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公开(公告)号：CN102419172A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110237095.5
申请日：2011-08-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明涉及一种附加非线性约束条件的立体像对自动相对定向方法。本发明首先将共面条件方程展开，得到相对定向直接解的基本模型；再利用若干对同名像点求出相对定向直接解基本模型的8个未知参数；给定基线分量Bx，进一步求出共面条件方程展开式的9个系数；将上步求出的9个系数作为平差的初值，结合附加约束条件进行平差计算；逐步迭代求解系数，通过迭代求解出系数的精确值后，可根据传统相对定向直接解的有关公式分解得到相对定向元素。本发明具有如下优点：相对定向元素解算过程中无需初值，适用于倾角较大的航摄影像或非量测相机所摄影像，在低空摄影测量和近景摄影测量领域有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN103489197A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310489252.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种城市地区航空影像角特征匹配方法，包括输入左、右两张航空影像以及两航空影像的初始内外方位元素，分别在左、右两张航空影像上提取建筑物的角特征；对于在左影像上提取的所有角特征，根据两航空影像的初始内外方位元素计算角点在右影像上对应的核线，将右影像上的核线上下扩展一定范围构成右影像上的搜索区，对于右影像上所有落入搜索区内的角特征，逐一与左影像上待匹配的角特征进行同名角特征初始匹配，获得候选同名角特征，然后结合角特征所处位置的影像灰度信息进行同名角特征精匹配，得到左影像上待匹配的角特征和各候选同名角特征之间的相关系数，取相关系数最大且大于预设相关系数阈值的角特征对作为最终的同名角特征对。
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公开(公告)号：CN102411778A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110212476.8
申请日：2011-07-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法。在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从点云中提取建筑物轮廓线，通过轮廓线规则化获得作为配准基元的建筑物角特征，在航空影像近似外方位元素的辅助下进行点云与影像间同名角特征的自动匹配，采用光束法区域网平差和循环迭代策略，实现航空影像与点云数据的整体最优配准。具有如下优点：在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从激光点云中提取建筑物轮廓线，进而获得作为配准基元的建筑物角特征，避免了内插误差的引入，提高了配准精度；采用光束法区域网平差求解影像外方位元素，同时采用循环迭代的配准策略，可以实现航空影像和机载激光点云间整体最佳配准。
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公开(公告)号：CN102419172B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201110237095.5
申请日：2011-08-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明涉及一种附加非线性约束条件的立体像对自动相对定向方法。本发明首先将共面条件方程展开，得到相对定向直接解的基本模型；再利用若干对同名像点求出相对定向直接解基本模型的8个未知参数；给定基线分量Bx，进一步求出共面条件方程展开式的9个系数；将上步求出的9个系数作为平差的初值，结合附加约束条件进行平差计算；逐步迭代求解系数，通过迭代求解出系数的精确值后，可根据传统相对定向直接解的有关公式分解得到相对定向元素。本发明具有如下优点：相对定向元素解算过程中无需初值，适用于倾角较大的航摄影像或非量测相机所摄影像，在低空摄影测量和近景摄影测量领域有较好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103093466A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310020834.4
申请日：2013-01-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于LiDAR点云和影像的建筑物三维变化检测方法，通过LiDAR数据滤波、插值生成高精度DSM，然后对DSM进行差值得到候选变化区域，然后通过相关公式将候选变化区域对应到二维影像上，再通过边缘提取、直线特征匹配、边缘差值等提取影像上的变化区域。本发明的优点是能够充分利用LiDAR点云数据提供的高程信息，同时结合二维影像信息进行人工建筑物的三维变化检测，显著提高了变化检测的精度、广度和深度。
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公开(公告)号：CN103093466B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310020834.4
申请日：2013-01-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于LiDAR点云和影像的建筑物三维变化检测方法，通过LiDAR数据滤波、插值生成高精度DSM，然后对DSM进行差值得到候选变化区域，然后通过相关公式将候选变化区域对应到二维影像上，再通过边缘提取、直线特征匹配、边缘差值等提取影像上的变化区域。本发明的优点是能够充分利用LiDAR点云数据提供的高程信息，同时结合二维影像信息进行人工建筑物的三维变化检测，显著提高了变化检测的精度、广度和深度。
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公开(公告)号：CN103489197B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310489252.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种城市地区航空影像角特征匹配方法，包括输入左、右两张航空影像以及两航空影像的初始内外方位元素，分别在左、右两张航空影像上提取建筑物的角特征；对于在左影像上提取的所有角特征，根据两航空影像的初始内外方位元素计算角点在右影像上对应的核线，将右影像上的核线上下扩展一定范围构成右影像上的搜索区，对于右影像上所有落入搜索区内的角特征，逐一与左影像上待匹配的角特征进行同名角特征初始匹配，获得候选同名角特征，然后结合角特征所处位置的影像灰度信息进行同名角特征精匹配，得到左影像上待匹配的角特征和各候选同名角特征之间的相关系数，取相关系数最大且大于预设相关系数阈值的角特征对作为最终的同名角特征对。
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公开(公告)号：CN102411778B
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201110212476.8
申请日：2011-07-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种机载激光点云与航空影像的自动配准方法。在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从点云中提取建筑物轮廓线，通过轮廓线规则化获得作为配准基元的建筑物角特征，在航空影像近似外方位元素的辅助下进行点云与影像间同名角特征的自动匹配，采用光束法区域网平差和循环迭代策略，实现航空影像与点云数据的整体最优配准。具有如下优点：在不需要对激光点云进行内插的情况下，直接从激光点云中提取建筑物轮廓线，进而获得作为配准基元的建筑物角特征，避免了内插误差的引入，提高了配准精度；采用光束法区域网平差求解影像外方位元素，同时采用循环迭代的配准策略，可以实现航空影像和机载激光点云间整体最佳配准。
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公开(公告)号：CN103106339A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310021877.4
申请日：2013-01-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种同步航空影像辅助的机载激光点云误差改正方法，结合LiDAR点云和POS数据辅助进行同步航空影像高精度连接点自动匹配；然后结合少量地面控制点进行航空影像POS辅助光束法区域网平差，解算POS数据的系统误差；最后基于LiDAR严格定位模型，结合每个LiDAR点的GPS时间、LiDAR点物方坐标、POS导航数据文件以及POS系统误差，重新解算准确的LiDAR点云三维坐标。本发明解决了多尺度、多视角影像高精度自动匹配问题；采用少量地面控制点进行同步航空影像POS辅助光束法区域网平差，准确解算POS数据系统误差；采用机载LiDAR定位严格模型和求解出的POS系统误差改善LiDAR点云坐标精度。
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