数字工业摄影测量中的单像空间后方交会

针对数字工业摄影测量中摄站参数难以确定的问题,提出一种基于四个控制点的单像空间后方交会直接解法。通过四组实验验证了该算法的正确性,其答解精度高,无需迭代,且不受被测目标尺寸限制,能很好地满足数字工业摄影测量要求。

沿主光轴影像的单像空间后方交会方法研究

提出了一种沿主光轴方向影像的单像空间后方交会方法,实现了相机检校和空间后方交会的同时进行。实验证明,该方法达到了比较理想的精度。

基于加权整体最小二乘的单像空间后方交会解算

在常规单像空间后方交会的解算过程中,整体最小二乘(TLS)算法在减小地面控制点及观测变量存在的误差方面有较广泛的应用。但在解算不等精度测量时,直接采用TLS算法进行参数估计易出现解失真的情况,因此为提高解算精度,可以为不同观测值定权,进行外方位元素的计算。本文以解算全微分共线方程为研究主线,并引进协因数阵为观测值定权,尝试采用加权整体最小二乘算法(WTLS)对单像空间后方交会进行解算。实验结果表明,本文算法较最小二乘算法与整体最小二乘算法在精度和准确度方面均有较大提高,在单像空间后方交会解算中具有较好的应用前景。

两种单像空间后方交会模型分析

共线条件方程是近景摄影测量的核心。分析了基于共线条件方程的单像空间后方交会方法的两种数学模型的相互关系,并对两种模型法方程的病态性进行了分析比较。基于三个控制点的情况,对两种模型解算外方位元素的精度,以及控制点分布对模型的影响进行了仿真和分析,结果显示像方模型在解算精度和稳定性方面要优于物方模型。根据误差的协方差传递原理,提出了一种基于像方模型,依据测量精度要求对相机的分辨率和焦距等参数设计的方法。

一种求解单像空间后方交会的监督学习方法

单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题,不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性,若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集,则在给定每个外方位元素初值的前提下,可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向;而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况,则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点,提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法,主要过程是:①训练阶段,利用监督学习过程,对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解,得到该测区外方位元素的整体下降方向集合;②测试阶段,对该测区的任意像片,给定外方位元素的初值,直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明,该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势,并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。

单台相机三坐标测量的一种新方法

按照常规摄影测量,如果仅使用一台相机而要获取点的三维坐标则至少需要在两个不同的位置进行摄影。这里则提出了利用单台相机仅拍摄单张像片来获取点的三维坐标的测量方法:借助一根带有3个以上已知标志点的辅助测量棒,利用共线方程和辅助测量棒上3个以上标志点先建立测棒坐标系与摄影测量坐标系的转换关系,再通过坐标转换即可得到辅助测量棒测头(所接触的待测点)在测量坐标系中的坐标。另外,通过试验验证了此单台相机测量原理及所达到的相关精度。

单相片坐标测量系统的光笔标定技术

针对光笔式单相片坐标测量系统中光笔现场标定问题,提出了一种简易的现场标定法,即只需要两根基准尺和一个标定球即可确定光笔上各标志点及测头在光笔设计坐标系下的坐标。首先,根据空间前方交会原理标定出光笔上各标志点的实际坐标,并构建光笔设计坐标系;其次,依据光笔随标定球转动时光笔测头位置不变,建立光笔测头标定的数学模型;最后根据最小二乘原理求解光笔测头坐标。试验证明,利用此方法进行光笔标定,在3m范围内,光笔测头坐标在X、Y、Z(摄影光轴方向)轴的均方差(RMS)分别为0.028、0.042、0.136 mm。

一种基于单相片的位姿测量方法

针对大尺寸物体位姿实时精密测量的需求,基于单像空间后方交会原理,设计一种基于单相片的位姿测量方法。位姿重复测量实验表明,在6 m范围内,文中方法位置重复测量精度优于0.021 mm,角度重复测量精度优于0.003 6°。与激光跟踪仪测量结果的公共点转换实验表明,文中方法位置测量精度优于0.060 mm,角度测量精度优于0.005 2°。文中方法操作简单,设备成本低,适用性好,能实时、高精度测量大尺寸物体的位姿。

测量笔式单相机位姿测量系统研究

提出了一种测量笔式单相机位姿测量系统，其主要由测量笔、相机和笔记本电脑组成。测量时将笔尖测头接触到被测物体表面，相机拍摄单张像片，像片中包含至少4个非共线控制点和测量笔上的6个回光反射标志，通过这单张像片中的像点坐标就可以解算出被测点的位姿。运用单像空间后方交会的原理构建数学模型，并多次使用坐标系转换方法将三个不同的坐标系建立关系，最终推导出被测点坐标的求解公式。通过实测实验数据，从内外符合精度两方面证实该方法能够达到工业大尺寸测量的精度。

一种机载双天线InSAR基线动态测量方法

机载双天线InSAR系统两个天线非刚性连接时,为保证高程测量精度和成像质量,必须对干涉基线进行动态精密的测量。该文研究了一种基于单相机和激光测距仪组合的动态基线测量方法,通过分别测量两个天线的中心位置和姿态,得到干涉基线长度和基线角。论文对该方法进行了原理性研究和地面验证实验,实验通过可精确控制轨迹的运动平台模拟天线运动,实验结果表明该方法在8m摄影距离处位置测量精度优于0.2mm,姿态角精度优于70″,是动态测量干涉基线的有效方法。

摄影/惯导组合定位技术在GNSS动态定位性能测试中的应用

在分析现有GNSS动态定位精度评估方法不足的基础上,提出区别于传统组合导航滤波算法的摄影/惯导组合定位技术。将多个摄影节点的位置观测量作为基准,利用最小二乘最优估计法统一解算捷联惯导误差参数。摄影/惯导组合定位方法的基本观测量、工作模式与卫星导航定位方法有本质区别;同时又具备高精度定位、高动态定位、高数据刷新率和差异数据观测量4个条件,十分适合作为GNSS动态定位性能测试的评估技术。通过在标志场内进行的摄影测量试验和摄影/惯导组合定位性能仿真试验,验证了摄影/惯导组合定位方法的可行性。该方法为首次提出,具有一定的科学价值。

基于ICP算法的非常规航空影像与机载LiDAR数据配准

航向重叠度小于53%,不满足连续3张影像进行模型连接的航空影像视为非常规航空影像。针对非常规航空影像与机载激光扫描(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的配准,本文提出了首先利用影像匹配得到匹配点云,然后基于迭代最邻近点(Iterative Closest Point,ICP)算法配准匹配点云和机载LiDAR点云,最后使用配准点进行单像空间后方交会解算影像方位元素的配准方法。相关实验表明利用本文方法配准航空影像和机载LiDAR数据,相对于人工配准,自动化程度大大提高,精度更高。

哈苏H4D-60相机投影中心位置精确测定方法研究

提出了一种精确测定数码相机投影中心位置的方法,详细介绍了其工作原理和实施方法。利用Metro In经纬仪三坐标测量系统和Metro In-DPM数字工业摄影测量系统的高精度测量特点,提高了控制点坐标测量精度、控制点标志中心像点坐标量测精度并实现了相机的高精度标校。在一个试验里完成了高精度相机标校和投影中心位置精确测定,实现的投影中心位置测定精度优于5 mm。

五拼数码相机参数标定

根据数码相机的特点,介绍了相机标定的内容。对五拼数码航空相机采用分步标定的方式获得了相机参数,先采用基于10参数模型的自检校光束法平差完成单个相机标定,再通过旋转矩阵变换法进行组合相机的相对位置标定。通过试验,得到了高精度的相机参数。

无加密孤岛型DOM的制作方法研究

沿海地区远离大陆的孤岛因为条件限制,通常没有同一摄区孤岛区域的外业控制,即使有外业控制,但受内业加密条件的限制,无法与大陆摄区构成加密区域网,因此得不到孤岛的加密成果,给制作孤岛地区的DOM带来了问题。通过探索和实践,摸索出制作孤岛DOM的3种行之有效的方法。

基于关键标志构型的特征模板快速匹配方法研究

随着摄影测量技术的快速发展和广泛应用,通过单像空间后方交会技术可以实现飞行器着舰阶段载体位置与姿态信息的高精度动态实时获取。在飞行器着舰应用中,某型航母甲板在布设摄影测量标志时存在标志场可用区域分布零散,标志尺寸受限、识别与匹配困难等问题。针对这些问题,本文提出一种面向飞行器着舰应用的摄影测量非编码标志识别与匹配方法。该方法主要基于关键标志的构型特征,通过特征模板快速匹配完成摄影标志物点与像点的自动匹配,同时,搭建缩小比例标志场在不同摄影位置、遮挡部分关键标志等情况下进行实验,结果表明:该方法具有一定的有效性、准确性与适用性。

C++编程计算像片外方位元素及多个用途

对于框幅式摄影机获得的影像,用C++程序实现单像空间后方交会,计算像片的外方位元素,这是最基本的应用。同时,又是双像解析摄影测量的"空间后交-前交"解法、光束法双像解析摄影测量、光束法区域网平差的核心部分。对于其他遥感传感器获得的影像解求其外方位元素,该程序模块也具有参考价值。由于C++的特点,该程序可用于嵌入和拓展。

单相机配合测量笔模式的误差分析与精度测试

针对航空模胎刻线的现场使用条件,提出了一种基于单相机工业摄影测量系统配合测量笔进行测量的模式,并对影响该测量模式精度的因素进行了分析与验证。通过试验发现:"单相机+测量笔"模式沿相机光轴方向的误差较大,在其他方向上的误差较小;通过规避相机光轴方向的误差,当测量笔移动方向平行于光轴方向时,"单相机+测量笔"测量模式的精度优于0.1mm。