基于多种同名特征的相对定向方法研究

为了解决低空摄影测量、建筑摄影测量等领域中缺乏明显特征点给相对定向带来的难题,基于广义点摄影测量原理,提出利用多种同名影像特征进行相对定向的方法。详细论述基于同名直线和圆曲线进行独立法相对定向和连续法相对定向的数学模型。大量实际数据的试验结果表明,该方法切实可行,能够获得稳定的相对定向结果。

TIN图像配准中的同名特征点的可靠性提高

图像配准是对多时相、多传感器或多角度的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹配处理,使得同名点在相同的坐标系中具有相同的空间位置。图像配准是评价两幅或多幅影像的相似性,以确定同名点的过程。要把对同一对象的不同波段、不同时间、不同分辨率或不同传感器的遥感影像进行融合或识别其变化,就必须首先进行影像配准。图像配准被广泛应用于遥感图像、医学影像、三维重建、机器视觉等诸多领域中。本论述系统地介绍了TIN图像配准的基本缺陷,接着详细地论述TIN优化方法,在此基础上提出了基于TIN优化的图像配准步骤,同名特征点的可靠性得到提高。

基于“十字”标志物的红外图像与三维点云融合方法

红外热成像技术广泛应用于多个领域,建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义,可以将该技术扩展到更多应用领域.为此,本文提出一种异源空间数据融合方法,融合红外图像和三维点云,得到三维温度场模型.针对红外相机与可见光相机成像原理存在差异,难以通过常用标定板进行内参标定的问题,基于红外相机成像特性设计并制作镂空圆孔标定板用于内参标定,所得内参平均重投影误差为0.03像素.针对红外相机与结构光相机的成像原理不同,现有标志物制作复杂、外参精度低的问题,基于不同材料的辐射度差异,设计制作“十字”标志物并将其用于联合标定.为解决同名特征点难以识别的问题,针对红外图像和三维点云分别设计了同名特征点提取方法,配合“十字”标志物进行同名特征点提取.红外图像和三维点云特征点提取方法的检测重复率分别为75%和92%,与传统方法相比两者的检测重复率均有所提升.利用该方法建立纸杯、工件和人脸的三维温度场模型.实验结果表明,使用镂空圆孔标定板能实现红外相机的内参标定,对“十字”标志物采用同名特征点提取方法能完成红外相机与结构光相机的联合标定.最终所得三维温度场模型的平均重投影误差为1.70像素,与现有方法相比模型精度有所提升.

机载LiDAR系统安置角自适应迭代修正算法探讨

安置角参数在机载激光雷达作业中对后期点云数据精度质量有着极大的影响,使其真实地物点位置发生改变,相邻航带点云出现分层,而传统布设地面控制点的标定模式效率低、成本高、要求高、可操作性差,为规避上述诸多弊端,给出一种安置角自适应的标定模型,通过相邻重叠航带内部大量同名特征点的空间位置匹配、安置角参数的迭代运算,利用最小二乘配置方法求解机载激光雷达扫描系统的三个安置角参数,并借助C语言实现算法程序,在测试案例中得到了验证,提升了安置角标定效率,提高了机载激光雷达技术在复杂地形中点云的处理质量、适用性与可操作性。

基于图形渐变技术的等高线连续尺度表达模型

提出一种基于特征点匹配的等高线图形渐变技术。对2个不同比例尺地图上表达的同名等高线,由计算几何的方法构建特征点多层次树状结构;利用距离邻近性和弧段的形态分析实现特征点的匹配;在匹配的同名弧段间实施图形渐变技术得到2尺度内任意中间尺度的等高线表达。实验证明,提出的基于多层次特征点匹配的图形渐变技术是在网络环境下等高线多尺度表达的一种有效尝试,由于在两尺度端进行了图形的控制,等高线的拓扑一致性得到了有效的维护。

机载LiDAR安置角检校定标器设计与验证

传统的检校安置角误差的方法依靠人工量测重叠航带同名特征间的偏移来估计安置角误差,但是同名特征的真实位置难以获取,并且人眼瞄准误差的存在降低了检校精度。因此设计了一种定标器来解决同名特征的获取难题。首先介绍了定标器的结构特点和设计原理,然后制作了缩放模型并进行了半仿真地面扫描实验,分析了定标器的可用性。最后制作了实物进行飞行实验进一步证明其设计的合理性。研究结果表明定标器的设计是合理的。

融合点云RGB影像和3D-NDT算法溶洞的点云自动精确拼接

3D-NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像和3D-NDT算法的点云自动精确拼接方法。实验结果表明,该拼接方法针对百万级大型复杂溶洞点云数据,无论在时间和精度上均较传统拼接方法有很大优势。

投影轮廓线辅助下的堆场三维形貌摄影测量研究

散装物料大型堆场三维形貌参数的准确快速测量是现代物流管理、装卸工程机械智能化作业的重要工作。由于堆场形貌复杂、纹理特征贫乏和材质反射效率低等特性,非接触方式中的激光扫描、摄影测量难以准确有效测量,传统光刀法也很难做好大型堆场测量工作。提出了激光投线仪扫描辅助下的双目摄影测量方法,并从影像梯度与核线关系解决立体影像同名点匹配、同名点交会平差获得轮廓边缘三维点集、基于投影轮廓线空间特征重建三维轮廓线的模型算法。通过该方法,双目相机在不同工作测站均可对堆场进行扫描与局部三维形貌重建。实验证明该方法具有速度快、精度高、自动化程度高和工作稳定可靠的特点。

基于相交直线的相对定向方法

提出了一种基于相交直线的相对定向方法,提取同名相交直线特征,根据相交条件方程获得相对定向元素。该方法完全不需要同名点数据,能够解决因同名点不足而无法准确定向的问题。通过航空影像、近景影像和倾斜影像的实验表明,该方法能够获得稳定的相对定向结果。采用本文提出的算法与传统的相对定向方法进行联合平差,能够进一步提高相对定向结果的精度和稳定性。

一种基于斜率差和方位角的矢量数据匹配算法

矢量空间数据同名特征点搜索和同名特征点匹配是对多时相、多尺度地理实体要素进行变化检测的关键技术。结合矢量空间数据的坐标特征和方位角,提出一种同名地理实体要素特征点搜索与匹配算法。该算法采用分步取点的思想,分别提取曲线X、Y方向上的极值点为初始特征点,利用各极值点斜率差的绝对值作为约束条件删除冗余极值点。在上述提取结果中,两个相邻特征点通常存在较大变形,需添加部分合理特征点。综合利用特征点坐标方位角和距离进行同名特征点相似度匹配,分别利用线实体和面实体进行试验验证。结果表明:本研究算法能够适用于线实体和面实体特征点的提取与匹配,并具有良好的精度和可行性。