区域生长的半全局密集匹配算法

针对传统的半全局匹配算法在处理视差变化大、遮挡严重的城市航空影像时,存在匹配精度下降、匹配效率低下的问题,提出了一种基于区域生长的半全局密集匹配方法。采用区域生长算法获取影像的初始视差,并从初始匹配点中挑选可靠的点作为视差控制点;利用区域生长获取的视差图,限制各个方向动态规划的过程以加速最优路径的搜索;通过视差控制点对动态规划的路径进行修正,避免错误匹配代价的传播。基于城区无人机影像的实验结果表明,所提算法不仅可以提高匹配结果正确率,还能使耗费的内存和时间都不到原算法的50%。     

分层Fourier-Melin变换相位相关的影像匹配初始视差的自动获取方法

自动获取初始视差是影像匹配自动化的关键问题。提出了分层Fourier-Mellin变换相位相关的影像匹配初始视差的全自动获取方法,无需人工干预和其他辅助信息,能高效、自动地获取影像中心点较精确的初始视差。首先对基准影像与待匹配影像构建金字塔影像,使用Fourier-Mellin变换与相位相关法求解金字塔顶层影像上基准影像与待匹配影像间的旋转、缩放与平移参数,然后利用旋转参数和缩放参数矫正待匹配影像的旋转与缩放变形,再利用平移参数计算待匹配影像中心点与基准影像上对应的同名点的视差近似值,最后在金字塔逐层影像上使用相位相关法对该对同名点的视差近似值进行误差校正,从而得到较精确的初始视差值。     

一种适合航空影像的直线匹配方法

针对航空影像中高程变化对视差影响较大,而传统的单应矩阵与几何约束未考虑视差影响的问题,该文提出了一种适合航空影像的直线匹配方法。首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法进行特征匹配,并计算立体影像间的基础矩阵,通过核线纠正消除其上下视差;然后计算影像间的单应矩阵,并对Hough变换提取的直线段进行变换,最终通过直线段间的端点距离作为约束条件实现了直线匹配。采用多组航空影像开展了实验,结果表明:针对航空影像中高程变化较大的区域,提出的方法可以减少视差的影响,匹配效果优于传统单应矩阵与几何约束的方法,且匹配可靠性高。     

结合颜色信息的 Census变换半全局立体匹配算法

针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。     

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。     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

提出一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法.首先对各原始影像采用3×3像元平均法生成4层金字塔影像,并在最高层金字塔影像中计算各搜索影像与基准影像的初始视差;然后从第3层金字塔影像开始进行基准影像与各搜索影像的匹配,并对各立体像对的匹配结果进行物方融合,剔除部分误匹配点,获得较精确的物方空间信息,以用于下一层金字塔影像的匹配.此过程融入带几何约束条件的相关系数法匹配和整体松弛法匹配策略;最后通过对某地区一组大重叠度数码航空影像的匹配试验,证实该方法的有效性.通过检测所生成的DSM精度,表明相对于传统的双片影像匹配方法,多影像的匹配可以有效剔除误匹配点并显著提高影像匹配的成功率.     

基于POS数据的核线影像生成方法

提出一种对已知外方位元素的立体影像实施灰度重采样生成核线影像对的方法,推导了核线影像与原始影像之间的严密几何关系,并利用一组摄于某山区的1∶3 000比例尺实际航空影像验证了所建立几何关系的正确性和方法的可行性.试验表明,利用光束法区域网平差和经检校后的POS影像外方位元素生成的核线影像对与基于常规相对定向方法所生成的核线影像对具有相同的质量,同名点的上下视差在1像元以内,完全可以满足摄影测量立体观测的要求;而采用未经检校的POS影像外方位元素所生成的同名核线影像对带有约70像元的上下视差,无法用于立体观测.     

基于自适应马尔科夫随机场的深空探测影像密集匹配

针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像中纹理贫乏区域匹配的精度。     

利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化

提出以LiDAR为辅助数据对航空影像的规则建筑物进行边缘提取和优化的方法。首先采用Alpha Shapes算法对点云数据进行初始边缘提取,同时规则化初始边缘;再利用屋顶点云辅助航空影像的建筑物分离,采用Canny算子和Hough变换对建筑物分离后影像进行边缘提取,并用LiDAR规则边缘对Hough变换结果进行边缘优化。对比单独运用航空影像进行边缘提取的结果表明,采用优化方法后,提高了屋顶边缘提取的准确性,得到了较完整的建筑物边缘。     

基于控制点约束影像的密集匹配及其在考古发掘中的应用

针对大场景考古挖掘现场的三维重建情况,选取半全局匹配策略作为研究基础,设计了一种基于附加控制点约束的半全局匹配算法进行序列影像密集匹配。将稀疏匹配中的特征提取和匹配技术用于提取初始特征,并由这些初始特征转化的同名特征点,生成视差空间影像中的视差控制点,以此作为一种可靠的约束,提高其密集匹配的精度。同时,采用影像分块的策略,将原始大核线影像分成若干对小核线影像,进行密集匹配,以达到提高计算效率,改善计算结果的目的。实验证明,该方法可实现大面积考古挖掘现场的快速三维重建,并且能够在进行文物形态三维重建的同时获取挖掘现场文物分布的正射影像平面图,为准确记录挖掘现场文物分布位置及考古发掘、调查及遗址保护规划编制等提供科学依据。     

一种POS数据辅助多视角倾斜航空影像匹配方法

提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。     

POS数据的上下视差误差源检测及误差补偿回归模型

分析POS数据存在系统误差的主要原因,推导基于POS的立体像对相对定向模型,建立POS系统误差回归补偿模型。三个不同比例尺测区试验数据的结果表明：POS系统提供的外方位元素中角元素误差是引起模型上下视差的主要误差源;利用回归补偿模型对POS数据进行改正后模型上下视差明显减小;在无需区域网平差的情况下,直接通过相对定向消除POS系统误差,定位精度有较大提高,从而证明该补偿模型的正确性与可行性。     

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。     

POS数据用于立体模型恢复时的上下视差分析

从连续法相对定向原理出发，推导了直接由像片外方位元素恢复立体模型时模型点上下视差的计算公式，用模拟数据验证了计算方法的正确性，并对两组不同摄影比例尺的实际航摄像片进行了试验。通过比较利用GPS辅助光束法区域网平差获得的像片外方位元素和POS提供的像片外方位元素重建立体模型所产生的模型上下视差，分析了POS系统误差对模型上下视差的影响。结果表明，直接利用POS提供的像片外方位元素进行安置元素测图会出现作业员难以忍受的模型上下视差，不能满足地形测图的规范要求。     

SFM的倾斜航空影像空中三角测量

针对传统空中三角(简称空三)测量方法处理倾斜航空影像的不足,提出了一种基于SFM算法的倾斜航空影像空三测量方法。首先利用垂直影像空三结果获取初始区域网模型,垂直影像空三解算可通过常规的空三算法或现有的软件获取。然后采用SFM算法,在初始区域网模型的基础上,递增式地恢复倾斜影像的外方位元素,最后将垂直影像和倾斜影像联合进行绝对定向、区域网光束法平差。选用玉树数据进行空三试验,结果表明:本文提出的SFM方法能够精确解算出倾斜航空影像的外方位元素,且空三结果优于现有倾斜影像空三软件Pix4Dmapper,可以作为一种倾斜航空影像定向方法。     

顾及粗差的低空数字影像拼接

低空遥感影像相对于传统航空和卫星影像覆盖面积小且像幅数多,影像拼接是内业处理的重要工作之一。低空摄影机畸变大及飞行平台不稳定等因素易产生同名点匹配定位粗差,可能致使拼接低空影像接边误差较大。为减少这些粗差,利用具有尺度、旋转和平移不变性的SIFT算法进行低空影像匹配,然后采用Huber算法约束粗差,并通过Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法进行平差,以获得精确的影像拼接单应矩阵。实验验证了该方法可减少拼接缝,提高了拼接精度。     

大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法

提出了一种大范围倾斜多视影像自动连接点提取和光束法区域网平差算法。首先利用POS数据对倾斜影像进行矫正并预测候选像对,使用SIFT特征进行影像匹配;然后利用并查集数据结构实现多视影像间连接点对应关系的快速确定;最后将POS数据和控制点数据作为带权观测值进行平差解算。选取3种典型的倾斜相机系统(组装轻量级倾斜相机、国产SWDC-5相机、微软UltraCam相机)进行了试验,结果表明,本文算法能够适应国内外流行的倾斜摄影系统,且一次性可处理的影像数目超过2000张;在相同条件下倾斜影像光束法区域网平差的整体精度优于传统垂直摄影情形,实际精度可以达到水平方向0.75 GSD,高程方向2.0GSD。     

DEM支持下的单倾斜影像三维量测方法

提出了基于DEM的单张倾斜航片快速量测方法。该方法根据影像与建筑物之间的位置、姿态等特征，推导出单张影像量测数学模型及计算公式，并选择试验区域对本文算法的精度进行验证。试验结果表明，研究区内平面点位误差小于0.13 m，建构筑物每层的垂直误差约为0.11 m，能够满足城市规划与管理的应用需求，可为城市三维数据获取提供经验和借鉴。     

高分辨率遥感卫星辅助无人机空中三角测量

针对传统无人机影像空中三角测量需要大量外业控制点的问题,提出通过高分辨率遥感卫星影像空间定位获取地面点坐标,并将这些地面点作为无人机影像的控制点来源,以此辅助无人机空中三角测量。在基于RPC模型的高分辨率遥感影像空间定位的基础上,采取多种控制点布设方案进行了无人机影像空中三角测量,并对比分析了各布控方案对试验精度的影响及原因。试验结果表明,在不采用外业实测控制点的情况下,只用高分辨率遥感影像空间定位得到的加密点作全局控制,平差后检查点平面精度可达到0.629 m,高程精度可达到0.823 m,如果要保证更高的空三精度,可在测区四周及中心增加少量外业实测控制点。