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对相机光学畸变精确检校是提高摄影测量精度的手段之一。常规的相机检校方法一般是利用检校场,对相机检校模型的畸变系数进行估算进而校正相机畸变误差。由于引起各类相机畸变的原因千差万别,目前尚无法找到能对各类相机都适用的理想模型。为此,本文在对现有相机检校模型进行分析的基础上,提出了一种相机检校迭代处理的思路。首先,利用现有条件快速建立简易的室外检校场。其次,利用现有相机检校模型按照迭代处理的思路通过多次应用检校模型进行迭代检校来消除影像畸变。最后,在无控制点情况下,结合自由网平差理论进行无控制点的相机迭代检校处理。本文通过对两种非量测相机进行检校试验,比较分析了常规检校方法和迭代检校方法。试验结果表明,本文提出的相机检校迭代处理的思路能在常规检校方法的基础上进一步提高非量测相机检校的精度。 相似文献
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非量测数码相机已广泛应用于计算机视觉、摄影测量等领域,但必须对其进行内定向和构像畸变的校正。常用的检校方法主要有室外检校法和室内检校法两类,其中利用室外三维控制场进行数码相机检校是目前较为成熟的做法,而室内三维控制场检校精度能否达到常规比例尺航空摄影要求尚未进行有效验证。通过论述一整套室内三维控制场相机检校方法,并对比分析两种检校结果表明,室内三维控制场检校精度还无法满足通用航摄精度要求。 相似文献
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传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板，针对这个问题，在分析智能手机成像特征的基础上，提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据，选取基准影像，分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型，通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型，将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中；然后以选择的基准影像为参考，并考虑附加参数模型，进行自检校光束法自由网平差，解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数，从而完成相机的检校。实验结果表明，该检校方法是有效的，可显著提高测量的精度。 相似文献
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大范围网络RTK基准站间整周模糊度实时快速解算 总被引：1，自引：0，他引：1
网络RTK是目前实现高精度实时动态定位的重要手段之一,而网络RTK高精度定位的关键问题是基准站间整周模糊度的实时快速准确固定。对于大范围网络RTK,由于基准站间距离的增加,电离层延迟误差、对流层延迟误差和卫星轨道误差相关性降低,导致基准站间整周模糊度不能快速准确地固定,因此本文提出了一种大范围网络RTK基准站间整周模糊度固定算法。该算法首先利用L1、L2载波相位观测值和P1、P2伪距观测值解算基准站间的双差宽巷模糊度;然后采用Saastamoinen模型和Chao映射函数模型相结合解算双差对流层延迟误差,并将双差宽巷模糊度作为L1、L2双差载波相位整周模糊度的约束关系来确定L1、L2双差载波相位整周模糊度;最后采用CORS站的实测数据进行试验,并将本文的试验结果同GAMIT软件的解算结果进行比对,结果表明该算法可以快速准确地实现单历元双差载波相位整周模糊度的固定。 相似文献
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介绍了目前遥感影像分类的常用方法,提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法。采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定。提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进。 相似文献
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针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。 相似文献
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针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题,以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端,结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点,本文提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先,对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区,分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比,合成新的蓝色波段,以改进暗通道值的获取方法;其次,采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间;然后,对关键参数进行适应性改进试验并采用自动色阶恢复去雾后的影像色彩;最后,利用含雾的无人机影像和GF-2影像进行了试验,并进行了定量评价。试验结果表明,在同等试验条件下,本文方法处理单幅影像的时间比暗原色先验去雾算法的提升4倍以上,且去雾后影像的灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等指标比暗原色先验去雾算法得到的值均有提高,能有效提高有雾影像的清晰度,增强影像色彩和细节。 相似文献
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提出了一种以证据理论综合利用图像多种特征的变化检测方法。方法利用滑动窗口计算两时相图像3种特征的结构相似度, 以之构建D-S证据理论的基本概率赋值函数并进行证据合成, 通过规则判定得到图像变化区域。通过对不同试验区、不同证据组合方式以及方法间的比较实验表明, 相对单一特征检测方法有效地提高了检测的精度。此外, 由于采用统计而非原始图像特征度量特征相似性, 方法具有对辐射、几何配准精度要求较低等优点。 相似文献
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影像聚类是一种对影像数据进行分组的方法,在基于内容的影像检索中,如果能够利用较低层次的可视特征进行高效的影像聚类,将会大大提高影像检索的精度.文章分别利用色矩法与分块截短编码(BTC)方法提取影像颜色特征,然后采用K均值聚类算法来对两种方法进行聚类分析.实验结果表明,分块截短编码(BTC)方法的聚类精度优于色矩法. 相似文献
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针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。 相似文献
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基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。 相似文献