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高噪声环境下基于参考影像的车载序列影像定位方法

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测绘学报 2014年第11期43卷 1174-1181页

作者：季顺平史云武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 东京大学空间信息科学研究中心东京

提出一种通用随机定位模型及针对高噪声环境的蒙特卡罗解法,基于已知地理参考影像实现地面车载全景影像序列的精确定位。首先,基于贝叶斯准则和马尔可夫随机链,推导了几何、辐射两种约束条件下运动影像序列全局定位的通用随机模型。然后... 详细信息

提出一种通用随机定位模型及针对高噪声环境的蒙特卡罗解法,基于已知地理参考影像实现地面车载全景影像序列的精确定位。首先,基于贝叶斯准则和马尔可夫随机链,推导了几何、辐射两种约束条件下运动影像序列全局定位的通用随机模型。然后,顾及阴影、遮挡、动态目标等困难条件下的多源影像匹配80%的误匹配率,基于粒子滤波原理提出蒙特卡罗匹配与定位一体化求解算法,通过预测、更新的迭代策略,在剔除粗差的同时获得最佳定位结果。通过2000余张车载全景影像序列的定位试验,验证了本方法能够克服多源影像匹配中误匹配点太多导致的传统平差解法无法收敛的问题。

关键词：序列影像定位多源影像匹配蒙特卡罗通用统计定位模型全景相机

多镜头组合型全景相机两种成像模型的定位精度比较

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测绘学报 2014年第12期43卷 1252-1258页

作者：季顺平史云武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 东京大学空间信息科学研究中心中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业信息技术重点实验室北京100081

根据多镜头组合型全景相机的严格成像机理,分析了广泛采用的全景理想成像模型系统误差的来源,推导出误差分布规律,并深入比较了严格成像模型和理想成像模型之间的差异。首先,分析了理想模型的单片物方定位误差和像方后方交会误差,理论... 详细信息

根据多镜头组合型全景相机的严格成像机理,分析了广泛采用的全景理想成像模型系统误差的来源,推导出误差分布规律,并深入比较了严格成像模型和理想成像模型之间的差异。首先,分析了理想模型的单片物方定位误差和像方后方交会误差,理论公式表明其误差分布和物像间距及视角大小相关;其次,分析了全景立体像对的理想核线误差,并证明误差受像对间的旋转角和Z坐标影响。最后,分别采用室内、外数据对两种模型的空间后方交会、核线模型、光束法平差进行比较分析。试验结果表明,室外条件下由于物距接近于全景投影面、立体影像间旋转角较小等因素,两种模型的差异很小,且都达到了相当于1像素左右的测量精度;在狭窄的室内条件下,由于物距小、旋转角大等因素,严格模型在测量精度上明显优于理想模型。

关键词：全景成像模型多镜头组合测量精度全景核线

基于RFM的高分辨率卫星遥感影像自动匹配研究

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测绘学报 2010年第6期39卷 592-598页

作者：季顺平袁修孝武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

提出一种基于有理多项式模型(RFM)的高分辨率卫星遥感影像自动匹配方法。首先利用RFM进行高分辨率卫星影像直接定位和同名点预测,并分析预测精度;然后基于投影轨迹建立近似核线方程,并分析核线精度;接着采用金字塔影像策略进行核线约束... 详细信息

提出一种基于有理多项式模型(RFM)的高分辨率卫星遥感影像自动匹配方法。首先利用RFM进行高分辨率卫星影像直接定位和同名点预测,并分析预测精度;然后基于投影轨迹建立近似核线方程,并分析核线精度;接着采用金字塔影像策略进行核线约束的近似一维影像匹配,并经最小二乘影像匹配精化匹配结果;最后采用RANSAC算法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。试验结果表明,该方法的匹配成功率和稳定性高于传统的二维灰度匹配方法和现流行的SIFT匹配方法,能够很好地解决高分辨率卫星遥感影像自动匹配中不同成像模式、多时相、大姿态角等情况导致的匹配难题。

关键词：影像匹配核线方程 RANSAC RFM

深度和法线联合估计的深度学习多视密集匹配方法

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测绘学报 2024年第12期53卷 2391-2403页

作者：刘瑾季顺平武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

近年来,基于深度学习的多视密集匹配方法在三维重建任务上展现出了巨大的潜力,但是这些方法在恢复场景的几何结构细节方面仍显不足。在一些传统的多视密集匹配方法中,法线常被作为一种重要的几何约束来辅助推理精细的深度图,然而,这种... 详细信息

近年来,基于深度学习的多视密集匹配方法在三维重建任务上展现出了巨大的潜力,但是这些方法在恢复场景的几何结构细节方面仍显不足。在一些传统的多视密集匹配方法中,法线常被作为一种重要的几何约束来辅助推理精细的深度图,然而,这种蕴含了场景几何结构特征的法线信息在深度学习方法中却并未得到充分利用。本文针对多视密集匹配和三维场景重建任务,提出了一种基于深度学习的深度和法线联合估计方法。该方法采用多阶段金字塔的网络结构,从多视影像中同时推理深度和表面法线,并促进二者的联合优化。所提出的网络由特征提取模块、法线辅助的深度估计模块、深度辅助的法线估计模块及深度-法线联合优化模块组成。其中,深度估计模块通过整合表面法线信息构建具有几何感知的代价体,从而推理精细的深度图;法线估计模块利用深度约束构建局部代价体来推理精细的法线信息;联合优化模块则用于增强深度和法线估计结果之间的几何一致性。在WHU-OMVS数据集上的试验结果表明,本文方法在深度推理和表面法线推理任务上都表现出色,并显著优于现有方法。在两种不同数据集上的三维重建结果进一步表明,本文方法能够有效地恢复局部高曲率区域和全局平面区域的几何结构,有助于获得具有良好结构的高质量三维场景模型。

关键词：深度估计法线估计多视密集匹配深度学习三维重建

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基于深度学习的航空遥感影像密集匹配

测绘学报 2019年第9期48卷 1141-1150页

作者：刘瑾季顺平武汉大学遥感信息工程学院

本文探讨了深度学习在航空影像密集匹配中的性能,并与经典方法进行了比较,对模型泛化能力进行了评估。首先,实现了MC-CNN(matching cost convolutional neural network)、GC-Net(geometry and context network)、DispNet(disparity estimation network)3种代表性卷积神经元网络在航空立体像对上的训练和测试,并与传统方法SGM(semi-global matching)和商业软件SURE进行了比较。其次,利用直接迁移学习方法,评估了各模型在不同数据集间的泛化能力。最后,利用预训练模型和少量目标数据集样本,评估了模型微调的效果。试验包含3套航空影像、2套开源街景影像。试验表明:①与传统的遥感影像密集匹配方法相比,目前深度学习方法略有优势;②GC-Net与MC-CNN表现了良好的泛化能力,在开源数据集上训练的模型可以直接应用于遥感影像,且3PE(3-pixel-error)精度没有明显下降;③在训练样本不足时,利用预训练模型做初值并进行参数微调可以得到比直接训练更好的结果。

关键词：立体匹配密集匹配航空影像卷积神经元网络深度学习

遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法

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测绘学报 2019年第4期48卷 448-459页

作者：季顺平魏世清武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法... 详细信息

从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法一直未能实现自动化,建筑物提取成为30余年尚未解决的挑战。先进的深度学习方法带来新的机遇,但目前存在两个困境:①尚缺少高精度的建筑物数据库,而数据是深度学习必不可少的"燃料";②目前国际上的方法都采用像素级的语义分割,目标级、矢量级的提取工作亟待开展。针对于此,本文进行以下工作:①与目前同类数据集相比,建立了一套目前国际上范围最大、精度最高、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)、多类数据源(航空、卫星)的建筑物数据库(WHU building dataset),并实现开源;②提出一种基于全卷积网络的建筑物语义分割方法,与当前国际上的最新算法相比达到了领先水平;③将建筑物提取的范围从像素级的语义分割推广至目标实例分割,实现以目标(建筑物)为对象的识别和提取。通过试验,验证了WHU数据库在国际上的领先性和本文方法的先进性。

关键词：建筑物提取语义分割实例分割卷积神经元网络深度学习

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车载全景相机的影像匹配和光束法平差

测绘学报 2013年第1期42卷 94-100,107页

作者：季顺平史云武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 东京大学空间信息研究中心

提出一种针对车载全景影像序列的自动匹配和光束法平差方法。首先在单景鱼眼相机上进行多特征联合的初匹配;然后将同名特征投影到全景相机坐标系,并利用GPS/IMU数据进行粗差剔除和精匹配;再建立全景坐标下的透视投影几何模型,对匹配获... 详细信息

提出一种针对车载全景影像序列的自动匹配和光束法平差方法。首先在单景鱼眼相机上进行多特征联合的初匹配;然后将同名特征投影到全景相机坐标系,并利用GPS/IMU数据进行粗差剔除和精匹配;再建立全景坐标下的透视投影几何模型,对匹配获得的连接点进行GPS/IMU辅助的光束法区域网平差,根据连接点的距离设定初始权,并通过选权迭代法剔除粗差,获得最终平差结果。试验结果表明,本文所提出的多特征匹配和全景坐标系平差的方法能够很好地处理全景相机的连接点提取和平差问题。

关键词：影像匹配区域网平差全景相机鱼眼相机

POS影像外方位元素相关性对模型上下视差理论精度的影响

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武汉大学学报（信息科学版） 2009年第8期34卷 889-893页

作者：袁修孝吴珍丽季顺平武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

推导了直接利用影像外方位元素重建立体模型时上下视差的理论精度公式,利用两组带POS数据的实际航摄影像进行了试验。结果表明,当顾及影像外方位元素间的相关性时,模型上下视差的理论精度可以正确反映影像外方位元素的真实精度;视外方... 详细信息

推导了直接利用影像外方位元素重建立体模型时上下视差的理论精度公式,利用两组带POS数据的实际航摄影像进行了试验。结果表明,当顾及影像外方位元素间的相关性时,模型上下视差的理论精度可以正确反映影像外方位元素的真实精度;视外方位元素为独立参数时,所估算的模型上下视差的理论精度非常低,且存在明显系统误差,不能正确评价影像外方位元素的实际精度。因此,为了能在摄影测量中合理使用POS测定的影像外方位元素,在提供影像外方位元素值的同时应给出外方位元素参数间的协方差矩阵。

关键词：定位定向系统(POS) 上下视差精度相关性

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基于深度学习的立体影像密集匹配方法综述

武汉大学学报（信息科学版） 2021年第2期46卷 193-202页

作者：季顺平罗冲刘瑾武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等。视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术。近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到... 详细信息

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等。视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术。近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功。然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中。回顾了双目立体匹配的深度学习方法,选出了代表性的5种经典深度学习模型——GC-Net(geometry and context network)模型、PSM-Net(pyramid stereo matching network)模型、GWC-Net(group-wise correlation stereo network)模型、GA-Net(guided aggregation network)模型、HSM-Net(hierarchical deep stereo matching network)模型,将其应用于一套开源街景数据集(KITTI2015)和两套航空遥感影像数据集(München、WHU);分析了各种网络的实现方法,探讨了深度学习在遥感影像立体匹配中的性能,并与传统方法进行了对比。

关键词：立体匹配深度学习航空遥感影像