基于物方直接解的圆匹配与重建

提出一种基于物方直接解的圆匹配与重建方法,建立了灰度影像与空间圆参数间的函数关系,根据已知的相片内外方位元素及空间圆参数的初值,利用直线段最小二乘模板匹配方法直接获取空间圆的参数。系统论述了基于物方直接解和直线段最小二乘模板匹配方法进行空间圆匹配与重建的数学模型。实际图像数据的试验结果表明,本算法具有较高的重建精度。     

基于摄像机及线划图的网上三维场景

文章对数字线划图和摄像机影像进行了结合,利用线划图内的水平几何信息和影像上的建筑物水平与铅直方向的比例关系,获取了建筑物的高度信息,同时建立了建筑物目标的组件模型库与三维场景关系;对于三维场景建立了符合国际Web3D标准的VRML/X3D数据格式,既保证了逼真度,又将数据量控制在最小,三维场景可以嵌入网页供自由浏览,实时交互旋转、缩放和漫游;在开发基于本地数据的建模和可视化软件的基础上,还对于远程网络浏览器的开发进行了讨论。     

基于模型的航空影像矩形建筑物半自动建模

针对航空影像中矩形建筑物半自动重建进行了研究。该方法基于最小二乘模型影像匹配算法,通过使航空影像中提取的建筑物边缘与模型投影线之间距离和最小计算建筑物的参数。给出用CSG与B-Rep相结合描述的矩形体基本模型,人工在影像上选点建立建筑物的初始模型,将初始模型反投到影像上,并对影像进行边缘提取,根据最小二乘模型影像匹配算法求解最佳模型参数。实验结果证明该方法有较高的准确性。该算法除航空影像与影像方位元素外不需要其他辅助数据,只需人工计算初始值,其他计算由计算机完成,速度较快,节约了人力物力,具有较强的应用价值。     

附有约束条件的最小二乘影像匹配及其应用研究

数字摄影测量、计算机视觉的中心问题是在不同的影像中自动地提取相应的特征点即影像匹配.因此,影像匹配是当今数字图像处理、计算机视觉、机器视觉的热门课题.影像匹配的方法主要有:最小二乘影像匹配(LSM)(Ackermann,1986),基于特征影像匹配(FBM),多点匹配(MM),松弛法影像匹配,附有几何约束的多影像匹配(B.Baltsavias,1991)等.每种影像匹配法都有各自的特点.附有约束条件的最小二乘影像匹配是结合了共线条件与最小二乘影像匹配的一种匹配形式.它在地面、近景摄影测量中,有着广泛应用前景.尤其在交通事故的处理与分析、城市建筑物的变形观测、城市的三维重建(Cybercity)、工业生产自动化、监测等方面应用潜力巨大.     

数字摄影测量

摄影测量学有着悠久的历史，从十九世纪中叶至今，它从模拟摄影测量开始，经过解析摄影测量阶段，现在正向数字摄影测量阶段发展。     

多视点全景图与平滑漫游的研究与实现

针对单视点全景技术在相对拥塞的环境中难以观看到障碍物背后影像的不足,利用单视点空间和视点间的双向过渡链的搭建,构造一个多视点虚拟场景。采用影像匹配、直线提取等图像处理技术手段有效实现视点空间之间的平滑漫游。实验结果表明,该方法能取得较好的视觉效果,在一定程度上提高多视点虚拟场景内漫游的真实感。     

基于集群计算机的海量航空数码影像并行处理——并行计算在航空数字摄影测量中的应用

航空数码影像的获取频率越来越快,同时数据量也越来越大,传统的基于串行计算的影像处理方式已很难满足高效率的生产需求和快速响应,因此必需采用并行计算来提高数据处理的效率。论述了一种基于集群计算机系统的海量航空数码影像并行处理方法,介绍了并行计算在航空数字摄影测量中的应用,并结合数字摄影测量原理和并行处理技术,提出了一种可满足快速响应需求的无控制影像镶嵌图快速制作方法。生产实践验证了并行方法的可行性和高效性,生产效率比传统数字摄影测量工作站提高了3-10倍。     

区域回波比率与拓扑识别模型结合的城区激光雷达点云分类方法

针对城区激光雷达点云提出一种全自动分类方法。采用具备一定抗过分割能力的拓扑启发式分割算法对栅格高程图像进行面向对象分割;依据迭代最大类间方差(Otsu)聚类方法及两种拓扑模型实现地面图斑对象与非地面图斑对象初步分离,并合并邻接非地面对象;在地物对象中引入多次回波比率检测树木对象,采用区域面积、建筑物高度等条件区分建筑物及其他两类地物,并依据栅格索引分类。选择具有丰富地物类型的典型城区点云数据进行实验,结果表明,该算法具有良好分类精度及较强实用价值。