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第一篇摄影测量与遥感论文范文参考：遥感影像协同处理体系及摄影测量应用研究
在遥感影像种类和数据量急剧膨胀的今天,融合高性能计算技术与数字摄影测量处理技术,研究建立快速、高效、可扩展的遥感影像处理平台具有非常重要的意义和实际应用价值.本文围绕高性能的遥感影像处理系统体系构建,探讨和研究了协同处理服务网格建立、科学工作流及其管理等关键技术,并面向摄影测量应用,构建了高性能遥感影像协同处理系统.论文开展的主要研究工作和创新点简述如下:1.深入分析了新一代数字摄影测量并行处理系统的特点与核心技术,全面总结了系统与技术的研究现状,梳理了有待进一步突破和深入研究的技术问题.2.从遥感影像处理的能力需求出发,提出了适合遥感数据处理特点和需求的可灵活扩展的软硬件体系结构,基于开放式体系设计思想,构建了遥感影像协同处理系统体系,明确了系统部署场景和部署结构,设计了系统运行模式、业务流程和数据流程.3.构建了具有灵活扩展性、动态适应性和使用便捷性的遥感影像协同处理服务网格,基于Condor设计了网格的总体结构,建立了基于服务的网格门户,研究提出了网格环境下任务动态调度的方法和策略.4.提出了具有良好可视性和动态可交互的科学工作流结构,设计了工作流系统相关元素的开发模型和网格环境下工作流调度流程,实现了遥感影像处理加工流水线的*和流水线驱动下的任务和数据的自动流转.5.对多基线立体匹配算法和正射纠正算法进行了研究和优化,设计了一种多分辨率半全局影像匹配算法P-SGM,并结合“几何约束互相关”模型和“多视铅垂线轨迹法”模型,提出了一种新的GC3-P-SGM、MVLL-P-SGM多基线立体匹配模型,同时,设计了密集匹配任务的GPU粗粒度并行加速方案和重采样操作的GPU细粒度优化方案,进一步提高了算法处理的速度.6.根据摄影测量处理对象的特点和算法特点,确定了摄影测量的协同处理模式和内部并行方式,提出了通用的并行接口,为更多摄影测量与处理算法的并行化改造和集成提供了一条快捷的技术途径.7.将摄影测量处理算法与科学工作流管理、遥感影像协同处理网格平台进行了无缝集成,建立了面向大型复杂摄影测量处理任务的混合集群协同处理系统.多类型遥感影像数据的实验表明,系统规模化能力强,自动化水平高,整体处理效率高,使用便捷,实现了遥感影像处理能力的大幅跃升.
第二篇摄影测量与遥感论文样文：矢量与遥感影像的自动配准
摄影测量与遥感技术的快速发展使得实时、全天候、大面积获取地表信息的高精度、高分辨率、多时相、多光谱的数字影像成为现实,但与之相反的却是图像处理的理论和技术手段的严重滞后,大量堆积如山的遥感影像及相关的数据处理手段之间,存在巨大的反差.摄影测量与遥感研究的重点是从数字影像自动提取所摄对象的空间和属性信息,是地理信息系统的重要数据来源,地理数据的快速获取与更新已成为困扰摄影测量、遥感、地理信息系统等领域的一个难题.许多国家目前己完成覆盖全国的基本比例尺地形图的测图计划,但由于经济的迅速发展和自然因素的影响,地表在不断发生变化,因而地图修测成为当前的主要任务.遥感影像(包括航空影像和卫星影像,特别是高分辨率的卫星影像)是目前地图更新的主要也是最有效的数据源,遥感影像和地图的精确配准是地图更新的首要步骤,所谓配准就是求解影像的外参数(外方位元素),对其进行纠正和地理编码,建立和要更新数据的对应关系,其配准精度决定了更新的精度.由于地图和影像上同名地物表示的方式差异较大,到目前为止对应的控制点仍然需要人工量测.无论在野外还是在室内地形图上量测控制点都是一件耗时、耗人力物力的繁冗工作,而且不容易准确量测,这越来越成为地图修测和海量遥感数据几何处理中全自动空中三角测量的瓶颈.在包括中国在内的许多国家基本比例尺的地形图和正射影像测制任务已基本完成,如何利用已有的信息,作为先验知识和初值辅助影像上地物提取以及作为控制信息对新影像进行外参数求解,已经成为当前摄影测量自动化的一个重要研究方向,为解决遥感数据处理的“瓶颈”问题提供了一个新的思路.
本文的研究目标是利用已有的地图信息,通过遥感影像相应地物的自动提取,自动生成大量的控制信息.通过扩展直线摄影测量原理和算法,计算出遥感影像的外参数(外方位元素),实现新影像和旧矢量地图的自动配准.对于整个测区的影像而言,研究利用不同几何特征的控制信息的混合光束法区域网平差和粗差剔除方法,实现测区影像和地图间的整体配准,为地形图快速修测奠定基础.主要内容包括以下几点: 系统地回顾了矢量与遥感影像配准以及遥感影像自动外参数计算的研究现状,分析了各自的优点和不足之处,讨论了该方向的研究趋势,并对空间数据之间的配准进行了定义.通过分析线状特征相对于点状特征的优点,充分利用已有地图中大量的线状控制信息,提出并实现了矢量与遥感影像自动配准以及遥感影像自动外参数解算的策略和系统. 自动计算遥感影像的外参数是以遥感影像的成像几何关系为基础的,本文讨论了目前比较常用的光学遥感影像的成像几何关系,并列出其相应的数学表达形式.对每类影像从严格光束几何模型进行讨论其成像几何关系,另外对卫星影像分析了传统的共线方程表达形式在计算过程中的缺点,选用当前最新的研究成果,克服了参数相关性这一难题. 量测大量的控制信息是实现矢量地图和遥感影像的配准以及计算遥感影像的外参数的基础,控制线相对于控制点在自动化和可靠性方面具有明显的优势.本文综合利用目前遥感影像线状地物自动提取和半自动提取的各自优点,结合本文所研究的遥感影像的特点,详细阐述了以Snake为主的能量最小化方法在线状地物自动提取中的应用和基于最小二乘模板匹配的精确定位方法,分别讨论不同分辨率影像上的线状地物自动提取方法和策略.根据线状地物的特征,对阶跃型边缘特征的基于最小二乘模板匹配提取算法进行扩展,通过在最小二乘匹配中引入“比例尺”变化参数,提出一种不严格等宽平行线(中心线)精确定位方法.影像上提取的线状特征和对应的已有矢量数据中的线状地物共同组成控制线,为矢量和影像的自动配准以及影像外参数自动计算提供观测值.第三篇摄影测量与遥感论文范文模板：基于线阵光学图像的运动参数测量技术及其应用研究
运动参数测量是计算机视觉、近景摄影测量与遥感等领域中的一个重要问题,在各种运动目标的检测、跟踪以及识别中有着广泛的应用需求.基于光学图像的运动参数测量方法具有设备简单、测量精度高的特点,且有着成熟的摄影测量和图像分析处理技术作为理论支撑,相比雷达等测量方法具有不可替代的优势.
目前,几乎所有的基于光学图像的目标运动分析与研究都是采用面阵传感器获取的图像.近些年来,随着线阵CCD和CMOS传感器的快速发展,线阵光学图像的研究不断深入,特别是目前几乎所有的遥感测绘卫星都是采用推扫式线阵传感器进行数据获取的,使得线阵光学图像的应用和研究已然成为热点.线阵传感器独特的扫描成像原理,使得线阵光学图像可以在一幅图像中同时记录目标运动的时间和空间信息,这为利用线阵光学图像测量和估计目标的运动参数提供了可能.目前该方面的研究很少,线阵光学图像在运动目标分析方面的优势和潜质尚未得到展现.
本文从线阵传感器的成像原理和成像模型出发,开展了基于线阵光学图像的目标运动参数测量技术及其应用的研究.论文的主要研究成果如下：
（1）系统分析了线阵传感器的成像模型及其成像模型参数的标定方法,为利用线阵光学图像分析运动目标提供了理论基础.结合面阵像机的成像模型,论文分别研究了静止和运动成像时线阵传感器的成像模型,并从静止成像和扫描成像两个方面,综述和研究了线阵传感器内外方位元素的标定方法,
（2）提出了基于特征点的线阵光学图像目标运动参数测量原理,并设计了它在车辆和飞机运动参数测量中的应用算法.该原理要求目标上至少存在五个能够在运动目标线阵图像上找出其对应成像点的特征点,利用这些特征点空间位置和其对应成像点之间的成像几何关系,建立包含目标运动参数的方程组,通过方程组的求解获得目标的运动参数值.具体过程如下：首先设立9个未知参数,它们分别是线阵传感器对运动目标线阵成像时的位置参数（3个）、姿态参数（3个）以及目标三维运动速度（3个）,假设目标穿过线阵传感器时做匀速直线运动,则目标上各个特征点被拍摄时的位置参数可以根据这9个未知参数和它们在线阵图像上成像点所对应的时间信息表达出来；然后,对于每一对特征点和其对应的成像点,根据线阵传感器成像模型,可以在x和y方向分别建立一个包含9个未知数的方程式,从而可以得到不少于10个这样的方程式组成的方程组；最后利用非线性最小二乘法求解这个方程组,得到目标的三维运动参数.基于该原理,本文分别针对车辆和飞机目标运动参数的测量设计了两种应用算法.一是利用车辆牌照的线阵图像实现了车辆运动参数的测量.由于车辆牌照的几何尺寸已知,而且一般与车辆速度方向垂直,因此减少了所求未知参数的个数,仅仅利用车辆牌照四个端点以及它们在线阵图像对应的成像点,就可以根据线阵传感器的成像模型建立包含车辆位置、运动方向和速度参数的方程组,通过方程组的求解即可实现对车辆行驶方向和车速的准确测量.二是利用高分辨率推扫式光学卫星图像实现了从单幅图像中获取飞机目标的运动参数.该算法从线阵传感器的成像模型出发,利用飞机首尾和机翼端点以及它们在线阵图像中对应的成像点建立了包含飞机位置、运动方向和速度参数的方程组,通过方程组的求解就可以得到飞机的运动参数.该算法克服了现有方法中依赖多传感器的成像延迟来估计运动参数的局限性,能够处理单线阵传感器（如WorldView-1）获取的线阵图像,具有更广泛的适用性,
（3）提出了一种基于三维几何模型的线阵光学图像目标运动参数测量原理,并设计了基于该原理的球目标和靶场弹丸目标运动参数的测量算法.对于球状或旋转体等目标,难以从目标上得到足够多能够在线阵图像上分辨出其对应成像点的特征点,基于特征点的测量方法难以适应.为了解决这个问题,论文创新性地将线阵图像中目标运动参数的测量问题转化为基于模型的图像最优化匹配问题,其主要思想是：首先,根据目标先验的几何参数构建目标的三维数字模型,然后通过计算机仿真的方法得到目标三维数字模型在传感器参数、运动参数设定情况下的理论模拟成像,最后构建以目标运动参数为输入参数的最优化模型,通过修正目标的运动参数输入值,不断减小理论模拟成像与目标实际成像中目标轮廓梯度方面的差异,将理论模拟成像结果与目标实际成像结果实现最优化匹配时的运动参数值作为最终的优化求解结果.根据该原理,本文分别针对球目标和靶场弹丸目标运动参数的测量设计了两种应用算法.一是提出了从线阵光学图像中测量球目标位置和速度参数的算法.该算法根据提出的测量原理,构建基于球模型的参数测量最优化模型,通过模型的优化求解,实现对球运动参数的精确测量；针对目前对传统的胶片式狭缝技术数字化改进的研究趋势,提出了一种利用线阵像机测量弹丸速度、姿态、攻角和转速等参数的数字狭缝测量算法,该算法通过单台线阵像机配合双向器实现对运动弹丸的立体交会测量,在一幅线阵图像上同时获得弹丸在两个方向上的立体线阵图像.根据提出的测量原理,构建了基于弹丸数字模型的运动参数立体测量的最优化模型,通过模型求解获得精确的弹丸运动参数测量结果,大大提高了测量的精度和稳定性.
第四篇摄影测量与遥感论文范例：特殊航空影像自动匹配的关键技术研究
数字摄影测量技术正被广泛地应用于从二维数字影像提取三维空间目标的几何信息、辐射信息和语义信息中.随着海量遥感影像数据的日益增加和对三维空间信息不断增长的应用需求,对数字摄影测量技术的全自动化、高效率和高可靠性要求越来越迫切.影像匹配作为数字摄影测量中的一项关键技术,一直是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的研究热点.
近年来,由于航空数字传感器的广泛使用,获取大重叠度航空影像越来越容易,一个物方点可同时成像于15张甚至更多影像上,如何可靠、准确地将影像上的同名像点匹配出来,已成为当前航空摄影测量的一个亟待解决的问题.此外,随着低空摄影测量技术的发展和常规航空摄影中利用数码相机航摄的增多,常常使相邻影像产生较大的旋偏角,开展对大旋转角度航空影像匹配方法的研究迫在眉睫.再者,航空遥感使用机载高精度定位测姿系统(POS系统),在获取航空遥感影像的同时直接测定影像的外方位元素,可实现直接传感器定向.如何利用POS数据辅助地形测量困难地区(如重复纹理区域影像)的影像匹配,也是一个普遍关注的问题.
针对当今航空摄影测量发展给影像匹配带来的新问题,本文主要研究了特殊航空遥感影像的匹配方法,着重探索了大重叠度、大旋转角航空影像的匹配以及POS辅助的重复纹理区域影像的匹配策略,对其中的关键技术问题和实施细节进行了较为系统深入的试验研究.论文的研究工作和创新性主要体现在以下几个方面：
1)研究了大重叠度航空遥感影像连接点的精确匹配方法
大重叠度航空遥感影像的连接点不仅可以增加同名光线的交会角,而且可以为区域网平差提供较多的冗余观测值,增强区域网的几何强度.本文针对现有自动空中三角测量转点方法的不足,提出了一种简单易行的像方匹配—自由网平差—物方匹配的策略.该方法充分发挥像方匹配和物方匹配的优势,首先通过像方匹配和自由网平差获得较准确的影像外方位元素,为物方影像匹配提供初始值；然后引入共线几何约束条件,使基于物方多片最小二乘影像匹配可以灵活地顾及影像外方位元素的误差；最终实现多张影像的整体匹配,以提高自动转点的可靠性和成功率.经对某地区一组大重叠航空数码影像的试验,证实了方法的有效性.结果表明,利用所提出的方法可以成功地匹配出大重叠度影像的航带连接点,能满足摄影测量区域网平差的自动转点要求,并显著提高了加密点的高程精度.
2)研究了综合利用像方和物方信息的多张影像同时匹配策略
基于立体影像匹配的方法,由于没有多余观测,仅利用核线约束条件无法完全剔除错误匹配点.而对于大重叠度航空遥感影像,一个物点能同时构像于多张影像上,为摄影测量数据处理提供了大量的冗余信息.本文提出了一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法,先利用像方匹配结果来精化物方信息,再由物方信息反过来引导和约束所有影像的匹配,通过物方和像方信息的交替使用,有效提高了影像匹配的成功率和可靠性.经对某地区一组大重叠度航空数码影像的试验,证实了方法的有效性.将其应用于自动生成D*的密集点匹配,能显著改善D*的质量.
3)研究了大旋转角航空遥感影像的匹配方法
基于相关系数的金字塔影像匹配方法,当影像间的旋转角较大时,自动影像匹配往往无法获得满意的匹配结果.本文提出了一种基于SIFT特征匹配旋转补偿的航空影像匹配方法.通过SIFT特征匹配估计出影像间的旋转角度,对后继的基于相关系数的金字塔影像匹配方法做相应的旋转补偿,可实现大旋转角度航空遥感影像的自动匹配.经对某地区一组大旋转角航空数码影像的试验,验证了方法的有效性.
4)研究了POS辅助的影像匹配方法
由POS系统获得的影像外方位元素精度并不是很高,对于高精度对地目标定位仍然需要进行摄影测量区域网平差.本文研究了一种POS辅助重复纹理地区影像空中三角测量自动转点的方法.利用POS数据预测待匹配点的初始位置,通过利用POS数据生成的核线约束条件来减少影像搜索范围,降低了影像相关出现多峰值的概率,从而提高重复纹理区影像匹配的成功率.而且,将POS数据引入自动空中三角测量中,可以免除传统航带间影像转点需要构建自由航带网、人工选取航带间偏移点、建立航带间近似空间变换关系等繁琐步骤.经对某区域一组航空遥感影像的试验,证实了方法的有效性,并明显提高了航带间转点的效率和可靠性.
基于上述的各种影像匹配方法,笔者将其应用于空中三角测量自动影像量测和自动生成D*中,在Windows环境下用Visual C++语言开发了相应的影像自动量测试验原型系统,并成功应用于多个国家基础航空摄影项目的数据处理中,取得了很好的试验结果.
第五篇摄影测量与遥感论文范文格式：基于CPU+GPU的影像匹配高效能异构并行计算研究
多核CPU和图形处理器(Graphic Processing Unit, GPU)的高速发展,不但促进了图像处理、虚拟现实、计算机仿真等领域的快速发展,同时也为利用GPU进行图形处理以外的高性价比绿色通用计算提供了良好的运行平台.因此,GPU的通用计算己成为高性能计算领域中的热点研究课题之一.
伴随着传感器技术的不断进步,致使人们获取地表信息的手段越来越多样快捷.面对数据源的多样化与数据量的成倍增长,许多常规算法很难满足对海量数据进行高速计算的要求.而现代图形硬件GPU日益增加的可编程性和高效能计算能力,则为摄影测量与遥感中可并行化算法的加速提供很大的空间.本文仅就GPU大规模并行计算影像匹配研究中的若干问题进行了详细的分析,并提出了相应的解决方案.具体工作概述如下：
(1)通过对摄影测量与遥感领域中与影像匹配处理相关的四种算法在GPU上的并行处理进行研究,提出了基于CPU+GPU的异构群核架构的影像处理共通解决方案,探索了影像处理的GPU大规模并行计算设计模式.基于GPU的影像处理通用并行解决方案要在数据精度、延迟和计算量等几个方面进行GPU加速效果的预评估,算法设计和优化过程中也须采用功能和数据分解、线程映射等并行计算方法以及存储器访问优化、通信优化和指令流优化等优化策略.基于GPU的影像处理通用解决方案设计与性能优化是与GPU的体系结构、求解问题的特征结合在一起的,通常需要多重因素整体考虑并不断尝试,最终达到理想的性能.针对GPU与CPU的不同,重点分析和讨论了GPU的加速原理以及当前比较成熟的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)通用计算模型构架及其特点.
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(2)提出多GPUs加速的Wallis变换影像增强并行算法.借助于GPU较强的运算能力,利用CUDA并行计算架构在个人计算机(Personal Computer, PC)上实现了快速Wallis图像滤波算法,包括GPU上任务分解、大规模计算核心的分解方法,结合使用了共享存储器、全局存储器对算法进行加速.使用线程块内的共享存储器较好地解决了同一计算子空间的各线程同步问题.对比CPU和GPU计算Wallis影像变换的时间,实验结果表明,Wallis变换并行算法可以把计算速度提高2个数量级.该方法具有较好的实时性,可大大提高图像增强过程的处理速度,显著地减少计算时间.
(3)研究基于GPU的Harris角点检测多设备控制并行算法,使用众多线程将计算中耗时的图像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(Single Instruction Multiple Thread, SIMT)模式,并采用GPU*享存储器、常数存储器和锁页内存机制在CUDA上完成图像角点检测的全过程.实验结果表明,基于多GPUs的Harris角点检测并行算法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的Harris角点检测算法,其执行效率有近60倍的提高.
(4)提出基于CUDA架构的快速相关系数影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算.并行算法系根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率.实验结果表明,并行算法充分利用了GPU的并行处理能力,速度是基于CPU实现的近20倍并能获得最高多处理器warp占有率.
(5)研究面向CPU+GPU群核架构的尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征匹配并行算法,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率.实验结果表明,与SIFT特征匹配的串行CPU实现方式相比,CUDA实现能够实现超过27倍的性能加速,极大地提高了SIFT特征匹配算法在实际应用中的实时性.
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(6)基于CPU+GPU的影像匹配系统集成研究.包括单GPU/多GPUs加速的Wallis-Harris-相关系数(WHR)影像匹配系统和单GPU/多GPUs加速的Wallis-SIFT(WS)影像匹配系统.实验结果表明,GPU加速的WHR影像匹配系统比CPU实现方法整体提速最高达37倍,GPU加速的WS影像匹配系统比CPU实现方法整体提速最高达39倍.
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