基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法

自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。

多匹配基元集成的多视影像密集匹配方法

针对多视影像密集匹配中的遮挡问题,提出一种像方特征点和物方平面元集成的多视影像密集匹配方法。该方法利用规则格网划分的空间平面作为基础,对两种不同形式的匹配基元进行集成。首先通过多视影像上特征点投影范围和平面元位置相互制约,实现特征点和平面元的同时匹配,为后续匹配提供初始可靠的DSM。然后在此基础上,结合铅垂线轨迹法和基于高度的遮挡检测方法对平面上规则分布的平面元进行匹配,加密初始匹配结果。最后通过对某地区4张UCX数字航空影像的匹配试验,验证本文方法的有效性。

利用网络图进行高分辨率航空多视影像密集匹配

提出了一种基于网络图的高分辨率航空多视影像密集匹配算法。首先利用影像间的重叠关系和方向确定候选立体像对并构建网络图;在立体像对密集匹配阶段,引入导向中值滤波采用由粗到精的改进半全局匹配(SGM)算法进行双向视差图生成;最后基于所有立体像对构建的网络图完成多视影像间的密集点云生成及融合。试验选取了ISPRS的Vaihingen航空影像和ISPRS/EuroSDR项目的苏黎世倾斜下视影像进行试验,结果表明:本文算法对高分辨率多视影像密集匹配是有效可行的,无论在匹配完整性、效率、精度上都能获取较好的结果,重建的密集点云平均反投影误差的中误差可以达到亚像素级精度,实际精度可以达到1.5倍GSD,并且在建筑物、植被、水体等视差不连续、弱纹理或重复纹理区域也取得了较好的匹配结果。

多视影像的城市实景三维生产关键技术

鉴于传统的航空和卫星遥感手段主要针对城市建筑物顶部进行模型重建,而对地物侧面的三维重建一直缺少有效的解决方法,该文提出一套自动化实景三维模型生产流程和成果质量检测方法。利用倾斜摄影倾直两用低空相机技术,分别研究大区域高精度多视影像的获取、提高空中三角测量精度、城市实景三维模型构建等关键技术环节,并据此对全市数据成果进行了相应的分析,为倾斜摄影城市实景三维模型的生产提供参考和借鉴。

基于多视影像匹配的三维彩色点云自动生成

针对三维虚拟场景构建的需要,提出了一种基于多视影像匹配的航空影像三维彩色点云自动生成算法。该算法采用了一种全新的物方与像方信息融合的多视影像概率松弛整体匹配策略,以综合利用多幅影像信息来提高匹配的可靠度;然后,基于多视影像匹配结果,采用多影像光束法平差来计算待匹配点的三维坐标;最后,采用平差模正确性的统计检验对三维坐标计算的准确度进行定量衡量。利用该算法对实际航空影像进行实验,统计检验得到的可靠度超过了90%,表明所提出的三维彩色点云生成方法具有较高的稳定度和精度。基于所提出的方法可将多视影像重叠区域内的所有平面像素转换为三维点,从而自动生成表达地理场景的全数字化的三维彩色点云,能很好地满足大范围三维地理场景快速重建的需要。

基于多视影像密集匹配点云的质量评估研究

当前三维重建生成密集点云的过程中存在质量评估研究并不深入的问题,而且也未形成一个完整的体系,并且缺乏对新设计软件系统的比较和验证,所以极易导致用户在选择时存在一定程度的盲目性。为了解决上述问题,对基于影像生成的点云进行深入的研究,提出通过扩展评价指标来构建点云质量评价体系的解决方案,利用数码相机和无人机获取多视影像并使用九种开源算法和商业软件生成密集点云,计算激光扫描点云与密集点云数据之间的最邻近距离。不仅从点云精度和完整度,还从点云数目、点云密度、点云生成时间、程序运行占用的内存等角度对密集点云进行评估。实验表明,研究提高了质量评估的可靠性与实用性,进一步完善了密集点云的评价体系,可为相关工程实践应用提供参考依据。

基于多视影像的三维数码城市快速自动建模方法的研究

提出了一种基于多视影像的三维数码城市快速自动建模的方法。首先获取重建区域的多视(多角度)影像,经过数字摄影测量处理之后,自动获取地面的三维信息,然后在人工干预下半自动地获取建筑物的几何信息,并自动从多视影像中提取建筑物屋顶和墙面的纹理,建立建筑物的三维模型,最终建立重建区域的三维场景。实验结果表明,该方法是可行的、有效的。

基于多视影像的相似材料模型三维重建方法

目前,相似模拟实验中,模型位移及形态等信息完全依赖现场量测,观测效率及容错率较低。针对这个问题,提出一种基于多视影像的相似材料模型三维建模方法。首先,对多视影像生成密集点云的原理方法进行了详细阐述;然后,根据相似材料模型的特点,提出了两种滤波方法对密集点云进行去噪：其一,基于模型标志点深度先验信息滤除密集点云中的大尺度噪声及冗余数据,其二,基于灰度分割的整体局部相结合的K-邻域滤波方法滤除较小尺度噪声;最后,对滤波后的密集点云进行曲面重构、纹理映射等处理,得到直观的数字表面模型。实验结果表明,基于多视影像可以高效地实现对相似材料模型的三维重建;重建模型能够直观准确地表达相似模型的岩层发育形态,为精确量测和分析岩层形变等信息搭建了平台,为矿山压力及开采沉陷等实验研究提供了技术支持。

基于多视影像匹配技术的无人机影像处理实验研究

无人机影像存在姿态差,影像质量差的问题。本文以一组姿态差,高重叠度的数据为例,采用多视影像匹配技术密集匹配并进行三维实景建模,提出一套能满足大比例尺地形图生产的技术流程,并通过常规测量采集的检查点检核,验证了该工艺是可行的,为无人机影像处理提供了新思路。

多视影像三维线云重建技术及其智能化发展展望

三维线云是具有几何结构与语义信息的三维线段集合,可以作为实景三维构建中高效的引导,控制与抽象表达元素,弥补点云的边缘描述缺陷与初始结构的缺失,是改变传统三维模型“一张皮”(不同对象相互粘连,难以指导空间分析与决策)的重要结构化特征。然而,如何从多视影像中重建好用的线云,将线云在实景三维中用好,一直是本领域的难点问题。本文回顾三维线云的发展,介绍相关的重建方法,分析存在的难点与不足;结合从数字化走向智能化的测绘科技转型背景,论述线云在实景三维中建什么,如何建与怎么用,对线云重建和应用的智能化发展予以介绍和展望,希望为实景三维重建与线云研究的相关人员提供参考。

多视角影像自动化实景三维建模的生产与应用

多视角摄影是近年国际上新兴发展的航空摄影技术。本文依托项目介绍了以多视角航摄获取的多视影像数据采用基于图像的自动化建模技术进行数字城市实景三维模型数据生产的技术和流程;进行了数据成果的质量检测及评定,并据此对数据成果进行了相应的分析;最后结合该技术陈述了笔者的观点,对于多视角摄影测量技术的应用和实景三维模型数据的自动化生产具有较好的参考作用。

基于特征点引导的多视影像择优匹配方法

从冗余数据中选择一个或者多个最为显著的立体像对,在最少＂伪信息＂的影响下,获取最佳影像匹配效果,降低其它质量较差影像的负面平均效应,是提高多视影像匹配性能的关键。基于准确匹配的特征点,通过匹配测度的鲁棒性分析,提出一种多视影像的匹配质量分析方法;在此基础上,提出了一种基于特征点引导的多视影像择优匹配方法及基本思想、计算基础和择优匹配步骤。利用ADS40多度重叠影像数据进行了择优匹配实验。结果表明,该方法能够有效选取匹配质量较优的影像,获取更加准确的多视匹配结果,在一定程度上,比传统的多视匹配方法更加有效。

利用光流配准进行嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建

月面起伏较大导致嫦娥一号CCD多视影像之间的形变是非刚性的,传统的基于仿射变换配准的超分辨率重建方法很难取得理想的效果。本文提出了一种新的基于光流配准的超分辨率重建方法,该方法采用双边总变分(bilateral total variation,BTV)超分辨率重建方法迭代求解高分辨率影像,迭代初始值由光流配准后的多视影像共同产生,并在迭代求解高分辨率影像的过程中更新光流场。实验结果表明,本文方法解决了嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建中的亚像素精确配准问题,重建影像的空间分辨率显著提高,细节分辨能力增强。

移动高程平面约束的多视影像特征点匹配

针对影像匹配中由于重复纹理和遮挡导致的不确定性问题,提出移动高程平面约束的多视影像特征点匹配方法。该方法将多视影像上提取的特征点投影到不同高程的物方格网平面,利用平面上格网单元来约束候选同名特征点,对多视影像进行选择性匹配,避免部分影像遮挡对匹配的影响。实验选取UCX(UltraCamX)数字航空影像进行匹配,取得可靠的匹配结果,从而验证了本文方法的有效性。

物方多视影像密集匹配方法

针对多视影像由于遮挡导致的匹配不确定性问题,该文提出一种特征点和物方地面元相结合的多视影像密集匹配方法。该方法利用规则格网划分的空间平面作为基础,通过特征点匹配获取同名像点和高程赋值的格网平面,为后续匹配提供初始的DSM。在此基础上,利用铅垂线轨迹法对平面上规则分布的平面元进行匹配,加密特征点匹配结果。通过对某区域UCX影像的匹配实验表明,该文提出的算法能高效、准确地得到匹配结果,特别对较大影像计算快速,适用于实时处理。

集成多视航空影像与LiDAR数据重建3维建筑物模型

集成高分辨率多视航空影像与LiDAR数据,以"轮廓提取—3维轮廓生成—3维模型重建"为主要框架,提出一种多视轮廓与LiDAR数据集成的3维轮廓线生成方法、LiDAR数据支撑下改进的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系统的3维建筑物模型重建技术方案。该方案可以有效重建结构复杂的3维建筑物模型,相对单纯基于LiDAR的方案,所重建3维模型的准确性与完整性更好、定位精度更高。

一种基于多视倾斜影像的PMVS改进算法

针对PMVS算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、聚类分析方法和候选影像排序策略引入其中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,从而形成了一种适合大倾斜影像的PMVS改进算法。实验结果表明:提出的改进算法能有效限制初始匹配的种子点个数,较大程度提高种子点的精度和质量,减小后续扩散和滤波的不确定性,使最终获得的点云个数增加78%,点云漏洞明显减少,甚至消失,为DEM生产和城市三维建模提供了一种新的技术手段。

基于半全局多视近景影像匹配的三维建模方法

利用半全局约束提高立体影像匹配的可靠性,提出多片前方交会优化迭代方法,以剔除可能的匹配错误,并有效融合多视影像的冗余信息,获取可靠密集的三维点云;在此基础上,利用Poisson表面重建方法重建三维模型。两组近景影像试验结果表明,该方法能有效获取具有纹理的三维模型。

基于多视倾斜影像的PMVS密集匹配算法的应用

目前,在摄影测量领域,多视影像密集匹配技术已经成为研究的重点和难点。针对该技术,国内外学者提出了多种密集匹配算法。本文主要采用PMVS多视密集匹配算法,将其应用到多视倾斜航空影像上,根据得到的点云情况,验证该算法在倾斜影像上的可行性。

基于高分七号卫星影像生产建筑白模

高分七号卫星是我国首颗民用亚米级高分辨率光学传输型立体测绘卫星,在建筑密集地区或地形起伏较大的山区易发生遮挡。建筑基底高程、建筑高度提取是生产建筑白模的关键,构建实景三维场景可实现建筑白模的自动生成与可视化。对高分七号与资源三号卫星影像进行多视准核线影像匹配,以高分七号卫星影像为主,通过全局优化遮挡检测与视差空洞修补等技术生成高精度DSM数据,有效获得建筑顶部高程。基于高分七号卫星影像选取建筑物密集区域进行建筑白模生产实验,为后期实景三维中国建设做好技术支撑。