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提出了一种图像全站仪恒星图像快速星点质心提取方法。该方法首先推导了顾及高度角影响的度盘坐标与像素坐标严格转换模型,并利用其逆变换模型预测恒星概略成像位置;其次以概略成像位置为中心,以一定范围为半径,设定星图处理的范围;最后采用全局阈值分割算法滤除背景噪声,采用八连通域算法确定星点边界,采用灰度质心法计算星点质心坐标。通过对全站仪恒星图像的局部有效处理,与全局图像处理方法相比,将星点质心提取时间缩短到2.1%;质心提取的准确率由90.9%提高到100%,保证了质心提取精度,为实现快速天文测量提供了支撑。 相似文献
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图像分割是处理恒星星图的基本问题之一,也是确保野外高精度天文测量精度的关键步骤。图像分割的重点是图像二值化,对于星图的复杂星空背景,传统的阈值分割算法难以将星点目标从背景中提取出来。针对徕卡视频测量机器人TS50i拍摄恒星星图的小视场、单星点、弱目标和单峰性的特点,首次提出了运用一维最大熵法对星图进行阈值分割。对比分析了常用的几种阈值分割算法,通过对分割结果的比较和定量分析,验证了一维最大熵法能够在充分保留图像信息的同时,对TS50i图像达到具有良好的二值化处理效果。基于大量实拍星图背景的仿真试验表明,以该算法为基础的星点提取算法的准确性和可靠性得到验证,星点提取精度较野外一等天文测量精度要求高一个数量级,可以满足野外高精度天文测量的需求。 相似文献
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姿态测量设备通常是以恒星作为观测基准的高精度姿态测量敏感器。针对高精度星点提取可以保证姿态解算精度及有效性的提高问题,该文针对星图影像特点,融合背景预测的思想,结合数学形态学目标标记的策略,提出了一种高精度星点提取算法。模拟和实际星图影像提取试验表明,该方法克服了传统阈值法的阈值设定困难,易受噪声影响的缺点,星点可实现高精度正确提取,算法稳定可靠、适用性强,具有工程实用价值。 相似文献
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为研制国产的自动目标识别全站仪,自动目标识别与照准全站仪成为研究的热点。本文将CMOS图像传感器内置于RTS010A电动全站仪中,构造自动目标识别全站仪系统。对光斑图像进行处理,提取光斑图像中心点坐标;测试并分析了光斑图像中心定位精度,全站仪望远镜固定不动时,光斑中心定位精度小于0.2个像素坐标,全站仪望远镜沿水平角或竖直角单方向旋转时,光斑中心坐标变化在固定方向小于0.7个像素坐标。认为光斑图像中心定位精度可满足自动目标识别全站仪模型标定的要求。 相似文献
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鱼眼星图中水天线的检测是实现小型化舰载天文导航系统和海面目标侦测系统的关键技术,然而夜间拍摄的鱼眼星图背景复杂,整体灰度值较低,使用传统的边缘检测算法无法准确提取水天线.本文提出一种鱼眼星图水天线自动提取算法,分为预处理和水天线自动提取两部分.预处理策略中,针对背景复杂问题,设计了四边框分块法,简化图像中水天线所在区域... 相似文献
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无序多视影像的三维重建对噪声非常敏感,错误的匹配关系会影响重建的精度,甚至直接导致重建失败。提出了一种稳健的批处理重建算法,首先利用回路闭合约束剔除可能存在误匹配的三视匹配元,然后以三视匹配元中的三焦张量约束代替传统算法的核线约束来计算所有影像旋转矩阵和相机中心位置的全局最优解。重建过程中引入高效的并查集算法来提取多视匹配点,并利用迭代线性三角形算法计算空间点的三维坐标。实验结果表明,所提算法在重建效率和计算精度方面都能取得较好的结果。 相似文献
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针对监控视频动态目标的空间定位问题,本文在考虑相机畸变的前提下,对监控相机、目标像素坐标和地理场景之间的映射关系进行了研究,提出了基于数字表面模型(DSM)和基于平面约束的目标定位算法。首先,完成相机的标定,确定相机的成像模型;然后,提取畸变校正后的目标像素坐标,并通过目标定位算法计算目标的三维地理坐标;最后,进行了定位精度评定,并分析了两种定位算法的应用特点。本文的定位算法将以像素坐标定位的目标数据解析为以三维坐标定位的空间地理信息,为多摄像头的目标跟踪提供了统一的地理参考框架。 相似文献
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数字相机校准是进行摄影测量作业的前提条件和精度保障,而对数字相机CCD靶面上光斑中心坐标精确定位是决定数字相机校准精度的主要因素之一.现研究了光斑中心坐标定位精度对数字相机校准精度的影响,得出数字相机校准对光斑中心定位精度的要求为优于0.23像素.在总结分析椭圆拟合算法和灰度加权质心算法的基础上,基于我实验室数字相机校准装臵,对不同尺寸的平行光管星点板,在不同相机视场角情况下分别进行了光斑中心坐标定位实验,实验结果表明两种算法的定位精度均满足数字相机校准的精度要求,但椭圆拟合算法定位精度优于灰度加权质心算法. 相似文献
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一种视觉引导经纬仪自动测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
文中将TM5100A经纬仪加载高精度摄像头构造视觉引导测量设备,标定十字丝中心点在像平面坐标系下的坐标,对经纬仪旋转水平角和垂直角与目标图像中心像素坐标之间的关系进行标定;摄像头采集目标图像并处理获取目标中心像素坐标,根据像素坐标与经纬仪旋转角关系计算经纬仪旋转角度,进而实现视觉引导经纬仪自动测量;对加载摄像头的经纬仪驱动误差进行测试,驱动误差允许的情况下测试并分析了视觉引导装置的点位测量精度、角度测量精度以及视觉引导准直测量精度,比人工测量精度高,符合工业测量的需求。 相似文献
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测量自动化是未来天文作业的发展方向。针对现有的天文测量系统仍需人眼观测恒星的缺陷,基于视频测量机器人TS50i的工作模式,详细介绍了其相关参数和关键技术,提出了利用TS50i代替传统全站仪进行自动天文测量的方法。采用星图处理方法解算室内观测模拟数据,验证了基于其视频测量特点的星点提取算法的适用性,其室内模拟实验横纵方向的星点提取精度分别达到0.010和0.011像素。基于大量室外观测结果表明:以视频测量机器人为平台的自动天文测量具有可靠性和准确性,经纬度定位精度达到分别优于0.24″和0.22″,可以满足野外高精度的天文测量要求。 相似文献
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为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。 相似文献
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为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来. 相似文献
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视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法。该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪。试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上。 相似文献
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针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并。通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度。 相似文献
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为了解决Harris-Laplace检测算法的角点坐标偏移与像素级角点的问题,提出了基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法。该方法首先用原始图像与高斯函数进行卷积生成多尺度空间,在原始图像和多尺度空间图像上各自提取Harris-Laplace角点;然后以多尺度空间角点为中心向原始图像投影,统计原始图像上投影区域内的角点形成角点集群,并结合多尺度空间角点响应值对集群角点进行筛选;最后采用位置(坐标)加权平均法确定角点的精确坐标。实验结果表明,该方法能够提供稳定抗噪、尺度不变的亚像素精度角点。 相似文献
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SAR影像变化检测的差异图分析法存在的两个问题:①连通区域内的部分变化区域易被误判为未变化区域;②中心先验假设并不适用于检测位于SAR影像边界的变化区域。本文针对以上两个问题设计了一种超像素分割和前景特征流行排序(manifold ranking,MR)的SAR影像变化检测方法(MRSFCD)。首先,通过单像素和邻域对数比算子进行加权融合构造差异图,可以保持变化区域内部的一致性并抑制噪声干扰。其次,对差异图进行超像素分割。然后,改进超像素的无向图连接方式,不对边界四周的超像素进行连接,利用超像素分割结果和灰度信息进行三次邻接。最后,将基于前景特征流行排序后得到的显著性图与单像素对数差异图进行点乘,对其进行阈值分割得到最终的二值变化图。本文通过采用3组双时相影像进行试验。结果表明,相较于其他变化检测算法,本文方法有效地提高了变化检测的精度。 相似文献
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针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。 相似文献