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广义立体像对三维重建模型精度分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文依据基于多源遥感数据进行三维重建的思想,利用现有的对于某一区域,由不同传感器获取的高分辨率卫星影像,分别作为左右影像,建立起基于有理函数模型的严密空间前方交会数学模型,进而构建起广义立体像对,快速提取地面三维信息,实现目标物的三维重建。之后对重建的三维模型进行精度分析,并与利用传统双像立体像对重建的三维模型、以及单张影像重建的三维模型之间进行精度分析,比较三种不同方法所得到的三维模型的相对精度,并最终证明了利用广义立体像对进行地面目标的三维模型重建,其精度完全能满足生产要求。 相似文献
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星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是近年来迅猛发展的一种空间对地观测技术,在InSAR基础上提出的多时相InSAR(MT-InSAR)方法,利用同一地区的多景SAR影像对时序稳定点(PS)进行精确分析,极大地降低了大气延迟等带来的测量误差,使得形变监测精度达到了厘米级到毫米级,可对城市基础设施进行大范围高精度的连续监测。本文通过对MT-InSAR技术发展的综述,总结了目前MT-InSAR技术在基础设施健康监测方面的关键问题和应用领域,并对未来MT-InSAR在城市应用方面的发展提出了展望。 相似文献
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针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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针对"一对多""多对一""多对多"直线匹配结果难以检核的瓶颈问题,提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上,首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线,分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵,矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引,矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息;在此基础上,以同名直线关系矩阵为基础,提取局部关系矩阵,建立"一对多""多对一""多对多"匹配结果间的关联;然后基于局部关系矩阵,结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核,剔除错误匹配,保留正确匹配;最后对结果中的"多"直线进行拟合得到"一对一"的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验,获得了可靠的同名直线,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对直线匹配的难点问题及匹配约束的有效性,提出了同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法。该算法在边缘点匹配结果和直线提取结果的基础上,首先利用直线邻域内的同名点确定候选直线及直线投影平面的高程值,再结合物方和像方相似性约束确定同名直线;然后根据直线索引对"一配多"的匹配结果进行整合,并对结果中的多直线进行合并,得到"一对一"的同名直线;最后利用"像方-物方-像方"的映射模式确定同名直线的同名端点。论文选取典型纹理特征的航空影像进行直线匹配试验,结果表明,本文算法能获得可靠的直线匹配结果。 相似文献
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多匹配基元集成的多视影像密集匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对多视影像密集匹配中的遮挡问题,本文提出一种像方特征点和物方平面元集成的多视影像密集匹配方法。该方法利用规则格网划分的空间平面作为基础,对两种不同形式的匹配基元进行集成。首先通过多视影像上特征点投影范围和平面元位置相互制约,实现特征点和平面元的同时匹配,为后续匹配提供初始可靠的DSM;然后在此基础上,结合铅垂线轨迹法和基于高度遮挡检测方法对平面上规则分布的平面元进行匹配,加密初始匹配结果。最后通过对某地区四张UCX数字航空影像的匹配试验,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献
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智慧城市建设需要以城市全面感知与三维建模作为空间基础,而建筑物轮廓的自动提取和规则化则是建筑物三维建模的关键。现有的规则化方法由于只利用了轮廓的局部信息,存在拐点位置极难准确判断且容易漏判误判,规则化之后的轮廓并非规范正交等问题。提出一种基于栅格填充的规则化方法,利用轮廓的整体信息进行规则化,并利用图像处理中的腐蚀、膨胀算法进行优化,无需定位拐点且规则化结果规范正交。实验分析,该算法对噪声点的抑制力强,规则化结果与实际轮廓相似性高,尤其适用于从激光雷达扫描点云、倾斜摄影密集匹配点云中提取的直角多边形建筑物轮廓的规则化。 相似文献
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