无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。     

无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

一种新的堤坝三维透视模型构建方法及应用研究

提出一种堤坝三维透视模型构建方法．该方法以数字地面模型生成的地形图为基础数据,首先采用标高投影理论,建立堤坝坡脚线的数学模型;然后应用透视投影理论,建立地形与地物相一致的三维透视数学模型,并使建立的模型与VC OPENGL相融合,实现堤坝的三维透视的实时交互显示．通过实例验证,本方法实用、经济、快捷．     

带色彩地面激光雷达点云数据的匀光匀色方法

目前许多地面激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取带有目标色彩信息的点云数据,利用这些数据,可以实现点云模型的精细纹理快速、自动化的生成.但因异站点云数据存在颜色差异,生成的纹理可视化效果并不理想.针对这一问题,根据色彩分量表达与空间坐标的相似性,提出了一种基于色彩坐标转换的点云匀光匀色方法.实验结果表明,异站点云颜色差异得到了较好的修正,生成的纹理效果佳.该方法不仅可用于地面LiDAR数据,对于其他来源的具有颜色信息的地面LiDAR点云数据也可据此进行带色彩点云数据的匀光匀色并生成精细纹理.     

多源数据融合的城市三维实景建模

随着数字城市以及智慧城市的提出，城市模拟从二维发展到三维，对城市三维实景建模的要求越来越高。由于城市地物密度高、变化快，传统的手工三维建模方法效率低，无法适应快速发展变化的城市环境，因此，往往采用无人机倾斜摄影技术进行快速三维建模，但无人机倾斜摄影方法无法解决城市地物遮挡、树冠遮挡、屋檐遮挡、玻璃透光等问题，造成三维模型局部纹理扭曲、地物拉花、地物空洞等缺陷，在模型精度、质量、应用方面存在诸多问题。为了解决上述问题，以中国科学院大学为研究区，运用无人机倾斜摄影技术与地面激光雷达技术进行融合建模。在实验过程中，外业采用“规则航线自动拍摄为主，兴趣区手动拍摄为辅”的无人机影像获取策略；内业则利用“手动粗配准，ICP算法精配准”的方法将地面雷达点云统一到无人机影像坐标系统中。实验结果表明，多源数据融合的方法既能够保证三维建模的效率，又能够修正无人机单独建模模型的地物扭曲、空洞等问题，提高模型的精度，优化城市三维模型。     

基于delaunay三角网的三维地形可视化仿真

针对在三维地形处理领域中存在的地形数据冗余,可视化处理效率不高,真实感效果不强的问题,提出一种基于delaunay三角网的三维地形生成技术及可视化仿真处理的方法。该方法将DEM数据转化为TIN数据,然后用改进的delaunay算法将TIN数据生成三角网来模拟地形。最后经过纹理映射,光照及渲染,生成具有真实感的三维地形。同时给出了运用VC＋＋和OpenGL实现的三维真实感地形可视化仿真软件。仿真试验表明：该方法能快速的处理地形高程数据,得到了直观的真实感较强的三维地形模型。     

基于LIDAR的工程测量技术探讨

三维激光雷达技术应用于高速公路线路优化设计包括数据获取、数据处理、优化设计等工作内容。GPS和IMU的数据融合极为方便,所以经后期地面数据处理后,即可获取地面的三维数据。实践证明三维激光雷达技术,用于高速公路线路等工程优化设计具有创新性和代表性,打破了传统设计的方式方法。     

基于ArcGlobe的多视图地学三维飞行研究

地表三维飞行,通过遥感影像与DEM叠加显示三维地形,进行飞行模拟,实现对实验区动态、多角度观察,快速再现其景观特征和地貌特征。提出一种基于ArcGlobe的多视图地表三维飞行方法。采用高分辨率SPOT影像,进行地质解译和构造解译。借助影像与DEM叠加的方法,实现了地表三维飞行。并制作了鹰眼同步飞行动画和剖面同步飞行动画,与单视图飞行动画叠覆,生成了多视图地表三维飞行动画。实验结果表明,该方法简便易行,可以快速逼真地再现实验区地貌形态和地质构造,较好地实现了三维缩放、平移、旋转、漫游及空间分析。     

联合多视角互投影融合的三维目标检测方法

针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题,提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法. 利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入,通过改进AVOD深度学习网络算法,对目标检测进行优化;加入多视角联合损失函数,防止网络图像分支退化. 提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法,强化数据空间关联,进行特征融合. 实验结果表明,改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时,提高了对小尺度目标的检测精度,实现了特征级和决策级融合的三维目标检测.      

基于结构光的三维全身人体扫描仪

提出了一种基于结构光方法的三维全身人体扫描仪的设计方案．该方案使用线激光源,并采用双摄像机互补,多扫描头数据融合的方法克服人体自遮挡,获取人体表面的完整轮廓线．依据该方案进行的仿真实验验证了三维全身人体扫描仪的系统结构与三维信息获取方案的合理性。     

差分累积PET/CT三维融合

PET/CT一体机的出现,使PET/CT三维融合方法成为研究的热点。现有基于光线投射算法的PET/CT三维融合需要构建多个转换函数,人机交互复杂且耗时较多,融合效果中正常与非正常组织对比度差。针对这一问题,提出了一种基于差分累积的PET/CT三维融合方法,沿视线方向,根据PET数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;对CT数据进行光照计算后,根据计算得到的权重将PET与CT当前采样点的颜色和不透明度进行融合。实验结果表明,该方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。     

基于地理定位的影像分辨率融合方法

基于地理定位的影像分辨率融合方法避免传统人机交互选取控制点所带来的误差影响,整个过程不产生人为误差。地理定位法对两幅SPOT5-1A数据影像的融合影像在质量、配准精度、时间效率上都优于传统方法的融合影像。地理定位法融合影像是一种高效、可靠的影像分辨率融合方法,使批量处理影像融合工作成为可能。     

大气光幕融合的去雾新方法

针对雾天场景成像设备采集的图像存在对比度低、细节不清晰的问题,提出一种结合大气光幕融合的雾天场景复原算法.首先,基于不同场景深处大气光幕的物理特性和光学成像特性,获取远景雾气分布的近似估计.其次,通过像素级融合和滤波的方法得出准确的全局大气光幕.最后,通过反演大气散射模型得到复原图像,并进行亮度和色调调整.该方法可以有效避免过度去雾现象和光晕效应等不足,能快速复原场景的对比度和颜色.实验结果表明:该算法简单高效,具有较强场景适应能力,并保证实时性.     

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。     

小波变换在紫外图像融合中的应用

紫外双光谱成像技术是光谱技术和成像技术的合成,是针对军事需求而发展起来的新型检测技术,图像融合是该技术的重要组成部分。小波理论是近十几年来迅速发展的一门学科,已得到了广泛的应用。小波变换具有良好的时频特性,为图像融合提供了一种新手段。根据双光谱图像融合的需求,介绍了利用小波理论进行图像融合的方法、特点和效果。仿真结果表明,该方法能够满足紫外检测系统的需要。     

基于特征融合的快速图像去雾方法

针对图像去雾问题, 提出一种基于特征融合的快速单幅图像去雾方法, 解决了暗通道方法存在的块效应问题. 该方法先采用基于K均值聚类的暗通道先验求得粗尺度下的透射率, 再通过分析雾对成像的影响, 提取有雾图像自身能反映景深变化的饱和度作为细尺度的透射率, 最后通过图像融合技术得到精确的透射率. 通过对
各种真实有雾场景进行测试的实验结果表明, 该方法简单且有效, 能得到理想的去雾效果.     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

基于低分辨率图像约束的BTV图像去模糊算法

多帧图像超分辨率重建算法为了简化算法复杂度,将整个图像重建过程分为数据融合与图像去模糊两步.然而,数据融合过程会丢失一些弱小细节信号,直接使用常规图像去模糊方法是无法将其复原的.为此,提出将低分辨率图像约束（LRIC）引入基于双边全变分（BTV）的图像去模糊优化,并利用梯度下降法求解,获得了BTV-LRIC算法.实验表明,对于不同图像内容或数据融合算法生成的数据融合图像,BTV-LRIC法获得的复原图像在视觉效果和客观评价上均优于TV法和BTV法.      

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合新算法

考虑红外与可见光图像的成像机理,提出把非下采样Contourlet变换用于该类图像融合的改进措施.先用NSCT变换在多尺度和多方向上去分解已经配准的图像,可以得到低频系数部分和高频系数部分;再对低频子代部分应用归一化局部方差的差和融合阈值比较的融合规则,对于高频方向子代部分则使用拉普拉斯能量和的能量取大的融合方法;最后把NSCT逆变换应用在高低频部分,输出最后的图像.通过对比实验可知,提出的新方法较传统的图像融合方法更能准确地反映所要研究的场景.