无人机海量遥感影像快速自动拼接算法研究

针对无人机遥感影像快速处理的需要,提出一种基于LM算法优化的同步配准影像拼接算法,算法首先提取影像的SIFT特征点,按照影像间的概率拓扑关系自动进行特征点匹配,接着按照同步配准的方式实现由两视图配准逐步合并到整个全区,每合并一次利用LM算法进行参数优化一次,直到所有影像对齐到统一坐标系,最后利用小波多层分解实现缝隙的消除和色彩的融合.实验证明,采用该算法可以有效提高影像拼接的速度和精度,为海量遥感影像的快速自动拼接提供一种有效的技术途径.     

Kinect传感器的彩色和深度相机标定

目的 针对现有的Kinect传感器中彩色相机和深度相机标定尤其是深度相机标定精度差、效率低的现状,本文在现有的基于彩色图像和视差图像标定算法的基础上,提出一种快速、精确的改进算法。方法 用张正友标定法标定彩色相机,用泰勒公式化简深度相机中用于修正视差值的空间偏移量以简化由视差与深度的几何关系构建的视差畸变模型,并以该模型完成Kinect传感器的标定。结果 通过拍摄固定于标定平板上的标定棋盘在不同姿态下的彩色图像和视差图像,完成Kinect传感器的标定,获得彩色相机和深度相机的畸变参数及两相机之间的旋转和平移矩阵,标定时间为116 s,得到彩色相机的重投影误差为0.33,深度相机的重投影误差为0.798。结论 实验结果表明,该改进方法在保证标定精度的前提下,优化了求解过程,有效提高了标定效率。     

一种基于多重单应引导的特征点匹配算法研究

针对复杂地形低空遥感影像特征匹配难的问题,提出了一种多重单应引导的特征点匹配算法.算法首先提取影像中的SIFT特征点并进行NN粗匹配,再经ransac算法鲁棒估计单应矩阵,并给定视差阈值,由单应矩阵进行引导匹配,直到数目稳定为止,对剩余特征点重复以上匹配过程,直到ransac估计超限为止,最后对单应估计的匹配对进一步由ransac算法鲁棒估计基础矩阵对应的内点,利用LM算法对内点求解最优基础矩阵获得更精确的匹配点.实验证明,采用文章算法进行特征点匹配,可以有效提高匹配点数量和可靠性,为快速生成高分辨率数字地面模型提供一种新的技术途径.     

基于kinect传感器的物体三维重建

随着计算机视觉的发展及深度传感器的出现,基于kinect传感器的物体三维重建技术得到了广泛的研究。针对现有的基于kinect传感器的物体重建算法需要将待重建物体置于转台并随转台转动的局限性,提出了一种通用的基于kinect传感器获取的物体彩色和深度图像完成物体三维重建的方法,对深度图像进行预处理以平滑噪声并获取三维点云,提取彩色图像匹配点并根据彩色图像特征点与三维点云之间的关系得到三维特征点,并通过SVD方法完成点云初始配准,然后利用改进的ICP算法完成点云的精确配准,得到物体表面的三维点云,重建出物体的三维模型。实验结果表明,该方法能有效去除深度图像的噪声,并对各个视角下的点云数据进行精确配准,完成物体的三维重建并得到较好的重建效果。     

Colored 3D surface reconstruction using Kinect sensor

A colored 3D surface reconstruction method which effectively fuses the information of both depth and color image using Microsoft Kinect is proposed and demonstrated by experiment. Kinect depth images are processed with the improved joint-bilateral filter based on region segmentation which efficiently combines the depth and color data to improve its quality. The registered depth data are integrated to achieve a surface reconstruction through the colored truncated signed distance fields presented in this paper. Finally, the improved ray casting for rendering full colored surface is implemented to estimate color texture of the reconstruction object. Capturing the depth and color images of a toy car, the improved joint-bilateral filter based on region segmentation is used to improve the quality of depth images and the peak signal-to-noise ratio (PSNR) is approximately 4.57 dB, which is better than 1.16 dB of the joint-bilateral filter. The colored construction results of toy car demonstrate the suitability and ability of the proposed method.