基于加权最优化模型的机载InSAR联合定标算法

多个相邻场景同时进行干涉参数外定标的过程称为联合定标,联合定标能够保证相邻场景的高程衔接性,能够实现无控制点场景的干涉定标。该文提出了一种适用于机载InSAR系统的联合定标算法,该算法利用控制点和同名点信息,建立了关于待定标参数的约束方程组,并通过最优化的方法对其进行求解。同时依据各控制点和同名点处的相干系数、位置分布的不同,对各约束方程进行了加权,从而顾及到了不同质量和分布的控制点、同名点在联合定标中的权重差异。实测数据处理结果表明,该文算法优于传统的基于敏感度方程模型的联合定标算法。     

一种利用干涉敏感度方程的Pol-InSAR定标改进算法

目前国际上对极化SAR干涉定标技术的研究还处在理论和试验的阶段。所提出的算法存在诸多的局限性。本论文在分析极化SAR干涉系统误差源的基础上,提出了利用干涉敏感度方程的Pol-InSAR定标改进算法。该算法利用敏感度方程进行迭代参数估计,不仅提高了基线估计值的精度,而且克服了Kim等人(2000)提出的理论算法中的平地模型假设,扩大了Pol-InSAR定标算法的应用范围。最后通过模拟森林地区Pol-InSAR数据,仿真试验分析比较了改进算法与传统算法定标试验的结果,改进算法有很大的优势。     

一种机载干涉SAR区域网平面定位算法

平面定位就是获取SAR图像中每个像素点的地理坐标。在平面定位时,需要对相关参数进行定标,以保证精度。该文从平面定位的几何关系出发,通过线性化平面位置误差,提出了基于敏感度方程的平面定标算法。在此算法基础上,又提出了多场景联合平面定标算法,该算法利用相邻场景之间的同名点信息,能够实现稀少控制点条件下的大区域平面定位。实测数据处理结果表明,在少量控制点情况下,该文算法的平面定位精度优于传统的多项式模型和距离多普勒模型。     

一种适用于大区域稀疏控制点下的机载InSAR定标方法

高精度的高程测量需要通过干涉定标来对InSAR系统干涉参量误差进行校正,传统干涉定标方法需要较多控制点来降低系统随机误差对定标精度的影响,而对于复杂地形区域,野外布设控制点难度较大,部分区域可能只有少数控制点甚至没有控制点,对于这些区域传统干涉定标方法不再适用,该文提出了一种新的基于区域网平差理论的机载InSAR定标方法,该方法将摄影测量学中的区域网平差理论引入到InSAR系统定标处理中,通过对多条带进行联合定标处理可以实现大区域稀疏控制点下InSAR系统参量定标,而且解决了传统定标方法导致的条带间重叠区域高程不一致问题。最后,通过对丘陵区域3条带仿真数据进行区域联合定标处理,验证了该方法的有效性和合理性。     

基于随机霍夫变换的干涉ISAR横向定标算法

针对ISAR像的横向定标、干涉ISAR(InISAR)中相位缠绕问题,该文提出一种基于随机霍夫变换(Randomized Hough Transform,RHT)的InISAR横向定标算法。该算法基于ISAR像中的特显点,由特显点的干涉相位主值得到的横向距离与多普勒频率的线性关系,利用RHT估计真实横向距离与多普勒频率之间的尺度因子,对ISAR像横向定标,从而避免了繁琐的相位解缠绕过程。仿真结果表明该算法可以实现对ISAR像的定标,并具有一定的抗噪声性能。     

机载干涉SAR 区域网三维定位算法

区域网3 维定位是指同时获取多个干涉合成孔径雷达(InSAR)场景中各像素点的北向、东向和高程向的地理坐标。联合定标是区域网3 维定位的关键环节,能够保证3 维位置精度和相邻场景间的位置衔接性,并且能够在稀少控制点的条件下实现大区域多场景的3 维定位。该文提出一种适用于机载InSAR 系统的联合定标算法,该算法对多个场景的3 维位置同时定标。该算法利用最优化模型实现联合定标,并且在最优化模型中引入了权值,从而顾及到了不同质量、不同分布的控制点、同名点在联合定标中的权重差异。机载InSAR 实测数据的实验结果表明,该算法在3 维定位精度和实现过程的简洁度方面均优于传统的联合定标算法。      

基于三维参照系的摄像机分步定标

基于三维参照系的定标方法,是一种传统的定标方法,需要三维控制场来提供足够的数据信息,定标精度较高,但对图像噪声不够鲁棒,并且非线性算法受出格点影响很大,甚至有时出现优化过程不收敛。本文提出了一种基于三维参照系的摄像机分步定标方法,利用对极几何关系对图像间的特征点进行分类,以剔除出格点,再选择合适的方法进行定标,实验表明分步定标法较好解决了原有技术对噪声敏感和非线性算法不收敛的情况,提高了各种算法的估计精度,并且三维重建误差也减少了30%左右。     

机载顺轨干涉合成孔径雷达定标中地面控制点的布设策略研究

机载顺轨干涉合成孔径雷达(ATI-SAR)估计运动目标径向速度的精度受干涉相位误差、基线分量误差等影响,因此为了得到较高的测速精度必须对ATI-SAR的系统参数进行定标处理。基于敏感度方程的定标方法是干涉SAR定标中的常用方法,但是其性能受敏感度矩阵条件数的影响,地面控制点(GCP)或角反射器的布设方式决定了敏感度矩阵的条件数大小。该文通过分析给出机载ATI-SAR系统定标中GCP的布设策略,包括静止GCP的布设方式及运动GCP的数量、布设位置、运动速度大小和方向的设置原则,并通过仿真手段对上述布设策略进行了验证。     

基于五点法的单幅光学干涉条纹相位提取

针对单幅干涉条纹相位提取问题,构建了一种快速、高精度相位提取算法。该算法即中心五点法利用单幅线阵干涉条纹五点计算相位,即最大点、最大点两侧最近极小点以及上述三点间两中间点。数值模拟结果表明,无论有无噪声,相比FFT法和两次希尔伯特法,中心五点法结果与相移干涉法的一致性都更好。同两次希尔伯特相位提取算法比,中心五点法过程数据位数扩展少；同FFT法比,不涉及乘法器,无需存储大量数据。此外,算法无需去除干涉条纹直流分量,进一步简化了计算量。实验测试结果表明用中心五点法处理去直流分量前后单幅线阵干涉条纹,相位结果精度仅相差约9.55×10-5λ；相位解算结果同FFT法相对分辨率一致,同两次希尔伯特变换算法有约2.26 %的区别；利用FPGA技术实现了中心五点法、FFT法和希尔伯特变换法相位解算,前者资源消耗比后两者分别节省27 %和22 %,速度分别比后者快469 %和5 %。Abstract:关键词:Keywords:     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

一种基于共线特征点的线阵相机内参标定方法

提出一种利用共线的标定特征点确定线阵相机内参的方法。所有标定特征点均在线阵相机的视平面内。首先,标定过程中对标定特征点逐一成像,直接得到标定特征点和其对应像点,解决了空间标定点与像点的对应问题;其次,通过数学建模得到线阵相机的成像模型,联立多个位置处的成像模型解算出相机内参;最后,对影响线阵相机标定的因素进行分析及实验验证。理论分析和实验结果表明,文中的线阵相机标定方法简单灵活,无需制作精密的靶标,可获得大量标定点,提高了线阵相机标定的准确性和稳定性,实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.37 pixel。     

一种新的利用模板进行摄像机自标定的方法

提出了一种利用圆环点进行标定的新方法.它要求摄像机在至少三个不同的方位对模板进行拍摄,通过对模板图像的角点的提取,计算圆环点的图像坐标,从而可以线性求解出摄像机的全部内部参数,进而可以求取摄像机运动的外部参数.通过模拟及真实数据实验均证实了该方法简单、方便、精确度高,而且具有很强的鲁棒性.     

任意位姿平面靶标实现立体视觉传感器标定

提出一种基于任意位姿平面靶标的立体视觉传感器标定新方法。利用平面标定参照物,并允许其在测量空间内自由移动,结合镜头畸变的摄像机标定数学模型,实现传感器中摄像机标定;在立体视觉传感器三维测量模型基础上,引入特征点约束优化传感器结构参数,同时实现了传感器现场标定。该方法降低了标定设备的成本,灵活方便,切实可行。实验结果表明,该方法标定精度高,已标定传感器测量空间距离的相对误差优于0．3％。     

一种双正交消隐点的双目相机标定方法

为了保证双目相机标定精度的同时,提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点,拍摄两幅图像,实现快速标定。首先,提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点,线性计算相机主点和归一化焦距,作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则,构建约束函数,利用优化的差分进化算法进行全局寻优,完成相机畸变校正。最后,根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵,并结合左右相机的角点世界坐标,利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598pixel,跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别,能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。     

干涉Cartwheel获取高精度DEM的联合校准技术

干涉Cartwheel能利用编队卫星间的空间基线进行干涉测高,并通过干涉定标技术获取精确的数字高程模型。现有的干涉定标技术不能充分利用干涉Cartwheel的空间编队构形,且受空间测量手段的限制,编队构形的获取精确度低,利用起来难度较大。文中首先利用干涉Cartwheel的几何构形,建立了编队构形误差和平台系统参数误差之间的关系,然后联立各干涉平台的敏感度方程,利用空间构形误差和参数误差的互相耦合,一次对各干涉平台获取的数字高程模型进行地形联合校准。仿真结果表明了该算法的有效性。     

网络摄像头的标定

摄像机定标是获取摄像机几何和光学参数的过程,也是获得摄像机在外部参考坐标系中的三维位置和面向.本文利用针孔模型对网络摄像头进行定标,该方法是基于标定物上已知参考点的三维坐标和参考点在图像上投影像素坐标之间对应关系,它分为两步,先利用线性模型对摄像机投影矩阵进行估计,然后基于投影矩阵分解出摄像机内外部参数.利用真实标定物图像进行实验和计算,得到较好的结果.     

摄像机标定中特征点的一种自动对应方法

基于计算几何理论中Delaunay三角化原理,提出了一种对具有阵列网络结构的靶标特征点的图像坐标与世界坐标进行自动对应方法.通过对图像处理获取的特征点进行Delaunay三角化预处理,并去除冗余三角形,得到相邻特征点之间的几何连接关系,利用特征点之间的连接关系实现阵列网络结构的靶标特征点的图像坐标与世界坐标的对应.实验...     

线结构光视觉测量系统运动轴线的简易标定方法

为简化测量系统中平移轴和旋转轴的标定,提出一种基于一维平面标靶的简易标定方法。将一维标靶放置在数控平台上,控制平台分别做平移和旋转运动,提取每个位置下图像中圆心坐标,利用消隐点和三点透视模型(P3P)原理实现系统轴线空间位置的标定。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度,平均绝对测量误差为0.0411 mm,均方根(RMS)误差为0.0625 mm。该标定方法仅需已知的等距共线三点即可完成平移轴线和旋转轴线的高精度标定,降低了标定成本,且计算简单、标定过程灵活方便,适合现场标定。