的GSBoW检索算法效率分别提高了45和18倍,且显著提高了初始匹配精度。本文方法提供的影像匹配对能够保证三维重建获得更高的精度。

基于生物信息学分析EDIL3基因在宫颈癌中的表达及临床意义

目的探讨表皮生长因子样重复序列和盘状蛋白I样结构域3(EDIL3基因)在宫颈癌中表达及其对宫颈癌细胞SiHa、HeLa迁移的作用。方法运用GEPIA、UALCAN、OncoLnc数据库分析EDIL3基因mRNA在宫颈癌组织中的表达水平、基因启动子甲基化状态和预后的意义;采用免疫组织化学染色、Western blot、qRT-PCR分别检测宫颈癌组织和细胞中EDIL3蛋白及EDIL3基因mRNA表达水平;构建EDIL3-pcDNA3.1过表达质粒,转染分为实验组(转染过表达EDIL3-pcDNA3.1质粒)和对照组NC(转染空质粒),transwell实验检测宫颈癌细胞SiHa、HeLa的迁移。结果生物信息学数据库分析显示EDIL3基因mRNA在宫颈癌组织中低表达并且存在启动子高甲基化(P<0.05),在宫颈癌不同分期中EDIL3基因的表达无差异(P>0.05),EDIL3高表达与宫颈癌患者不良预后相关(P<0.05);免疫组织化学染色、Western blot、qRT-PCR与数据库分析结果一致,在宫颈癌组织和细胞中EDIL3基因均低表达(P<0.05),且其表达水平与HPV感染无明显相关性(P>0.05);Transwell实验显示过表达EDIL3后增强宫颈癌细胞SiHa、HeLa的迁移能力(P<0.05)。结论EDIL3基因在宫颈癌组织和细胞中低表达并不受HPV感染的影响,而EDIL3高表达影响患者预后且促进宫颈癌细胞SiHa、HeLa的迁移能力。

一种基于倾斜影像的多片测图技术

近年来,利用无人机航摄进行立体测图的技术已成为研究的热点。鉴于传统的立体测图方法中存在无观测冗余、小基高比即交会角度不良的因素产生的一些精度稳健性较差的问题,本文提出了一种基于倾斜影像的多片测图方法。该方法不易受交会角大小的限制,利用二维前方交会,同时引入最小二乘原理,可以获得精度比较高的地物坐标,进而提高无人机航测大比例尺测图的精度。利用无人机航摄的影像数据,对所提的方法进行了试验论证。在1∶500的比例尺条件下,试验结果显示平面中误差为0.054 9 m,刺点精度达标率较好。

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。

顾及相机响应函数的无人机影像匀光匀色

针对大范围区域内多幅无人机影像色彩不平衡的问题,提出一种基于相机响应函数的匀光匀色算法.首先根据同一静态场景下数码相机拍摄物体的影像,构建两幅影像的包含多个参数的图像亮度误差函数,运用Levenberg-Marquardt算法对参数进行最小化估算,然后将估算得到的参数应用于待处理的影像中,达到多幅影像镶嵌过程中的匀光目的.实验结果表明:与现有的匀光算法比较,所给方法能够高效高质地保证图像镶嵌过程中亮度、反差的均匀和色彩一致.

数字正射影像几何错位修复与无缝拼接

针对数字正射影像(DOM)生产中存在的几何错位和影像拼接问题,结合遮挡检测法和基于TPS薄板样条模型的影像配准方法,对影像几何错位区域进行修复和无缝拼接。根据采集的三维特征线将几何错位区域的修复分为内侧与外侧。内侧采用正射纠正的方法进行修复;外侧选择无遮挡的影像进行影像配准后对其进行填充。以某高架桥几何错位影像进行算法验证,结果证明:本文所给方法在修复高架桥区域影像几何错位的同时,可有效地避免由于遮挡影像出现的双边现象,并可以保证修复后的局部正射影像与原始正射影像的无缝拼接。

无人机影像DSM自动生成随机传播COLVLL算法

针对现有密集匹配方法在弱纹理及高差较大区域表现不佳,以及密集匹配融合生成DSM时导致信息丢失等问题,本文提出基于随机传播COLVLL的DSM生成方法。在对空三加密后的影像进行有效像对筛选的基础上,利用随机传播机制对DSM像素区域进行扫描迭代,结合VLL算法对随机生成的高程值进行迭代更新得到DSM。以弱纹理、大高差区域无人机影像为试验数据与现有生成DSM商业软件进行试验对比,并以ISPRS WGII/4提供的Vaihingen数据集为参考对本文方法生成DSM及真正射影像数据进行试验分析,结果均证明了本文方法的有效性和适用性。

航空影像直角房屋轮廓半自动提取

以精确提取房屋轮廓为目的,提出了一种航空影像中直角房屋轮廓半自动提取算法。该方法首先通过人工使用鼠标依次在房屋边缘线的大致位置画直线,再利用影像分割分别得到所对应的窗口影像;进而利用LSD算法对窗口影像提取直线;然后以其为初值,在保证其整体位移和数值偏差最小的情况下利用最小二乘算法在原始影像图上进行线拟合和直角化;最后连接角点,完成房屋轮廓信息的提取。试验结果表明,该方法不仅有效地减轻了工作人员的劳动强度,而且定位精度高于人工切准。

SH3BGRL1基因过表达在宫颈癌中对癌细胞增殖和迁移影响的研究

目的探讨在宫颈癌细胞及组织中的SH3BGRL1基因表达水平和其与HPV感染的关系,探讨SH3BGRL1基因对宫颈癌细胞增殖和迁移的影响。方法采用正常宫颈组织、宫颈癌组织制作芯片,并采用免疫组织化学染色(Immunohistochemical staining,IHC)分析SH3BGRL1蛋白质的表达情况。转染SH3BGRL1过表达质粒的细胞为实验组,转染空载体质粒为对照组(NC组)。Western blot方法检测SH3BGRL1基因在HeLa、SiHa两种癌细胞中蛋白质表达水平,qRT-PCR方法检测SH3BGRL1基因在HeLa、SiHa两种癌细胞中的mRNA的表达水平,使用第二代杂交俘获技术(hybrid capture system-2,HC-2)检测组织中HPV感染情况;MTT实验方法对宫颈癌细胞的增殖能力进行测定,划痕实验方法检测宫颈癌细胞的迁移能力。结果SH3BGRL1在宫颈癌组织中低表达,差异明显(P<0.05);但该基因的表达与HPV感染未发现明显关联(P>0.05);在基因SH3BGRL1过表达之后,SiHa、HeLa细胞增殖水平受到抑制,且迁移水平也受到抑制(P<0.05)。结论SH3BGRL1基因在宫颈癌组织和细胞中表达水平降低,促进了细胞的增殖和迁移,且与HPV感染无关联。提示该基因可能参与了宫颈癌的发生和发展。

一种快速高效的无缝纹理匀光方法

针对倾斜影像三维重建后纹理间存在明显的色差、接缝且处理低效的问题,本文提出了一种快速高效的无缝纹理匀光方法。该方法首先对输入的去畸变影像进行影像增强预处理,通过对模型所有的顶点和边建立约束方程,求解得到每个顶点的颜色改正值;其次根据3个顶点插值得到三角面内部像素的颜色改正值;然后通过纹理扩充得到全局无色差的纹理块;最后对纹理块进行降分辨率泊松编辑。试验结果表明,采用本文方法进行纹理匀光处理,具有纹理块间无色差、接缝线处纹理过渡自然、计算速度更快等优势,能增强三维模型的可读性与改善三维模型的显示效果。

基于相容性任务分配的三维建模集群方法

针对现有集群方法在倾斜影像三维建模时节点上存在的CPU和GPU资源浪费现象及三维建模效率不高等问题,本文提出了基于相容性任务分配的集群三维建模方法。首先,通过对三维重建任务进行两步提交划分,在建模效果不变的前提下提升集群的执行效率。然后,针对集群节点资源浪费现象,提出了相容性任务节点分配方式,实现了基于相容性任务分配的三维建模集群。最后,进行大规模影像三维重建试验测试,验证了大数据试验环境下相容性理论对分配方式优化的优越性,证明了本文方法对三维建模效率有明显提升作用。

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。

顾及立面元素排列特性的建筑物纹理修复方法

纹理映射是实景三维重建中重要的技术组成部分,可以显著地增加建模场景的细节和真实感。在自动纹理映射后,由于模型之间的相互遮挡导致的错误纹理贴图需要进行人为修复。而现有的图像修复方法会出现修复区域模糊和与周围区域结构衔接错位等问题。为了解决这些问题,提出了一种顾及立面元素排列特性的立面纹理修复方法,该方法分为自适应层高计算和最佳偏移量搜索两部分,立面层高由自动检测出的引导线对计算得到,而最佳偏移量基于立面层高与修复区域周围特征得到,二者结合可以找到立面图像上错误映射区域最佳的纹理替换位置。最后,利用泊松算法对修复边缘纹理进行融合处理,以提高修复区域与周围区域的色调匹配度。实验表明,该方法可以有效利用立面元素的排列特性修复纹理破损区域,与现有图像修复方法比较,该方法在自动化程度及修复效果上均获得了更好的结果。

DEVELOPMENT OF ITS AND APPLICATION OF 3S IN ITS

This article introduces the background and development of ITS and the emphasis on developing ITS in China in the forthcoming years. Furthermore, it describes the application of the 3S (GIS, GPS, RS) technology in developing ITS.

基于双目估计的动态场景三维感知技术研究与实现

双目立体视觉技术在计算机视觉领域研究中一直具有重要意义。不同于单目或多目技术,双目立体视觉在能够准确获取图像深度的同时,也兼具了低成本、高泛用性、使用简便等优势。基于双目视觉的三维感知技术能够极大提升计算机对现实世界的理解和交互能力,进一步增强计算机视觉技术在复杂、多变的场景中的适应能力,在自动驾驶、机器人导航、工业检测、航天等领域发挥着重要作用。文中重点研究动态场景中的三维重建与目标感知技术,在大多数情况中,视野中的动态目标实际上是需要重点关注的目标,而静态目标,特别是在场景中绝大多数时候都占据主要空间的背景以及静态物体往往是可以被忽略掉的,但是在实际计算时确占用了大量资源。在场景中不受关注的目标上花费过多计算资源,显然是无意义且非常低效的。针对这个问题,本文在深入研究了目前主流的双目立体匹配方法、图像分割等方法的基础上,提出了一种基于双目估计的动态场景三维感知技术。主要的创新点和研究成果包括:针对传统双目立体匹配算法逐像素计算聚合低价效率低下的问题,提出了一种基于二维场景实例分割的双目立体匹配方法,使用mask分割后的目标图像进行立体匹配,这样不仅提升了匹配性能,同时也降低了动态目标的匹配难度。针对分割精确不足的问题,引入基于RGB图像的mask边缘滤波优化方法,在提升效率的同时提升视场点云重建精度。其次,基于双目估计深度学习网络进行实时目标点云生产,并提出基于GPU加速的邻近帧点云的实时动态目标感知算法。最后提出二三维一体的动态目标实时感知技术,在对目标场景实现实时三维重建的同时,快速识别检测环境中的动态目标物体。

基于Mask-RCNN的建筑物目标检测算法

针对在航空影像中,城区80%的人工目标物为建筑物和道路,建筑物是遥感影像中主要地物的类别,所以建筑物的检测会直接影响到地物提取的自动化水平这一问题。该文提出了一种基于Mask-RCNN的建筑物目标检测方法,是基于卷积神经网络思想,在深度学习框架下通过多线程迭代训练,将无人机影像作为训练样本,在卷积神经网络中得到目标特征再通过区域建议网络(RPN)与ROIAlign操作将特征输入不同的全连接分支。最后得到具优化的权重参数的目标检测模型。在不同场景图像中,该模型可以检测出建筑物目标。实验结果达到了预期要求,提高了航空影像中建筑物检测的准确性。

影像三维重建的网格自适应快速优化

针对倾斜影像大场景三维重建过程中数据量大导致的三角网格优化效率低的问题,提出了一种平衡网格优化精度与优化效率的网格自适应快速优化方法。根据影像灰度信息计算沿着三角面法向量方向顶点梯度的初始值,根据每一个三角形的不同计算结果将三角形标记为活跃三角形与怠惰三角形,通过对网格中活跃三角形优化及放弃怠惰三角形优化的策略,在获得网格顶点最佳位置的同时自适应地实现优化效率的快速提升。标准三维重建影像数据集及真实无人机倾斜影像三维重建网格优化的实验结果表明了此方法的有效性。网格模型优化时间及精度对比的结果表明,该方法在优化三角网格的同时,较大幅度地提高了网格优化的计算效率,从而快速获得三维重建模型。