恭喜中国人民解放军61540部队;中科星图空间技术有限公司王建荣获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国人民解放军61540部队;中科星图空间技术有限公司申请的专利基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114494010B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202111555890.9,技术领域涉及:G06T3/4007;该发明授权基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法是由王建荣;胡燕;杨秀策;张桂滨;吕源;卢学良;杨彦通;王一;魏永强;秦进春设计研发完成,并于2021-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法在说明书摘要公布了:本发明提出一种基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法,属于卫星激光测距领域。该方法包括激光高程控制点库的构建技术和基于激光高程控制点库的双线阵影像匹配技术两部分。使用SQLite构建激光高程控制点数据库。在构建数据库时建立分表存储机制和命名准则;基于激光高程控制点库的双线阵影像匹配,主要根据激光高程控制点库的构建机制和双线阵影像的成像机制,将后视影像分块并利用MPI多进程快速遍历激光高程控制点数据库确定每块待处理影像所需的激光高程控制点。该方法将星载激光测高数据作为高程控制约束条件参与影像的区域网平差计算,可以有效提高光学卫星影像无控立体测图精度,从而实现无地面控制点的大比例尺立体卫星测绘工程。
本发明授权基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法在权利要求书中公布了:1.基于激光高程控制点库的多进程双线阵影像匹配方法,其特征在于,包括如下两个部分:激光高程控制点库的构建和基于激光高程控制点库的双线阵影像匹配;所述激光高程控制点库构建过程包括以下步骤:①创建SQLite空数据库;②对全球范围按照5度间隔进行均匀格网化分块,具体地,对全球-180~180,-90~90范围按照5度乘以5度的方式进行标准化格网分块,将每个标准化格网块作为一个数据库表;③以每个格网化块左下角经纬度整数值建立数据库表名,具体地,表名以格网块左下角经纬度整数值和东经E西经W北纬N南纬S组合的形式进行命名;④读取激光测高数据,使用激光高程控制点筛选模型筛选出高精度的控制点;所述筛选过程为:首先选取输入数据中的一组参数作为初步筛选参数,按照筛选准则对输入的激光高程控制点进行初步筛选;对经过初步筛选的激光高程控制点,再选取一组参数作为质量评价参数,按照质量评价准则进行质量评分,只有质量评价得分大于某一阈值的数据,才被最终筛选为高精度激光高程控制点;⑤对筛选出的高精度激光高程控制点,根据每个点的经纬度值插入到相应的数据库表中存储;所述基于激光高程控制点库的双线阵影像匹配过程包括如下步骤:①主进程进行后视影像的均匀分块处理;②将每个分块信息作为一个子任务打包;③主进程将所有任务包推送到各子进程;④每个子任务中根据分块范围搜索激光高程控制点数据库,确定激光高程控制点集合;⑤以每个激光高程控制点为中心r为半径的圆内进行Forstner特征点的提取,将激光点和特征点组成集合;⑥利用RPC参数文件计算前视和后视影像的像方关系变换模型,像方关系变换模型为在后视影像坐标系到前视影像坐标系点位转换的像方关系变换模型;所述像方关系变换模型的计算过程如下:利用后视影像分块获取的四角点经纬度范围与前视影像的四角点经纬度范围求交,获取重叠区域的最大外接矩形的四角坐标Xn,Yn,n=0,1,2,3,根据如下的正算公式求出前视和后视对应的重叠区域四角点像方坐标x′n,y′n和xn,yn,n=0,1,2,3; 通过像方坐标可以获取后视影像坐标系到前视影像坐标系像方的变换关系模型,关系变换模型采用6参的模式,如下式所示:xn=a0+a1xn+a2ynyn=a3+a4xn+a5ynan代表6参的关系变换模型,根据最小二乘拟合公式求解,n=0,1,2,3,4,5;⑦对每个点进行金字塔分辨率一致性处理和畸变重采样处理,采用均值金字塔进行分辨率一致性处理,利用像方变换模型采用双线性内插的方法进行畸变纠正;⑧根据每个金字塔层进行动态阈值相关系数纹理匹配,动态阈值设置如下;自适应选用分辨率相同或相近的金字塔层进行由低分辨率到高分辨率的逐层相关系数匹配,金子塔匹配过程中相关系数匹配采用动态匹配阈值机制,分辨率低的金字塔层匹配阈值高于分辨率高的金子塔层匹配阈值较高;⑨利用像方关系变换模型进行同名点集转换,具体过程为:同名点集中获取的匹配点对是位于后视影像坐标系下的同名点,根据如下公式像方关系变换模型将位于后视影像坐标系下的同名点对转换到前视影像坐标系下,就可以获取正确的匹配点集;x′n=a0+a1xn+a2yny′n=a3+a4xn+a5yn⑩利用RANSAC方法进行粗差剔除获取正确匹配点集; 子进程任务状态反馈到主进程; 主进程接收各子任务返回状态,待各子任务都完成,合并各子进程同名点对文件,输出结果; 主进程结束,返回总任务状态,处理流程结束。
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