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无人机遥感影像快速处理技术张力艾海滨2011-11-7报告内容无人机数据处理流程无人机数据处理关键算法无人机数据快速处理技术无人机数据快速处理应用后续遥感数据快速处理的展望(1)无人机数据处理流程高精度相机标定DSM/DEM自动提取空中三角测量影像预处理正射纠正无人机遥感影像辐射纠正大范围正射影像自动镶嵌全景图快速拼接生成测区全景图测区正射影像图无人机遥感原始数据低空无人机遥感数据处理系统(1)无人机数据处理流程——高精度相机标定YwOwXwZwZcYcXc像点xixyoOcf投影中心像平面世界坐标系相机坐标系空间点I几何成像模型][][8634221086342210rOrKrKrKyyyrOrKrKrKxxxrr40,000122022240,0002220221yyxxOyyxxPyyrPdyyyxxOyyxxPxxrPdx4002020240020201,,yyxxOyyxxsyyyxxOyyxxsxpp径向畸变切向畸变薄棱镜畸变非量测相机:像主点焦距(1)无人机数据处理流程人造对象精密仪器多准直仪可测角准直仪和精密格网室内三维控制场平面格网简易三维刚体自然对象一维物体恒星同名点、绝对二次曲线和二次曲面铅垂线建筑物垂直线和灭点——高精度相机标定(1)无人机数据处理流程——无人机预处理影像旋转主点修正畸变改正格式转换(1)无人机数据处理流程——空中三角测量空中三角测量DSM自动提取影像正射纠正正射影像辐射处理正射影像拼接处理DSM滤波生成DTM(2)无人机数据处理关键算法——自动空中三角测量影像航向重叠度和旁向重叠度都不够规则像幅较小、像片数量多影像的倾角过大且倾斜方向没有规律航摄区域地形起伏大、高程变化显著,影像间的比例尺差异大、旋偏角大,影像有明显畸变等这些情况下实现自动空三是现有数字摄影测量系统的主要挑战,在大多数情况下都将导致错误结果.无人机数据存在的问题:(2)无人机数据处理关键算法建立金字塔分层影像SIFT特征匹配基于RANSAC的相对定向误匹配剔除,获得相对定向元素划分均匀网格,并提取Förstner特征点带核线约束的近似一维影像匹配将点位传递到金字塔影像下一层,逐层采用带核线约束的近似一维影像匹配原始影像上采用最小二乘匹配相对定向剔除误匹配点基于尺度/旋转不变的全自动相对定向——自动空中三角测量基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像–影像旋偏角较大)基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像–影像旋偏角较大,影像纹理缺乏)基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像–纹理缺乏,影像偏航较大)基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(倾斜摄影影像)影像A影像B影像C根据相对定向点,计算三幅影像的公共范围提取Förstner特征并进行灰度匹配,初步获得三幅影像的同名点根据核线约束,去除错误匹配用直方图统计去除错误匹配划分格网,根据模型连接比定义去除错误匹配根据几何相似关系,去除错误匹配输出最终模型连接点,得到模型连接比基于尺度/旋转不变的全自动模型连接(2)无人机数据处理关键算法——DSM/DEM自动提取技术算法采用由粗到细(Coarse-to-fine)的多级影像匹配策略,综合集成多种成熟的,性能互补的影像匹配算法,并在匹配算法的各个子模块之间进行质量控制,自动进行匹配粗差定位和剔除,充分利用高分辨率遥感影像所提供的新特点(高信噪比,高反差的影像,高地面覆盖重叠率等),获取成像区域的高精度DEM。+基于物方的多影像匹配(多目视觉)方法,可以同时匹配多于2景影像,有效地解决匹配困难地区(如重复纹理,遮挡区域)的三维信息自动提取问题;+融合多种特征进行匹配,如离散点和特征线,并采用TIN结构表达地面模型,有利于地形复杂地区的DEM生成;+兼顾影像的全局和局部信息,采用兼顾地形特征线信息的全局概率松弛法影像匹配算法,有效的解决了影像纹理缺乏区域(大面积沙漠,荒漠,冰雪覆盖区域)的自动地形测绘问题;+自适应匹配参数调整,可同时匹配各种不同地面分辨率,不同传感器的影像;例如:可同时匹配同一区域的SPOT510×5米分辨率HRS立体影像和2.5/5.0米分辨率HRG影像,从而自动生成该区域的DEMDigitalSurfaceModelofCityArea+具有独特的地貌细节精化匹配(GRM)技术,使生成的数字地面模型对微细地貌表达更好。可引入SRTM90、GTOPO30等地分辨率DEM做为初值,加快DEM的生成效率.由0.2米分辨率无人机航空影像获取的1米分辨率DSM数据(宁夏中卫市)由无人机航空影像获取的2米分辨率DSM数据(四川)(2)无人机数据处理关键算法——无人机遥感影像辐射校正(2)无人机数据处理关键算法——大范围正射影像自动拼接(2)无人机数据处理关键算法通常的拼接线自适应正射影像拼接线(躲避房屋,树木等)基于动态规划算法的正射影像拼接线提取——大范围正射影像自动拼接(2)无人机数据处理关键算法——大范围正射影像自动拼接(2)无人机数据处理关键算法将影像正射纠正到测区的平均高程面自动构建正射影像拼接网络利用多分辨融合算法实现拼接缝过渡快速生成拼接区域全景图(1)缩小算法创建Laplacian金字塔影像(2)针对拼接缝利用缩小算法创建高斯金字塔(3)各级上利用高斯金字塔影像作为权重对Laplacian影像进入加权融合(4)扩张算法从低层到高级顺序累加融合后金字塔影像,形成最终融合影像——全景图快速拼接高时相、高分辨率、高光谱、高重叠度等成像方式为测量物体带来大量数据的同时,也给数据处理技术带来了新的挑战。怎样及时将原始数据加工、处理,使之成为能被人们所理解与利用以及能由计算机系统识别、利用、分析的信息,特别是实时转化为所需要的信息,这是我们面临的一个严峻的课题。与传统摄影测量相比,新的数据获取技术为测量物体提供更高精度和更佳稳定性的基础数据。DMCUltraCam-DADS40(3)无人机数据快速处理技术(3)无人机数据快速处理技术法国欧空局已经开发了一套处理大重叠度影像的,集群式处理环境下比较成熟的高性能遥感影像数据处理软件“像素工厂”(PixelFactory),主要功能自动DSM生产,自动正射影像纠正等美国Intergraph公司为企业化高效生产正射影像而推出的软件系统PixelPipe,该软件为正射影像生产提供了可扩展的无缝解决方案,它主要包括以下特点:可以管理影像及元数据、智能分布式处理数据、严格的质检和质量评价和高度自动化的正射影像纠正。PixelPipe还处于发展的初期,今后还会扩展现有解决方案中功能,扩展主要体现在数据的获取、数据的后处理、自动空中三角测量、自动数字地面模型的提取、编辑和管理功能。(3)无人机数据快速处理技术DPGrid系统、PixelGrid系统具备网络化、自动化、智能化、分布式处理和并行处理等特性,是一个能够适应新型传感器、大范围、自动化、网络化、智能化的新一代数字摄影测量数据处理平台BasicconfigurationofPCworkstationclustersystemBasicconfigurationofhigh-qualitybladeserversystemHighqualitybladecomputersystemAutomated¶llelcomputationdatadataTaskschedulingcomputesdatadataPCworkstationsLANLANGigabyteswitchGigabyteswitch(3)无人机数据快速处理技术(3)无人机数据快速处理技术多种数字产品无人机遥感数据单机多核、多机多核集群处理与GPU并行处理技术(3)无人机数据快速处理技术(预处理)任务队列任务1任务2任务N………….任务处理调度器多核CPU任务处理单元任务处理单元任务处理单元任务处理单元多核CPU任务处理单元任务处理单元任务处理单元任务处理单元(3)无人机数据快速处理技术(预处理)(3)无人机数据快速处理技术(预处理)(3)无人机数据快速处理技术(空三)UCXP航空影像自动相对定向单机多核分布式处理实验(8核CPU,856像对只需75分钟)自动/高效航空影像区域网平差技术宁夏中卫市0.15米分辨率无人机影像(1100幅)区域网平差结果,自动化完成,共需1天左右时间(预处理、人工建工程、自动连接点量测+半自动控制点量测+人工微调)(3)无人机数据快速处理技术(DSM)重庆测绘院基于普通PC机多核并行的无人机航空影像处理实验(200像对只需3小时)Post-preprocessing:DSMtoDTMusingamodifiedfilterproposedbyVosselman,G.,2000(3)无人机数据快速处理技术(DSM滤波)(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)DSM编辑客户端DSM编辑客户端Internet/IntranetDSM编辑服务端多人网络分布式DSM在线编辑系统服务端:测区DSM编辑任务的分配(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)DSM分布式编辑客户端登录后自动从服务器上获取测区DSM(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)基于晕渲图的快速DSM编辑(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)基于立体模型的DSM精编辑(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)(3)无人机数据快速处理技术(正射纠正)任务队列任务1任务2任务N………….任务处理调度器多核CPU任务处理单元任务处理单元任务处理单元任务处理单元多核CPU任务处理单元任务处理单元任务处理单元任务处理单元(3)无人机数据快速处理技术(色彩处理)系统在HPXW6600四核图形工作站上的运行界面。B是单个任务执行情况A是三个任务同时执行情况(3)无人机数据快速处理技术基于图形处理单元的快速影像漫游大影像快速漫游技术分辨率0.2米,正射影像大小为756MB,基于FX1800显卡处理只需30秒而采用PixelGrid中基于CPU的纠正则需大约8分钟,加速比为16倍基于GPU的快速影像精纠正技术(3)无人机数据快速处理技术21张UCD航空遥感影像(面积约73平方公里)利用GPU纠正(单机单线程处理模式)(3)无人机数据快速处理技术基于GPU的快速影像精纠正技术(3)无人机数据快速处理技术基于GPU的快速影像精纠正技术在NVIDIAFX1800显卡和7200转速的SATA盘机器上运效率:生成21张正射影像,共9.2GB数据量,共花销约19分钟(3)无人机数据快速处理技术基于GPU的快速影像精纠正技术在NVIDIAQuadro4000显卡和1000转速SAS盘的机器上运行效率:生成21张正射影像,共9.2GB数据量,共花销约8分钟(3)无人机数据快速处理技术高性能刀片处理系统任务调度机器任务调度机器自动化处理部分任务调度部分数据数据PC+高性能刀片模式PC+多主机工作站模式任务调度机器任务调度机器自动化处理部分任务调度部分数据数据多个工作站多个工作站多个工作站多个工作站基于多机多核的分布式集群处理技术(3)无人机数据快速处理技术基于中间件的松散耦合并行服务架构增加或删除计算节点而无需修改现有系统,从而提高系统的可扩展性增加或删除计算节点而无需修改现有系统,从而提高系统的可扩展性2建立钻孔数据集市中间件可以屏蔽网络中参与处理的计算机平台的异构,从而可以透明地使用这些计算平台不同的实现但符合接口和协议规范的服务可以在系统中使用,因此具有比较好的开放性413中间件(Middleware)是位于平台(硬件和操作系统)和应用之间的通用服务,这些服务具有标准的程序接口和协议这种架构的优点:分布式应用程序中间层服务操作系统
本文标题:无人机遥感影像快速处理技术
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