航空摄影立体像对的全自动影像匹配

在原始影像立体像对的基础上 ,实现DEM的全自动提取是“数字摄影测量”的最重要的技术 ,是“摄影测量”对“数字地球”科学体系的最大贡献。DEM全自动提取的关键技术就是立体像对的全自动影像匹配。作者经过多年的实践 ,分别实现了航空影像立体像对的全自动影像匹配和航天影像立体像对的全自动影像匹配。从自动内定向、自动相对定向、全数字影像匹配等 3个子过程论述了实现航空影像DEM全自动提取技术的全过程 ,并且给出了试验的结果和分析。

基于双DSP+FPGA的自动影像数控加工控制系统

设计了一套基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的全数字化控制器,由TMS320C6713负责图像处理算法计算,TMS320F28335统一驱动3个坐标轴系方向的步进电机,FPGA完成双DSP的大量实时数据共享及图像采集工作的启动和停止。实验结果表明:该设计紧凑,功能全备,有效提高了自动影像数控加工装置控制系统的集成度。

面向自动影像测量的DXF图元识别

为了提高影像测量的自动化,提出一种基于DXF(Drawing Exchange Format)文件的自动影像测量方法。通过分析DXF文件的数据格式、组码及关联值对的组成关系,研究读取DXF文件信息的方法,然后提取出图形信息,经过相关的信息处理后,加入到自动测量程序中,完成自动影像测量。实验结果表明:该方法能自动完成对工件的测量,平均测量速度每分钟10个图元,测量精度达到微米级,具有很强的适应性和实用性。

天准自动影像测量仪

天准是中国影像测量领先品牌，其精心研制的VM系列高精密自动影像测量仪是迄今国内精度最高、性能最稳定、功能最强大的影像测量产品，获得了国家计量科学院的权威校准认证，拥有多项知识产权专利，广泛应用于电子、航天、军工、模具、塑胶等精密制造行业。

VMP222全自动影像测量仪

北京天准科技有限责任公司完全自主研发的VMP222全自动影像测量仪通过了中国计量科学研究院的权威认证。校准结果表明，VMP222全自动影像测量仪的各项测量性能均优于其准备度指标。

自动化遥感影像处理技术在环境监测中的优化策略与应用

本文围绕自动化遥感影像处理技术在环境监测中的优化策略与应用展开探讨,文章首先对遥感技术展开探讨,并分析了自动化处理技术原理。在此基础之上,针对现有技术的不足,提出了算法优化、自动化流程设计及数据管理与分析平台搭建等优化策略。之后,又详细探讨了自动化遥感影像处理技术在水环境监测、大气环境监测、土地利用/覆盖变化监测以及自然灾害监测与预警等具体领域的应用,明确了该项技术在提高监测效率、扩大监测范围以及预警等方面的应用成效。希望通过本文的探究,能够为相关工作的开展起到参考作用。

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。

高分辨率遥感影像自动生成DEM的研究

以三江源测区为研究对象,采用传统法和影像自动匹配法进行DEM制作。通过试验研究及对比分析发现:两种方法制作的DEM均能满足精度要求,传统法精度高,过程流畅,工艺纯熟,不足之处是工期较长;影像自动匹配法制作的DEM精度虽不及传统法高,但其工期短,工效是传统法的5倍左右。考虑到在满足精度要求的前提下,作为提高作业效率的一种方法,影像自动匹配法大规模制作DEM可应用于实际生产。

极区海冰影像自动监测系统的设计与试验

随着全球气温上升,北极海冰的消融加速,北极航道的开通成为可能,极区海冰监测对船舶航行安全及无人冰站有着重要意义。设计低功耗、耐低温且工作稳定可靠的极区海冰影像自动监测系统,集成耐低温的串口摄像头,实现海冰表面形态和浮标运行状态的监测;增加加热模块以解决极区低温环境下摄像头无法正常采集图像的问题;基于铱星9523研发了针对大量数据的传输策略,实现了图像数据的远距离传输;以蓄电池为储能装置并配置太阳能板补充电能。监测系统在中国第九次北极科学考察中进行了安装并在第十一次北极科学考察中进行了优化和升级,结果表明该系统在极地低温恶劣环境中运行稳定,可靠性强,可以长期工作。

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.

车载点云特征对应影像自动分割技术研究

车载点云数据通过自动提取,可快速得到大量的三维特征数据,利用同步影像数据不仅能提高目标判读的准确性与效率,而且能获取目标对象的属性信息,对质检巡视、部件属性调查、三维建模等生产活动有重要的作用。本文提出了一种车载点云特征数据对应的影像自动分割技术,通过影像的位置姿态判断影像与特征信息间的关系,实现最佳影像自动选取和分割,生成适当范围局部正射影像,并在新影像中标示出特征信息的正确位置。

基于U-Net的珊瑚礁遥感影像自动分类

珊瑚礁遥感影像分类是珊瑚礁遥感监测的关键性基础技术,对珊瑚礁生态保护与制图应用起着重要的支撑作用。提出一种新的基于U-Net模型的珊瑚礁遥感影像自动分类方法,该方法使用小样本珊瑚礁影像训练即可得到分类精度较高的模型,克服了一般深度学习模型需要海量样本数据训练的缺陷。基于LandsatTM影像,对南海珊瑚礁进行遥感分类,其准确度潟湖坡为78%,向海坡为85%,珊瑚礁、海洋、陆地均大于95%,所有类别的边界轮廓指数大于92%。因此,这种自动分类方法比传统的珊瑚礁遥感影像分类方法精度更高,分类速度更快。

遥感影像自动化处理系统处理资源三号卫星影像的方法

资源三号卫星是我国第一颗民用高分辨率立体光学传输型卫星。通过对遥感影像自动化处理系统的二次开发,解决了资源三号卫星影像数据的读入问题。通过大量实验,总结了资源三号卫星影像数据生产作业中的方法技巧,探索出一套基于遥感影像自动化处理系统的影像产品生产流程。

基于改进LeNet-5模型的WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级的临床研究

目的探讨基于改进LeNet-5模型的WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级的临床应用价值。方法收集经手术病理证实的98例WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤患者的MRI资料;按照就诊时间顺序将前67例患者作为训练集,后31例患者作为测试集。首先,用深度学习技术及训练集的760张MRI T2WI图像,在卷积神经网络下(LeNet-5模型下)进行训练,模拟影像科医师的判断过程,从而建立了WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级系统。然后,对测试集的68张MRI T2WI图像进行临床验证。结果相较于原始LeNet-5模型,改进后的模型对WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤的测试准确率明显提高;当epoch=45时,正确率达到最高,epoch大于45时,趋于不变。同时改进后模型的测试错误个数均减少,总体错误率降低;表明改进后的模型对胶质瘤分级的准确率较改进前有提高。结论改进的LeNet-5网络模型能够较好地识别胶质瘤影像表现的深层特征,提高了胶质瘤影像分级的准确率,为临床诊断提供了帮助。

倾斜影像自动空三及其在城市真三维模型重建中的应用

倾斜影像的应用能有效减少三维建模成本投入,提升城市真三维模型重建的速度。文章主要从倾斜影像自动空三模型构建流程与关键技术出发,分析了倾斜影像自动空三及其在城市真三维模型重建中的应用,以供参考完善。

自动乳腺全容积超声影像在乳腺硬化性腺病与浸润性乳腺癌鉴别诊断中的价值

目的:探讨乳腺硬化性腺病(sclerosing adenosis,SA)与浸润性乳腺癌(inflammatory breast cancer,IBC)采用自动乳腺全容积超声影像(automated breast volume scanner,ABVS)鉴别诊断的价值。方法:选取2021年3月—2022年7月于滨州医学院附属医院经病理组织检查确诊的SA患者72例(SA组)与IBC患者65例(IBC组),所有患者均采用ABVS进行检查,分析两组临床资料及影像特征。结果:SA组病灶直径小于IBC组,差异有统计学意义(P<0.05);IBC组ABVS二维平面征象(病灶形态、回声特征)与IBC组比较差异无统计学意义(P>0.05);在ABVS冠状面征象上,SA组以后方回声增强或无改变(81.94%)、病灶边缘光滑清晰(84.72%)、无钙化(68.06%)、无“汇聚征”(79.17%)为主要特征,IBC组以后方回声衰减(58.46%)、病灶边缘有毛刺(67.69%)、微钙化(56.92%)、有“汇聚征”(69.23%)为主要特征,两组比较差异有统计学意义(P<0.05);SA组以集群分布(47.83%)、弥漫分布(39.13%)为主要钙化分布征象,IBC组以集群分布(55.10%)、段样分布(20.41%)、区域分布(18.37%)为主要钙化分布征象,两组钙化分布征象(段样分布、弥漫分布)比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在ABVS二维平面征象上,SA与IBC虽然因部分重叠难以明确鉴别,但二者在后方回声、病灶边缘、钙化及“汇聚征”具有一定差异,可利用ABVS冠状面征象进行鉴别。

用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类

高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.

结合不同光学影像结构信息的SIFT特征配准法

由不同传感器摄取的遥感影像由于成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成了很大的困难。针对这个问题,提出了基于结构信息的SIFT特征配准法,首先提取具有角度和尺度不变性的SIFT特征点,对其进行归一化处理,降低了不同光学传感器遥感影像色调差异大的影响;然后通过对SIFT匹配点对结构信息的一致性检验,增强了算法的鲁棒性;最后结合最小二乘法实现自动配准。选取了角度和尺度偏差较大的SPOT-5(Pan)与ASTER影像、SPOT-5(XS/XI)和TM影像两组数据进行实验。实验结果证明该算法对配准影像在角度、尺度和色调上的偏差具有较强的鲁棒性,可以取得较高的配准精度。

一种改进的UAV视频序列影像镶嵌方法

视频序列影像自动镶嵌是UAV视频影像处理应用中的基础环节和重要研究方向。针对序列影像镶嵌过程中,由于配准精度不高、误差累积所导致的拼接错位严重,镶嵌结果不理想的情况,从提高特征匹配的精度和准确度出发,提出了一种改进型的UAV视频序列影像自动镶嵌方法。通过对特征匹配结果的精细化处理,保证了影像配准的正确性,取得了较好的镶嵌结果。