特征跟踪是利用光学遥感影像量测冰川表面流速的主要方法,影像的太阳高度角、时间间隔和纹理特征等因素都会影响特征点匹配的精度,产生误匹配点对。本文拟选择Jutulstraumen冰川作为研究区域,采用基于三角网约束的分层匹配方法获取特征匹配点数据,结合阈值方向和绝对标准差均值(MAD)提出了识别和剔除误匹配点对的方法,最终得到连续、一致的冰流速度场。结果表明,该方法与基于相关系数的误匹配剔除方法相比,能够识别和剔除与邻域中流速方向有明显偏差的匹配点对,获取流速方向统一,流速连续的冰流场结果。
全球变暖是当前最受关注的环境问题之一，而大气CO2的持续上升曾被认为是导致温度增高的关键原因。但越来越多的研究显示，单独CO2的温室效应远不足以造成现有规模的增温。类似地，地史时期中CO2与温度的不匹配性也不断被发现。这些事实强烈暗示，除CO2之外，还存在其他更为主要的推动力。而水汽(water vapor)则是另一种重要的温室气体，且温室效应能力是CO2的两倍。本项目拟在青年基金基础上，进一步分析嘉荫太平林场组、乌云组和邻县萝北达连河组植物化石，分别代表坎潘期、塞兰特期、鲁帝特期等3个重要温室阶段。以被子植物叶相特征定量重建各阶段温度；以银杏气孔参数恢复古CO2，并查明其温室效应对温度变化的贡献率。同时，以高分辨率现代气候数据建立“水汽-温度”关系模型，整合应用于古气候分析，恢复古大气的水汽含量，揭示水汽温室效应对温度变化的贡献，从而确认影响温度变化的首要因素，为古气候研究提供新的思路。
2014-01针对月球探测器定点着陆任务的需要,研究了基于三维地形匹配的导航方法。对三维地形匹配问题,将高程方差图局部极值点作为三维地形特征,在构建地形特征之间的相对位置与角度不变量的基础上,提出了基于投票的三维地形匹配策略。针对测量噪声统计特性的不确定性,将Sage-Husa噪声估计算子与迭代卡尔曼滤波相结合,通过对测量噪声进行在线估计有效避免滤波精度下降甚至滤波发散的出现。数字仿真结果表明所研究的导航方法能够有效地实现探测器相对位置和姿态的精确估计。
为了满足月球车视觉系统实时性和可靠性的要求,提出了一种基于点和边缘特征提取的立体匹配算法。首先采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)方法对校正后的立体图像对进行预处理,以削弱噪声和对比度的影响。其次研究了图像的SIFT特征点和边缘特征提取和匹配方法,以获得月球车周围的环境概貌和障碍物信息。最后将匹配成功的SIFT特征与边缘特征相结合,计算特征点对应的三维信息,实现月面环境地形重构,验证了算法的有效性。
激光雷达的实时环境扫描与已构建环境模型之间的匹配是月球车即时定位与制图(SLAM)过程中的关键步骤,其收敛速度和准确性直接决定了SLAM的成败。月球表面是一种典型非结构化环境,其环境场景特征复杂。若通过三维激光匹配方式则传感器数据量大,特征匹配的难度高,实时性差。针对于此,本文提出了一种基于ICP算法的激光点扫描匹配方法-类等高线匹配方法,将二维激光雷达的实时扫描数据与已构建的三维环境高程图相匹配,利用RBPF粒子滤波实现位姿与地图状态的估计,采用自行研制的小型激光雷达硬件平台,较好地实现了月球车原理样机的快速SLAM过程。实验表明,基于该方法的即时定位与制图过程对于月球车位姿估计的鲁棒性强,实时性好。
SIFT算法具有较强的匹配能力,能够处理两幅影像之间在发生平移、尺度、旋转、光照、视角等变化的情况下的匹配问题。利用SIFT算法进行影像匹配,根据匹配点计算两幅影像之间的仿射参数,将左影像上的格网映射到右影像作为初始点,然后使用相关系数测度在右影像上初始点邻域范围搜索匹配点。实验结果表明,该方法能够得到很好的匹配效果。
"嫦娥"卫星三线阵CCD立体相机是实现月表地形观测的重要荷载,其以前、正、后视3种视角对月表进行连续扫描,获得南、北纬70°范围内3种不同倾角的二维推扫影像。在无月面控制点、卫星位置和姿态数据的条件下,基于数字摄影测量理论提出一种建立月表三维模型的方法:通过影像匹配获得前、正、后视二维推扫影像中的立体像对的像点坐标,在此基础上结合用准控制点后方交会解得的嫦娥卫星的空间位置和姿态数据,通过前方交会的方法解算出像元对应月面点的月球表面数字高程模型(DEM)径向高度数据,进而得到月表高程拟合模型、等高线分布图等,实现月表三维模型的建立。
月球是目前世界各国进行深空探测的首选星球,月球探测卫星属于传输型卫星。本文利用三线阵CCD摄影测量理论对月球摄影测量处理进行了可行性分析,指出其关键技术并提出解决方案,最后通过模拟实验进行验证.研究结果表明:三线阵CCD摄影测量理论可以较好地解决我国月球探测中的某些难题,完全可以应用于月球摄影测量中。
根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法。该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行。特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果。边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配。算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图。实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要。
对采用双目视觉来实现月球车自主导航提出了一种快速匹配的方法。首先,对相机的内外参数进行精确地标定,通过两相机的外参数对图像进行核线纠正,生成消除上下视差的核线;然后,在核线图像上,采用相关系数法进行由少到多的粗匹配,对匹配结果进行多重的检验,接着用最小二乘方法进行亚像素的精确匹配;最后,在匹配的像点间构建Delaunay三角网,建立两图像重叠区域的匹配关系,实现稠密匹配。对该方法进行了多组实验,实验结果表明:该方法可以快速、可靠地实现稠密的图像匹配。
