双目立体视觉测量模型与同名点匹配研究

根据几何成像原理建立起双CCD立体视觉系统的数学模型,但是立体视觉测量中同名点的准确匹配始终是一个难题。利用基于区域匹配的方法,在使两CCD关于XZ平面绝对对称,即同名点在OXYZ坐标系下x值相同的前提下,提出了一种将二维面上平移范本转变为在一维线段上平移范本进行同名点识别的方法,解决了区域匹配方法计算量大的问题,提高了同名点匹配的速度和精度。

车载纵向摄影影像的核线影像生成与同名点匹配

根据车载纵向摄影影像核线排列的特点,利用相对定向确定立体像对的核线几何关系生成核线影像,并进行同名点匹配,取得了很好的效果。

双目视觉中距离约束的小波变换同名点匹配

针对一类特殊小波变换系数不同尺度下的过零点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,提出了一种基于小波变换的多尺度过零点的双目立体视觉模型的同名点匹配方法,该方法采用由粗到细的匹配策略,利用转化的距离信息先匹配大尺度的小波变换系数的过零点,记录其过零点位置信息,然后应用顺序约束,即物体在左右影像点的投影顺序的一致性,匹配小尺度的小波变换系数的过零点,降低了同名点匹配搜索的复杂性,减少了误匹配,解决了同名点准确匹配难、计算量大等问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况。

基于小波变换的同名点匹配方法研究

提出了一种基于小波变换的多尺度过零点的双目立体视觉模型的同名点匹配方法,该方法采用由粗到细的匹配策略,利用转化的距离信息先匹配大尺度的小波变换系数的过零点,记录其过零点位置信息,应用顺序约束,即物体在左右影像点的投影顺序的一致性,然后匹配小尺度的小波变换系数的过零点,解决了同名点准确匹配难、计算量大等问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况。

基于自适应遗传算法的同名点匹配研究

自适应遗传算法与传统遗传算法不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化,能够避免陷入局部最优值。本文针对机器人视觉伺服控制中双目图像匹配问题采用了一种基于自适应遗传算法的同名点匹配方法,根据适应度在算法运行的不同阶段的变化情况来自动修正交叉概率和变异概率,以获得全局最优解。仿真结果表明:该算法能减少匹配算法的计算量,提高了匹配的速度和精度。

高分辨率SAR影像同名点自动匹配技术

由于SAR工作原理跟光学遥感成像技术截然不同,而经典同名点匹配方法已不能完全满足SAR自动配准需要。为了快速有效地进行SAR影像配准,基于SAR影像自动配准技术的发展,提出了一种新颖的高分辨率SAR影像同名点自动匹配算法,该算法首先创建金字塔影像,同时在金字塔影像上回溯搜索,以确定初始变换函数类型及相应的变换参数;然后通过分层回溯逐层加密控制点来解求最佳变换函数类型及相应变换参数;最后在原始影像分辨率下修正同名点坐标,以获取最终匹配同名点对。这种分层回溯策略不仅很好地解决了同名点搜索计算复杂度问题,使获取的同名点对分布更趋均匀、精度更高,而且能确保每层变换函数达到全局最小二乘最优。另外,以高分辨率SAR影像为实验数据进行的实验结果表明,该同名点搜索算法不仅计算时间可由221 s缩短至34 s,而且可达到0.284 636 p ixels的配准精度。

高分辨率SAR和可见光图像同名点自动匹配技术

提出一种高分辨率SAR图像与光学图像之间的自动配准方法,首先利用仿射变换进行SAR图像和光学图像粗匹配,简化整体算法的处理复杂度;然后使用边缘检测算子分别对光学图像和SAR图像进行特征提取,为后续精匹配作好数据准备;最后基于归一化互相关原理进行图像之间的同名点精匹配。引入的比值边缘检测算子(ROA)与传统光学检测算子相比,可以较好地克服SAR斑点噪声,提取出的SAR特征图像与光学特征图像非常相似,提高了算法的准确性和鲁棒性。以星载3 m TerraSar数据和1 m SPOT数据为例进行算法验证,试验结果表明该算法能实现自动的异源图像之间的像素级匹配。

一种非迭代的同名标记点图像特征匹配算法(英文)

利用编码元和非编码元,根据标记点的尺寸、形状及灰度变化等特征提取目标,然后利用非编码元与编码元的不同形状与灰度特征,提出一种改进的编码元自动身份识别方法,同时实现非编码元与编码元的分类;并利用质心定位方法抽取标记点中心位置,抽取的中心具有亚像素级.在利用编码元的身份信息实现同名编码元匹配的基础上,由相似性和相容性确定非编码元的初始匹配,通过3个准则从非编码元的初始匹配中剔除误匹配,最终得到同名非编码元的匹配结果.经实验验证,该算法速度快、匹配率高、鲁棒性好.

基于多尺度小波变换的同名点匹配方法研究

针对一类特殊小波变换系数不同尺度下的模极大点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,提出了一种基于小波变换的模极大位置的图像点为匹配基元的同名点匹配方法。该方法采用由粗到细的匹配策略,应用顺序约束,减少了小尺度的小波变换模极大值的位置的图像点的匹配空间,为了避免误匹配和误差传播,舍弃了以小波变换的模极大值比较作为匹配准则,采用了基于米字条形窗口的互相关函数的匹配准则。这种特征匹配与区域匹配相结合的方法,解决了同名点准确匹配难、计算量大等问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况。

高速铁路近景影像轨道边缘提取与匹配方法

近景摄影测量应用于铁路轨道几何平顺性检测具有较大潜力,为获得轨道几何状态参数,需对轨道数字影像进行定向与建模,本文探索一种高速铁路近景影像轨道边缘提取方法并构建轨道边缘线的同名点坐标映射模型。根据轨道数字影像的灰度信息与点位分布特点,利用Canny算法和概率Hough变换提取铁路轨道的内边缘特征,采用ORB算法与KNN算法匹配轨道表面同名点,建立轨道表面同名点的坐标对应关系。利用边缘线与轨道表面几何关系,构建轨道边缘线的多项式映射模型以匹配出边缘同名点。试验结果表明,该方法在轨道边缘识别与同名点匹配方面有较高的可靠性,可为高速铁路轨道几何状态检测提供影像处理技术支持。

基于多极值网格搜索法的快速影像匹配技术研究

采用基于网格搜索法的相关系数匹配方法,其中网格搜索法减少了匹配搜索数据,而相关系数匹配则用于获得子像素匹配精度,二者结合可形成一种快速的匹配方法。实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有明显的性能优势。

基于多尺度小波变换的子线段匹配方法研究

提出了一种基于多尺度小波变换的子线段匹配方法。该方法利用一种特殊小波变换系数不同尺度下的模极大点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息的特点，以位置点作为子线段的端点，应用由粗到细的匹配策略并采用基于米字条形窗口的互相关函数的匹配准则匹配这些端点，根据顺序一致的原则，快速匹配子线段两端点之间的点。该方法较好地解决了匹配精度和匹配速度之间的平衡问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量，实验表明该方法能较精确地得出水泥熟料料层的分布状况。

基于二进小波变换的子线段匹配方法研究

提出了一种基于小波变换的子线段匹配方法.该方法利用样条二进小波变换系数在不同尺度下的模极大点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息的特点,以该位置点为子线段的端点,采用由粗到细的匹配策略匹配这些端点,根据顺序一致原则,快速匹配子线段两端点之间的点.这种方法较好的解决了匹配精度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况.

一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法

针对"平行视"多视视频,提出了一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法。该算法采用Harris算子提取角点,依据特征跟踪法和线段仿射性质作为同名点匹配准则,利用同名点信息构造摄像机仿射变换矩阵,在此基础上实现视间块匹配。实验结果表明,该算法可有效提高"平行视"块匹配效果。

车载和背包式激光数据融合技术及应用

通过研究线性内插同名点匹配方法,两者相互融合,处理后点云可以高精度识别不同特征地物。结合车载激光LiDAR和背包式激光LiDAR各自的优势,运用点云融合技术解决传统1∶500地形图测绘遗留的难点及相互兼容性。此技术完全满足地形图更新、城市道路设计、三维数字城市和古建筑测量等应用需求。

基于双目视觉和粒子跟踪的河工模型三维表面流场测量方法

针对河工模型三维表面流场的测量需要,提出一种基于双目视觉和粒子跟踪的测量方法。首先进行双目相机标定,以将双目相机图像校正为行对齐;然后进行双目相机同名点匹配及单目相机连续图像同名点匹配,以重构散点流场;最后对散点流场进行网格化处理。结果表明,该方法应用于泥沙堆积淹没实验,适应性强,可真实反映水体表面流动特征,具有良好的推广前景。

基于嵩山定标场的无人机数据快速成图应用

无人机作为一个高效的测绘平台,越来越多地被应用到生产作业中。研究无人机数据快速成图的技术基础,基于GPU加速的同名点匹配技术,并根据嵩山定标场的测绘需求进行试验。采用无人机获取的影像16 179张,结合场内高精度地面控制点,快速处理得到嵩山定标场约50km2的高精度数字正射影像图(DOM),精度为平面点位中误差2.7cm,约0.5个像素。通过试验验证基于无人机数据快速成图的高效率和高精度,同时为后续的国产卫星、大型航测相机、无人机等定标检校提供参考。

大比例尺地形图数学精度内外业一体化检测评定技术

本文针对大比例尺地形图传统数学精度检验工作中内外业分离、效率不高且易出错等问题,提出内外业一体化的数学精度实时检测与评定方法。通过移动智能终端与全站仪之间建立实时通信,对现场检测坐标与受检成果特征点进行自动匹配,并利用简编码过滤候选匹配点以提高自动匹配准确率,最后开发软件对全流程进行了实现。在质检项目中测试了内外业一体化模式的工作效率,并验证了同名点自动匹配过程中简编码过滤对准确率的提升效果。与传统检验手段相比,该方法效率高,易回溯,且在高程检测中可减少内插对结果造成的影响。

大比例尺地形图数学精度内外业一体化检测评定技术

本文针对大比例尺地形图传统数学精度检验工作中内外业分离、效率不高且易出错等问题,提出内外业一体化的数学精度实时检测与评定方法。通过移动智能终端与全站仪之间建立实时通信,对现场检测坐标与受检成果特征点进行自动匹配,并利用简编码过滤候选匹配点以提高自动匹配准确率,最后开发软件对全流程进行了实现。在质检项目中测试了内外业一体化模式的工作效率,并验证了同名点自动匹配过程中简编码过滤对准确率的提升效果。与传统检验手段相比,该方法效率高,易回溯,且在高程检测中可减少内插对结果造成的影响。

一种改进的Lucene算法及在空间数据融合中的应用

在"互联网+"时代,众源地理空间数据已成为重要的数据来源,但由于众源数据存在冗余和精度不高等问题,如何有效利用众源数据已成为地理信息技术研究的热点。众源POI数据一般通过与标准数据进行同名点匹配解决上述等问题。而同名点匹配常用的方法有编辑距离算法、最长公共子串算法、贪心字符串匹配算法,这些方法存在匹配效率低、缺少语义判断等问题。为此本文基于Lucene提出了一种基于语义相似度的快速匹配算法,试验结果表明,与传统的字符匹配方法相比,本文提出的方法在运算效率上有显著的提升,同时还能通过判断语义相似度提高匹配率。