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公开(公告)号：CN110060283A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910308582.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种多测度半全局密集匹配算法，先利用Census相似性测度在金字塔顶层计算匹配代价，生成并优化视差图，然后按照金字塔策略逐级将视差图结果向下传递，作为下一级金字塔互信息匹配代价计算的视差图初始值，最终得到子像素级精度的密集匹配结果。本方法针对经典半全局匹配算法在效率和稳健度等方面的不足，在惩罚系数、相似性测度的选择、视差范围的调整等方面进行改进和扩展，具有稳健可靠、高效、匹配视差图精细且保边缘的特点。同时，本方法通过对影像数据集进行辐射处理提高匹配的稳健性，并利用自适应视差范围动态调整，降低匹配过程中的计算内存，并提升匹配的效率。
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公开(公告)号：CN112634133A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011439117.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明首先解决现有面阵相机的检校方法必须依赖大量外业控制点的问题，提出一种基于云控制的多镜头多面阵航空相机检校方法。本发明利用已检校相机在同一检校场地获取的影像，完成定向后可以替代地面控制点，可以在保证检校精度的同时极大地控制成本，提升作业效率。并通过待检校面阵影像与已定向影像的自动匹配，保证了控制点的数量。此外，本发明还解决现有虚拟拼接方法容易受到检校误差影响的问题，提出基于统计的虚拟影像拼接方法，有效检测投影误差较大的像元，降低较大误差的检校参数对投影的影响，提升拼接精度。
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公开(公告)号：CN112414375A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011068346.7
申请日：2020-10-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明主要针对无人机摄影测量技术在洪涝灾害应急中快拼图获取的不足，提出了一种面向洪涝灾害应急快拼图制作的无人机影像姿态恢复方法。本发明的核心思想是利用GNSS定位信息，将所有影像先按非水淹地表进行分区并分别进行空三解算，然后利用影像连续采集的特性，对未参与解算的水淹区域影像进行姿态内插，从而得到所有影像的完整姿态参数。本方法利用无人机姿态稳定和连续拍摄的特性，通过内插获得淹水区域的影像的较高精度姿态参数，从而最终获取受灾区域完整的快拼图，有效弥补无人机摄影测量技术在洪涝灾害应急中的不足。
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公开(公告)号：CN112017108A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010788098.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对已有卫星正射影像拼接中颜色相对校正时存在的误差累积、主影像选择以及干扰像素问题，提出了一种基于独立模型法区域网平差的正射影像颜色相对校正方法，可以有效解决成对技术的误差累积问题，以影像为计算单位的平差策略解决已有辐射区域网平差方法计算内存大的问题。同时，利用改进后的IR-MAD算法获取均匀分布的辐射连接点，可以有效降低干扰像素对颜色相对校正的影响，提升平差精度。并且通过引入“虚拟辐射控制点”替代主影像，解决已有方法的结果对主影像的依赖，实现全自动化处理。
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公开(公告)号：CN110084865A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910308938.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种采用分级加权拟合策略，对超大离散点云数据快速构建规则格网DEM的方法。先采用金字塔分级策略，将目标规则格网从1个格网按3*3的细化参数进行细化，直到第n级，然后逐级将离散点云以加权平均的方式置入所在格网中，并将该级结果作为下一级的初始值，并将所有点再次加权平均放入格网形成新格网，直到格网的间隔等于期望的间隔。本方法操作简单，没有额外的内存消耗，执行效率非常高，且对点云数据的操作是流式操作，无需考虑点云的拓扑信息，没有点数限制，特别适合对海量点云进行规则格网化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110060283B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910308582.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种多测度半全局密集匹配算法，先利用Census相似性测度在金字塔顶层计算匹配代价，生成并优化视差图，然后按照金字塔策略逐级将视差图结果向下传递，作为下一级金字塔互信息匹配代价计算的视差图初始值，最终得到子像素级精度的密集匹配结果。本方法针对经典半全局匹配算法在效率和稳健度等方面的不足，在惩罚系数、相似性测度的选择、视差范围的调整等方面进行改进和扩展，具有稳健可靠、高效、匹配视差图精细且保边缘的特点。同时，本方法通过对影像数据集进行辐射处理提高匹配的稳健性，并利用自适应视差范围动态调整，降低匹配过程中的计算内存，并提升匹配的效率。
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公开(公告)号：CN110084865B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910308938.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种采用分级加权拟合策略，对超大离散点云数据快速构建规则格网DEM的方法。先采用金字塔分级策略，将目标规则格网从1个格网按3*3的细化参数进行细化，直到第n级，然后逐级将离散点云以加权平均的方式置入所在格网中，并将该级结果作为下一级的初始值，并将所有点再次加权平均放入格网形成新格网，直到格网的间隔等于期望的间隔。本方法操作简单，没有额外的内存消耗，执行效率非常高，且对点云数据的操作是流式操作，无需考虑点云的拓扑信息，没有点数限制，特别适合对海量点云进行规则格网化。
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公开(公告)号：CN111637871A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010467543.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转飞行的无人机相机稳健自检校方法及装置，属于航空摄影测量领域，该方法在正式摄影前或完成正式摄影后，在同样飞行高度对测区局部区域进行旋转飞行拍摄少量影像，形成一个专门用于相机检校数据集。然后对这一组数据单独进行自检校光束法平差，求解相机内方位元素(含焦距、像主点偏移、物镜畸变参数)。本发明主要针对已有的相机自检校方法中相机内方位元素与影像外方位元素之间具有强相关性而导致相机自检校存在多解性的问题，获取准确稳健的相机自检校结果。同时，由于参与自检校解算的影像数据量小，可以大大减少自检校处理过程中所需的计算内存，降低自检校处理的时间，为后续大量数据处理提供高精度的自检校参数。
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公开(公告)号：CN110006407B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910304821.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于旋翼无人机的贴近摄影测量方法，利用已知的或常规摄影影像重建的初始地形信息生成三维航迹，并以近距离(5～30m)贴近地面(如滑坡、大坝、高边坡等坡类地表)或者物体表面(如高大建筑物)进行自动飞行，对于无人机无法到达的区域则进行手控和手持无人机补拍，从而高效获取覆盖拍摄对象的亚厘米级甚至毫米级超高分辨率影像，进而通过摄影测量处理实现目标的精细化三维重建。其中“从无到有”、“由粗到细”的工作策略和基于初始地形的三维航迹规划的自动智能贴近飞行技术并辅以手控和手持补拍的“人机协同”策略是本方法的关键技术。本方法克服了当前难以近距离获取摄影对象超高清影像的困难，可实现精细化三维重建。
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公开(公告)号：CN112634133B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011439117.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明首先解决现有面阵相机的检校方法必须依赖大量外业控制点的问题，提出一种基于云控制的多镜头多面阵航空相机检校方法。本发明利用已检校相机在同一检校场地获取的影像，完成定向后可以替代地面控制点，可以在保证检校精度的同时极大地控制成本，提升作业效率。并通过待检校面阵影像与已定向影像的自动匹配，保证了控制点的数量。此外，本发明还解决现有虚拟拼接方法容易受到检校误差影响的问题，提出基于统计的虚拟影像拼接方法，有效检测投影误差较大的像元，降低较大误差的检校参数对投影的影响，提升拼接精度。
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