露天矿滑坡位移监测的ASIFT算法

针对现有的大型露天矿边坡大变形监测方法存在的不足,提出了一种基于ASIFT图像特征匹配算法的滑坡位移监测方法。首先基于露天矿滑坡真实地形空间分布形态,设计了滑坡物理模型,并利用高分辨率数码相机获取模型滑动过程中的序列影像;然后利用ASIFT特征匹配算法对滑坡各阶段光学影像进行特征点提取与匹配,并利用RANSAC随机抽样一致算法剔除误匹配点;最后利用滑坡体运动特征矢量集模型计算出特征点空间矢量位移,从而实现了滑坡位移场标定与滑坡范围确定。研究表明：所提算法对于滑坡蠕变阶段的位移监测效果一般,但可有效监测滑坡中后期发生明显变形时的位移,该算法的特征点匹配数量及匹配正确率均明显优于SIFT算法,且位移矢量标定精度也得到明显提高,反映出该算法适合于大型滑坡后期发生大变形时的位移量监测。     

基于单像近景摄影测量的滑坡裂缝探测方法

滑坡监测能够为预测可能发生滑坡灾害的时间和范围、制定减灾方案提供可靠依据。针对目前基于近景摄影测量的滑坡监测需要建立立体模型、数据处理复杂、数据量大、难以实现实时监测预警的不足,设计了一种适合实时、远程传输的单像滑坡监测方案。该方案主要采用滑移前后相邻影像匹配的方式,用同名点的位移场计算滑移矢量场。在确定用于该方案的最佳影像匹配算法时,对比分析了SIFT、SURF和ASIFT 3种常用算法在旋转、缩放、光照变化和仿射变换4种情况下的匹配性能,并根据该监测方案需要确保滑坡区域匹配点的密度和滑坡发生初期仿射变换较小的特点,认为SIFT算法最适合于该监测方案。在此基础上,提出了基于SIFT特征点的二维场位移矢量模型和相邻影像对应像素灰度值跳跃检验模型2种滑坡范围圈定模型,根据2种模型圈定的滑坡范围在理论上的差异,将2种模型进行耦合,能够有效探测出滑坡裂缝,为滑坡预警提供可靠依据。     

基于高分二号遥感影像的自动几何配准研究

文中选取实验区两期高分二号遥感影像,利用SIFT算法进行影像自动特征点匹配,采用二次多项式模型进行影像几何配准。结果表明:两期影像在局部光谱信息和空间位置信息发生变化的情况下,SIFT算法能够在影像地表未变化区域匹配到正确的特征点;利用二次多项式模型进行影像几何配准后,配准精度达到一个像素以内,满足影像配准精度要求。     

基于静态小波分析的高分辨率影像融合

研究了正交小波变换（MALLAT）与静态小波变换（SWT）改进的高分辨率影像融合方案。以QUICKBIRD影像为例,进行融合实验,并与标准IHS及BROVEY融合方案进行对比。采用信息熵、标准差指标对影像融合前后的信息量进行比较,选择平均值、相关系数、标准偏差指数进行光谱特征量化评价,采用细节信息相关性对融合高分辨针对ETM+全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性。     

无人机遥感对京沪高铁的三维场应用

无人机低空遥感系统具有低成本、机动灵活等优点,能够低空低速飞行,在小区域内快速获取高质量遥感影像,可以作为国家航空遥感监测体系的重要补充。文中基于采用尺度不变特征转换(SIFT)算法进行无人机影像之间特征点的识别、提取和匹配,根据无人机拍摄时的POS信息进行点的三维场可视化模拟,从而实现对某一路段京沪高速铁路周围的地形分析,以便于高速铁路周围地形变形监测检测。     

基于小波理论的遥感影像融合方法的研究

简要总结在遥感影像融合方面的小波变换的方法,针对此方法的不足提出基于小波包变换的影像融合方法。首先论述小波包变换的原理、方法、以及小波包分解与重构的算法,然后对QuickB ird 0.61全色影像和2.4米多光谱影像进行融合,结果表明基于小波包变换的影像融合效果较好。     

用简化核主成分分析法实现高光谱遥感影像降维

提出用基于Nystrm算法的简化核主成分分析方法（SKPCA）实现高光谱遥感影像的快速降维。首先随机选取部分样本构成子核矩阵并计算其特征向量,然后进行矩阵外推迭代得到近似核矩阵,并分解近似核矩阵不断更新特征向量,最后实现高光谱影像的降维处理。利用OMIS与ROSIS遥感影像进行试验,从运算速度、提取特征信息量以及分类后效果对SKPCA和KPCA（未简化的核主成分分析法）进行比较,结果表明,SKPCA和KPCA提取的特征信息量相当,提取特征与分类效果相近,但SKPCA的运算速度至少要高于KPCA数百倍。     

适用于露天矿时序形变监测的优化DS-InSAR 技术

露天矿形变监测对矿区安全开采具有重要意义。 针对常规监测手段存在的效率低、成本高、难以获取 某一地区内露天矿区大范围、长时序的地表形变特征的问题,提出了一种采用复相干矩阵分解法进行相位优化的优 化分布式目标 InSAR(Distributed Target Interferometric Synthetic Aperture Radar,DS-InSAR)时序地表形变监测方法。 该 方法在通过快速同质点识别算法 FaSHPS(Fast Statistically Homogeneous Pixels Selection,FaSHPS)提取同质像元的基础 上,采用复相干矩阵特征值分解法实现相位优化,融合永久散射体( Persistent Scatterers,PS)获取时序地表形变信息。 利用 50 景 Sentinel-1A SAR 影像,获取了 2020 年 1 月—2021 年 8 月辽宁省鞍山地区齐大山矿、大孤山矿、鞍千矿 3 个 矿区的时序地表形变特征。 结果表明:监测时段内大孤山矿、齐大山矿与鞍千矿共存在 5 处形变区,最大累积形变量 为-493. 43 mm,各形变区时序形变特征与露天矿开采活动高度相关;与常规时序 InSAR 技术相比,该技术有效提高了 获取的同质像元密度及可靠性,获取的监测点数量是后者的 1. 253 倍,点位空间分布更为均匀,获取的形变场更加完 整;两者相同点位形变量监测结果的相关系数为 0. 855 6,证明所采用的 DS-InSAR 技术可靠性较高,能够较好地实现 对露天矿区高精度、大范围、长时序的地表形变监测。     

Hyperspectral Remote Sensing Image Dimensionality Reduction by Kernel PCA Method Based on Nystr（ǒ）m Algorithm

提出用基于Nystr(ǒ)m算法的简化核主成分分析方法(SKPCA)实现高光谱遥感影像的快速降维.首先随机选取部分样本构成子核矩阵并计算其特征向量,然后进行矩阵外推迭代得到近似核矩阵,并分解近似核矩阵不断更新特征向量,最后实现高光谱影像的降维处理.利用OMIS与ROSIS遥感影像进行试验,从运算速度、提取特征信息量以及分类后效果对SKPCA和KPCA(未简化的核主成分分析法)进行比较,结果表明,SKPCA和KPCA提取的特征信息量相当,提取特征与分类效果相近,但SKPCA的运算速度至少要高于KPCA数百倍.     

基于KAZE-DAISY算法的山区无人机正射影像匹配算法研究

为实现矿区无人机正摄影像的精确匹配,采用KAZE-DAISY算法对无人机正射影像实施特征点提取处理。利用KAZE算法对正射影像进行关键点检测并生成关键点描述符,通过DAISY描述符来确定正摄影像的特征点,利用常规PROSAC算法完成对于无人机正摄影的精确匹配。经实验研究发现,此次研究提出的KAZE-DAISY算法在总匹配点对数和正确匹配点对数方面具有显著优势,并且匹配总耗时相对较短,在户外监测工作环境中可有效节约计算机资源,能满足矿区开采前勘测对于正摄影像资料的需求。     

基于煤位检测的多尺度特征匹配算法

针对煤矿企业煤仓内煤位的检测,运用计算机视觉检测识别技术,提出了一种基于双目视觉W-SIFT图像特征匹配算法的非接触式煤仓煤位深度测量方法,将小波压缩编码和尺度不变特征变换算法相结合,去除双目图像中的冗余信息后,通过基于尺度因子变化的模版进行自适应调节,并对双目视图配准的煤位图片进行处理,构建多尺度空间从而提取煤位图片的特征点,然后对比左右煤位视图,运用双目视图双向配准的策略,进行深度匹配。最后依据W-SIFT匹配算法预先标定的左右图像得出视觉传感器的内外参数,代入坐标转换公式,准确确定煤仓煤位的真实深度值。实验结果表明将这一新算法应用到煤位检测中,与传统SIFT算法相比具有较明显的优势,实时性、稳定性好,取得了满意的效果。     

基于特征点的煤矿图像拼接技术的研究

将图像拼接技术引入到煤矿领域。结合煤矿井下环境的特点,提出了一种稳健的基于曲率尺度空间的拼接(CSSM)算法。该算法使用改进后的自适应阈值CSS角点检测算法提取特征点,利用相似测度NCC提取初始特征点对,并通过RANSAC删除伪匹配对,达到精确匹配,通过渐入渐出融合法实现无缝拼接。     

基于改进SIFT算法的矿山井筒视频图像实时配准

针对尺度不变特征转换（SIFT）算法在矿山井筒视频图像匹配时不满足实时性要求,提出了改进的SIFT算法。在保证配准精度的情况下,通过减少尺度变换,构造简单的特征描述子并将Bray Curtis距离作为相似性度量,可以大幅缩短算法执行时间,提高配准精度。实验结果表明,改进的SIFT算法对图像旋转、尺度及亮度的线性变化具有不变特性,运算速度比改进前至少提高4倍,对矿山井筒视频图像具有较好的实时匹配效果。     

一种抗几何攻击数字水印改进算法

主要研究抗几何攻击的数字图像水印算法。利用SIFT特征点匹配的思想对基于图像的视觉特征算法进行改进。实验结果表明,改进算法不仅能够抗常规攻击,而且抗几何攻击能力也非常强,尤其是算法的通用性得到进一步提高。     

综采工作面多视觉全局坐标系研究

现阶段综采工作面分布的摄像仪较分散,且煤矿智能化应用多需大场景且高分辨率的图像,井下广角视觉相机与全景相机的引用试图恢复尽可能宽广的综采工作面视野,但是由于设备从单一测点进行图像采集,获得的图像会出现畸变,甚至图像失真,因此有必要进行多视觉全局坐标系的技术研究。介绍图像采集装置的安装设计,使其满足所采集图像有一定重叠且特征稳定,探讨该布置方式下的图像标定方法,利用最小二乘法的方式能更好的进行摄像仪模型的标定,拟合精度高且鲁棒性低。通过对工作面图像进行灰度范围压缩或拉伸,提出一种改进型直方图均衡化方法,提高了工作面低照度情况下的图像细节体现与部分强光下的抑制效果,使得井下环境的辨识度更高,优化其图片质量。通过比较目前比较成熟的特征点提取算法,最终采用Surf算法进行特征点的匹配与提取,分配特征点的主方向并完成特征点的描述子。针对该算法出现的误匹配特征点较多的情况,研究消除误匹配特征点的RANSIC算法,并通过角点检测配对的方式提高了有价值的特征点数量。最终通过坐标点坐标建立透视矩阵表达式与全局坐标系从而完成图像的拼接,采用加权平滑的方法对拼接的图像进行去裂缝处理,最终实现多视觉图片的快速有效融合。试验表明该方法可有效增强井下图像细节,去除井下图像误匹配特征点,可快速消除拼接的裂缝,并能快速准确的完成两、三幅图像的拼接融合。     

滑坡地表位移可视化监测系统的研究

主要介绍研究一种非接触式、可视化监测滑坡方法,利用近景摄像仪在固定测点对滑坡体表面及安装的靶标进行实时监测;将得到的数字图像进行自动分析处理,计算出地表的变形量;然后把数据无线传输到室内监测中心,结合实时滑坡外貌图像及其它监测参数进行对比印证,探索实现滑坡全过程监测预警方法。     

基于多小波变换的遥感图像模糊融合算法研究

基于多小波变换方法,提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法.该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换,然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像.针对高频图像抗噪能力差的问题,提出了一种基于模糊推理的加权融合规则.对融合后的图像进行多小波重构和...     

土岩接触带降雨滑坡变形地质灾害预测方法研究

考虑到传统方法在预测滑坡变形地质灾害时存在预测效果不佳的问题,提出了土岩接触带降雨滑坡变形地质灾害预测方法研究。从基本因素和触发因素两方面,分析了影响土岩接触带降雨滑坡变形的因素,针对土岩接触带降雨滑坡变形地质灾害受控因素的复杂关系,利用动态数据驱动技术,处理了滑坡变形地质灾害监测数据,根据线性函数变换法归一化处理滑坡变形地质灾害监测数据,结合GIS技术构建滑坡变形地质灾害预测模型,实现了土岩接触带降雨滑坡变形地质灾害的预测。实例分析结果表明,应用本文方法预测滑坡变形地质灾害的次数能够与实际滑坡次数较为接近,具有较好的预测效果。