基于低空倾斜影像的三维建模研究

随着时空格局的进一步演化,传统基于激光点云数据、三维GIS以及CAD的三维建模技术已无法满足当前对于实景三维模型的需求。为解决诸如人工干预多、建模速度慢、成本高、无法获取模型纹理等问题,提出利用航空倾斜影像进行区域真三维重建。首先,利用消费级无人机搭载经检校的多视相机以获取研究区域的正射与倾斜影像;然后,对多视影像利用特征提取与定向技术、密集匹配与三维重建技术生成密集面片,并基于纹理映射技术生成相应模型;最终,以陕西师范大学长安校区为例建立区域真三维模型。通过实测数据检验模型精度,结果表明,基于倾斜影像的区域三维模型满足当前城市三维建模的需要。     

基于部件测量的车载激光点云处理技术研究

基于城市主要道路电杆、路灯、路面标志等部件快速测量的需要,采用车载激光测量系统扫描获得的道路激光点云为主要数据源,重新思考点云数据中杆状、牌状地物快速获取的构建思想。通过影像匹配技术、点云预处理及面向对象方法的研究,实现点云数据中以上特征地物的快速提取。     

基于张量投票的道路表面裂缝检测

以车载LiDAR数据为对象,提出一种基于多尺度张量投票技术的道路表面裂缝提取方法. 首先沿行车路线从剖面图中提取道路路坎,通过行车轨迹线约束提取道路数据. 再根据强度和距离信息将道路数据转换成二维特征图像,采用多尺度张量投票法增强特征图像的裂缝信息提取道路表面裂缝. 利用点云数据和道路影像数据进行实验验证,结果表明该方法抗噪能力强,裂缝检测质量高.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

基于LiDAR数据的三维数字城市建设技术研究与实现

针对轨道交通带状图测量,以使用移动测量系统扫描的激光点云为主要数据源,通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究,实现点云数据中特征地物的快速提取,大大提高了轨道交通带状图测量的效率,节省了投入的成本,缩短了测量工期数。     

低空无人机倾斜摄影测量成果精度研究

近年来无人机倾斜摄影技术逐渐成熟,产品越来越丰富。为快速、高效的生产高精度的空三加密结果、数字正射影像图(DOM)、密集点云数据、实景三维模型等数字测绘产品,提出一种利用低空无人机倾斜摄影测量生产途径。以西北大学长安校区为实验区,利用Md4-1000型四旋翼无人机搭载五镜头相机进行倾斜摄影飞行试验,通过多视影像匹配、空三加密、影像密集匹配、构建三角网、纹理映射等技术生成空中三角测量、实景三维模型、DOM等成果。通过实测数据分别验证正视影像空中三角测量、正视影像联合倾斜影像空中三角测量、DOM、实景三维模型的精度。结果表明,基于倾斜影像生产的数字测绘成果满足高精度的需求,对其进一步应用具有指导意义。     

基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类

针对机载LiDAR点云信息挖掘研究,提出了改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。首先选出5个判定准则,使用层次分析方法对每一个点云做出相应的判定,然后根据一定的规则对判定的结果生成一个二进制信号,最后使用BP神经网络方法确定判定因子在不同地物分类中的权重并对机载LiDAR点云分类。实验数据结果表明:该方法能够很好的将点云数据分类为高大的树、人工建筑物、低矮植物、地表和道路,分类精度Kappa系数达到0.87。     

移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

针对轨道交通带状图测量,使用SSW移动测量系统,在测量郑州市地铁线带状图时,以扫描的激光点云为主要数据源,通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究,实现点云数据中特征地物的快速提取,大大提高了轨道交通带状图测量的效率,节省了投入的成本,缩短了测量工期数。     

点云数据稀疏区域建筑物立面重建方法

建筑物立面兼顾规则和非规则的几何结构排列,利用先验或提取的立面结构规则推理数据稀疏区域立面模型时,会产生不合理的重建结果.为此,提出一种结合规则推理和点云数据验证的数据稀疏区域建筑物立面重建方法,能够对推测的立面模型合理性进行验证.在利用影像数据改善立面点云数据初始重建模型偏移的基础上,分析立面结构的排列规律.采用四邻域模板匹配方法推理点云数据稀疏区域立面几何结构的位置和类型.最后用点云数据验证推理重建结果的可靠性.实验表明,对于结构多样的建筑物立面,该方法可检测出不合理的重建结果,提高了基于规则建筑物立面重建的可靠性.     

LIDAR点云建筑物数据提取及三维模型建立

对原始LIDAR点云数据采用谢别德法进行内插生成规则格网的数据形式DSM,利用双次最小二乘法来进行滤波分离地面点云和非地面点云形成DTM,从而得到了规则化的DSM.采用区域增长法对规则化的DSM进行分割,去除非建筑物点云,获取建筑物点云信息.采用Canny算子来将分割后的影像进行建筑物边缘的提取,采用基于Hough变换检测直线来对提取出的建筑物边缘进行规则化操作使其光滑均匀,最后使用E3De 3.0软件进行建筑物三维模型的建立.     

三维超声扫查截面点云灰度图像的生成方法

针对利用点云数据检测航空发动机叶片缺陷显示及提取困难的问题,提出一种基于平面拟合和坐标变换的叶片截面灰度图像生成方法。首先对超声扫查的截面点云数据通过平面拟合,得到点云拟合平面的法向量;接着通过空间坐标变换,使得点云数据在投影面不发生重叠和累积;然后将变换后的点云数据进行平面投影与网格划分;最后对网格中的数据进行几何分析得到截面的灰度图像,并进行了实验。结果表明,通过空间坐标变换后形成的点云截面图像比采用原始点云数据直接获得的截面图像更加清晰,明确地体现出叶片截面的缺陷和扫查轮廓,更加方便三维显示和观察以及自动化缺陷识别。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现"扎堆重叠"现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题.为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法.首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度.用加速...     

一种基于TIN的LiDAR点云滤波算法

在一定范围内地面可以近似看成一个个小平面的前提下,提出一种基于TIN的Li DAR点云滤波算法。先通过多尺度虚拟网格来筛选地面种子点,然后经过TIN向下加密和向上加密两个过程来进一步筛选出地形点;最后,通过3组具有不同典型地物特征的测区数据进行试验,验证该算法的实用性和有效性。     

基于特征点的ICP点云配准算法

ICP配准算法对待配准点云初始位置要求较高,且配准过程耗时长,因此提出了一种基于特征点改进的ICP点云配准算法。利用点云的局部法向量提取特征点,根据特征点的特征直方图得到初始配准点云;通过K-D tree搜索点集中的对应点对,运用四元数法得到配准参数,根据刚性距离约束条件精确配准点云。实验表明,该算法避免了ICP配准算法因初始位置姿态而陷入局部最优,同时提高了配准效率和精度。     

基于点云数据的建筑物立面纹理映射技术研究

本文以车载激光扫描获取的点云数据及影像数据为研究对象,提出基于改进的格网法对建筑物点云信息提取,通过对建筑物立面纹理提取和最佳影像获取,得到建筑物的立面影像图像。本文对采用的技术方法和研究的内容进行详细阐述。     

心脏多层CT数据中冠状动脉中轴的提取

提出一种冠状动脉跟踪算法,算法以局部血管模型为基础,采用三维几何矩、多尺度Hessian矩阵分析以及血管滤波算子,估计最优尺度下血管的中轴点坐标、尺寸及方向。算法采用跟踪策略以改进其效率,由初始种子点出发,依次提取冠状动脉血管的中轴点,最终构成冠状动脉血管树。分叉点检测算法能够有效地检测出可能的分叉点,并提取分支血管的种子点坐标。实验结果表明,算法能够有效地提取多层CT数据中的冠状动脉中轴线。结合估计的血管尺寸,三维模型能清楚地显示冠状动脉的解剖结构。同时算法有较高的计算效率,在普通的PC平台上,其运行时间能够控制在数分钟内。     

基于模板匹配的图像检索方法研究

基于内容的图像检索实际上是一种近似匹配技术[1],[2],由用户指定一幅示例图像并提取其特征,然后与数据库中的图像特征进行比较,判断其相似程度,并将结果反馈给用户。当两幅图像之间存在着较大的旋转、平移等几何变形时,特征匹配的结果往往并不准确。为了消除影像的几何变形对图像检索的影响,提出了一种先对影像进行变形纠正然后使用模板进行匹配的方法,实验证明该方法的检索精度要高于传统的特征匹配检索精度。     

基于多基线近景摄影测量技术的馆藏铜鼓三维重建

针对馆藏铜鼓本体记录上的不足,将多基线近景摄影测量技术应用于馆藏铜鼓数字化及铜鼓保护领域.采用多基线交向摄影方式获取大重叠度的序列影像,通过多基线立体匹配、多光束交会和区域网平差等方法实现特征点匹配和多光束立体定位,提高铜鼓表面点云数据的可靠性与精度.实验表明,该方法操作简便、快速高效,满足馆藏文物精细建模的要求.     

顾及空间邻接关系的无人机影像匹配并行算法

为解决无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)影像匹配并行算法的负载均衡和特征数据传输问题,提出一种顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法,旨在不降低原有匹配精度的前提下,最大限度地提高影像匹配效率.在特征提取阶段,根据影像空间邻接关系完成各对应节点的初始任务划分,随后进行稍细粒度的二次划分,以确定最终的特征提取任务.在任务调度时,根据计算节点的状态优先分配对应节点的任务.对应节点的任务全部分配完毕再分配其他节点对应的任务.在匹配阶段,首先根据特征提取任务划分匹配任务,然后根据特征提取任务的节点编号划定对应于每一节点的匹配任务单元,使用相同的任务调度方法完成整个测区的影像匹配.对一套有1 463幅UAV影像的典型数据进行实验,结果表明该算法不但能实现并行系统的负载平衡,还能减小特征数据的传输量,从而显著提高影像匹配效率.     

一种用于全景影像的测量方案

提出了一种从全景影像中还原目标三维信息的测量方案. 通过全景相机所获取的影像只有GPS 坐标,而没有姿态信息,需要运用影像匹配技术以及光束法准确算出拍摄时刻全景影像的姿态,然后通过前方交会计算全景影像中目标的三维坐标. 针对全景影像畸变较大的特点,采用仿射不变特征匹配算法进行影像匹配,同时使用随机抽样一致算法剔除粗差点,以保证匹配点的数量及准确度. 根据全景影像的透视投影几何模型,能改进常规摄影测量中的光束法,可用来求解全景影像姿态. 提出一种针对全景摄影测量的前方交会算法,将空间直线方程变换后建立法方程,并进行平差解算. 实验表明,该方法相比于传统方法有更高的精度,可准确测算全景影像上的物点坐标.