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利用全局仿射模型进行卫星图像快速三维重建

遥感学报 2024年第6期28卷 1576-1587页

作者：陈豹王品贺董秋雷中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局... 详细信息

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局部场景的三维仿射点云,然后引入一种基于局部点云的全局式仿射运动矩阵估计算法计算出每个视角对应的相机仿射运动矩阵,在此基础上利用少量地面控制点恢复出场景的三维欧氏结构。在两个公共数据集上的实验结果表明,本文方法的重建速度、精度和完整性在大多数情况下均优于3种主流文献方法。

关键词：三维重建卫星遥感图像仿射成像模型欧氏结构恢复全局仿射矩阵

ASPPR: active single-image piecewise planar 3D reconstruction based on geometric priors

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Science China(Information Sciences) 2023年第7期66卷 297-299页

作者： Wei WANG qiulei dong Zhanyi HU School of Network Engineering Zhoukou Normal University National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation Chinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences

Single-image piecewise planar reconstruction aims at recovering piecewise planar structures of a building from an image. Considering the intrinsic spatial ambiguity in a single image, it is an enormous challenge for existing geometry and learning-based methods [1, 2] to obtain reliable results on complex building structures. To address the problem,

关键词：

Learning stratified 3D reconstruction

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Science China(Information Sciences) 2018年第2期61卷 224-239页

作者： qiulei dong Mao SHU Hainan CUI Huarong XU Zhanyi HU Institute of Automation Chinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences Department of Computer Science and Technology Xiamen Institute of Technology

Stratified 3 D reconstruction, or a layer-by-layer 3 D reconstruction upgraded from projective to affine, then to the final metric reconstruction, is a well-known 3 D reconstruction method in computer vision. It is also a key supporting technology for various well-known applications, such as streetview, smart3 D, oblique photogrammetry. Generally speaking, the existing computer vision methods in the literature can be roughly classified into either the geometry-based approaches for spatial vision or the learning-based approaches for object vision. Although deep learning has demonstrated tremendous success in object vision in recent years,learning 3 D scene reconstruction from multiple images is still rare, even not existent, except for those on depth learning from single images. This study is to explore the feasibility of learning the stratified 3 D reconstruction from putative point correspondences across images, and to assess whether it could also be as robust to matching outliers as the traditional geometry-based methods do. In this study, a special parsimonious neural network is designed for the learning. Our results show that it is indeed possible to learn a stratified 3 D reconstruction from noisy image point correspondences, and the learnt reconstruction results appear satisfactory although they are still not on a par with the state-of-the-arts in the structurefrom-motion community due to largely its lack of an explicit robust outlier detector such as random sample consensus(RANSAC). To the best of our knowledge, our study is the first attempt in the literature to learn3 D scene reconstruction from multiple images. Our results also show that how to implicitly or explicitly integrate an outlier detector in learning methods is a key problem to solve in order to learn comparable3 D scene structures to those by the current geometry-based state-of-the-arts. Otherwise any significant advancement of learning 3 D structures from multiple images seems difficult, if not

关键词： stratified 3D reconstruction learning deep neural networks outlier detector spatial vision

Face-sketch learning with human sketch-drawing order enforcement

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Science China(Information Sciences) 2020年第11期63卷 298-311页

作者： Liang CHANG Lihua JIN Lifen WENG Wentao CHAO Xuguang WANG Xiaoming DENG qiulei dong School of Artificial Intelligence Beijing Normal University Department of Design Art Xiamen University of Technology Department of Automation North China Electric Power University Beijing Key Laboratory of Human Computer Interactions Institute of Software Chinese Academy of Sciences National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation Chinese Academy of Sciences School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of Sciences Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology Chinese Academy of Sciences

Dear editor,Although face-sketch synthesis generates a sketch from a given face photo automatically [1], it is an open research problem in computer vision [2–4]. Recently, several deep neural network (DNN)methods for... 详细信息

关键词： face sketch synthesis deep neural network order enforcement image synthesis generative adversarial network

Automatic real-time SLAM relocalization based on a hierarchical bipartite graph model

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Science China(Information Sciences) 2012年第12期55卷 2841-2848页

作者： dong qiulei ,GU ZhaoPeng & HU ZhanYi National Laboratory of Pattern Recognition(NLPR),Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR) Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing China

The need to increase the robustness of a real-time monocular SLAM system raises the important problem of relocalization;namely,how to automatically recover a SLAM system after tracking *** address this problem by proposing a real-time relocalization algorithm based on a hierarchical bipartite graph *** the SLAM system is lost,we use the latter model to find sufficient correspondences between the detected image and stored map features,thus achieving efficient,real-time *** model accounts for both temporal and spatial *** results on both synthetic and real data support the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词： monocular SLAM real-time relocalization hierarchical bipartite graph model

基于部分惯性传感器信息的单目视觉同步定位与地图创建方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第2期24卷 155-160页

作者：顾照鹏董秋雷中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

传统的单目视觉同步定位与地图创建(MonoSLAM)方法很难处理累积误差问题,如何有效地利用惯性传感器输出的运动信息辅助SLAM系统抑制累积误差是MonoSLAM研究中的一项重要内容.由于惯性传感器输出的三轴方向角中横滚角和俯仰角的精度较高... 详细信息

传统的单目视觉同步定位与地图创建(MonoSLAM)方法很难处理累积误差问题,如何有效地利用惯性传感器输出的运动信息辅助SLAM系统抑制累积误差是MonoSLAM研究中的一项重要内容.由于惯性传感器输出的三轴方向角中横滚角和俯仰角的精度较高,而偏航角的精度相对较低,如果在SLAM系统中直接使用惯性传感器输出的偏航角信息不但无法有效地抑制该系统中的累积误差,反而会进一步增大系统误差、降低SLAM系统的稳定性.针对这种情况,提出一种基于惯性传感器横滚角和俯仰角的MonoSLAM方法.首先利用惯性传感器输出的横滚角和俯仰角进行系统标定;然后将惯性传感器自身的偏航角作为系统状态向量的一个分量,利用扩展卡尔曼滤波器实时地估计状态向量,进而实现实时鲁棒的同步定位和地图创建.实验结果表明,该方法可以有效地抑制SLAM系统运行过程中产生的累积误差,并降低惯性传感器测量误差对SLAM系统稳定性的影响.

关键词：同步定位与地图创建惯性传感器扩展卡尔曼滤波器

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相机前加红外滤光片对相机成像模型的影响

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第9期30卷 1598-1603页

作者：董秋雷胡立华胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能技术学院北京100049 太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

为了避免可见光的干扰或适应夜间工作环境,人们往往将红外滤光片装在普通相机前进行红外目标的捕捉.近年来,这种加红外滤波片的"组合红外相机"在空间视觉领域得到了广泛的应用.然而,空间视觉需要建立严格的"组合红外相机的成像模型",目... 详细信息

为了避免可见光的干扰或适应夜间工作环境,人们往往将红外滤光片装在普通相机前进行红外目标的捕捉.近年来,这种加红外滤波片的"组合红外相机"在空间视觉领域得到了广泛的应用.然而,空间视觉需要建立严格的"组合红外相机的成像模型",目前还没有文献对该问题予以关注.针对这一问题,首先从理论层面分析这种组合红外相机的成像模型是否符合针孔模型,进而通过实验分析了相机光心到空间直线的距离、滤光片厚度、空间直线与成像直线的夹角、滤光片折射率4个方面因素对其成像模型的影响.理论分析与实验结果均表明,这种组合红外相机,即使原相机的成像模型为理想的针孔模型,其成像模型理论上已不再为针孔模型.当这种组合红外相机用作相机或物体定位等空间视觉问题时,因为这些应用需要依据严格的相机成像模型,所以这种成像模型的"非针孔性"更应该得到注意,以避免由此导致的系统性误差.文中结论可望为相关研究和应用人员提供一些参考.

关键词：组合红外相机成像模型针孔模型

面向阵列InSAR点云规则化的渐近式建筑立面检测

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雷达学报（中英文） 2022年第1期11卷 144-156页

作者：王伟许华荣魏含玉董秋雷周口师范学院网络工程学院周口466001 厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024 周口师范学院数学与统计学院周口466001 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

为有效地从海量、带噪阵列InSAR空间点中检测建筑立面,该文提出一种基于结构先验的渐进式建筑立面检测算法。该文算法首先将初始阵列InSAR空间点投影至地面以生成与建筑立面相应的连通区域,然后通过结构先验的引导逐步在每个连通区域内... 详细信息

为有效地从海量、带噪阵列InSAR空间点中检测建筑立面,该文提出一种基于结构先验的渐进式建筑立面检测算法。该文算法首先将初始阵列InSAR空间点投影至地面以生成与建筑立面相应的连通区域,然后通过结构先验的引导逐步在每个连通区域内检测潜在的线段,进而根据线段及其对应的空间点生成相应的建筑立面;在此过程中,当前连通区域对应线段的检测空间根据其相邻连通区域内已检测线段构造,有效保证了整体效率与可靠性。实验结果表明,该文算法可快速从海量、带噪阵列InSAR空间点中检测出较多的可靠建筑立面,较好地克服了传统多模型拟合算法效率低与可靠性差的缺点。

关键词：阵列InSAR点云结构先验平面拟合三维建模

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一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法

空间控制技术与应用 2020年第6期46卷 50-55页

作者：邓爽王波董秋雷中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

卫星位姿测量技术是与航天飞行器相关的空间操控活动中一项核心的支撑技术.考虑到太空环境中光源单一,且卫星表面一般为反光材质,提出了一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法.在卫星面板标志点可见时,本文方法利用卫星对接环外环和... 详细信息

卫星位姿测量技术是与航天飞行器相关的空间操控活动中一项核心的支撑技术.考虑到太空环境中光源单一,且卫星表面一般为反光材质,提出了一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法.在卫星面板标志点可见时,本文方法利用卫星对接环外环和卫星面板标志点测量卫星相对位姿.在卫星距离对接目标较近,无法观测到卫星面板标志点时,本文方法利用ORB特征点匹配测量位姿.为了增强鲁棒性,本方法还利用光流追踪法和卡尔曼滤波器优化位姿测量的结果.仿真实验结果表明,本方法能够在光源单一背景下对任意种类的卫星在对接过程中进行准确的位姿测量.

关键词：卫星对接双目视觉位姿测量