一种结合图像特征的三维模型变化检测方法

摘要

本文提出了一种基于图像特征结合的三维模型变化检测方法。该方

法基于三维模型检测的理论，并结合了图像特征提取算法，能够更准确

地检测三维模型的变化，并给出变化的具体位置。我们通过对实验数据

的分析，证明了该方法的有效性和可行性。

关键词：三维模型检测；图像特征提取；变化检测；实验分析

引言

在三维模型应用中，三维模型的正确性是非常重要的，因为任何不

准确的三维模型都会影响到后续的应用和研究。而在实际应用中，三维

模型的变化是很常见的现象，可能是由于构建过程中的误差、建模过程

中的缺陷、或者是应用中的变化等原因导致的。因此，如何检测三维模

型的变化，准确的定位变化的部位，对于三维模型的应用具有非常重要

的意义。

目前，针对三维模型的变化检测，主要采用两种方法：基于三维模

型的重建和比较；基于三维模型的表面几何形状的测量和比较。前者需

要依靠三维模型的重建技术，比较复杂和耗时，而后者则需要基于三维

模型的几何形状进行比较，常常无法准确地检测到细微的变化。

本文提出了一种结合图像特征的三维模型变化检测方法。该方法采

用基于图像特征的方法，通过图像的比较来检测三维模型的变化，并能

够精确定位变化的位置。我们通过对实验数据的分析，证明了该方法的

有效性和可行性。

方法

本文提出的方法主要分为三个步骤：图像特征提取、图像特征比较、三维模型变化检测。

1.图像特征提取

首先，我们需要对三维模型进行拍照，获得一组图像作为检测对象。对于每张图像，我们采用特征提取算法对其进行特征提取，得到一组描

述该图像特征的向量。常用的图像特征提取算法包括：SIFT、SURF、ORB 等。

2.图像特征比较

针对两张图像的比较，我们采用SIFT 算法进行匹配，得到两张图像之间的匹配点集。匹配点集的数量越多，说明两张图像的相似度越高。

3.三维模型变化检测

在两张图像的比较基础上，我们采用三维模型变化检测的理论进行

变化检测。具体来说，我们需要将图像上相邻的匹配点对，映射到三维

模型的空间中，通过分析三维空间中点对的位置关系，来检测三维模型

的变化。

结果与讨论

实验数据来自于三维模型的变化数据集。我们选择了其中10 个测试对象进行了实验。首先，我们对每个测试对象进行了图像特征提取，并

根据SIFT 算法进行了匹配。得到了10 组匹配点集，每个匹配点集包含

2 张图像之间的匹配点对。然后，我们将匹配点对从图像空间中映射到三维空间中，并通过分析三维空间中的位置关系，来检测三维模型的变化。

实验结果表明，我们提出的方法能够准确地检测三维模型的变化，并给出变化的具体位置。对于实验数据中的10 个测试对象，我们的方法的准确率均超过90%。相比于传统的方法，结合图像特征的方法在准确率和检测速度上都有很大的提升。

结论

本文提出了一种新的基于图像特征结合的三维模型变化检测方法，

该方法采用图像特征提取和比较的方式，结合三维模型检测的理论，能

够更准确地检测三维模型的变化，并给出变化的具体位置。通过对实验

数据的分析，证明了该方法的有效性和可行性。在今后的三维模型应用中，该方法有着非常广阔的应用前景。

城市倾斜摄影实景三维模型数据质量检查方法实践

摘要：随着国家“十四五”基础测绘规划编制工作启动和“实景三维中国建设”项目的推动，越来越多的城市开展了基于倾斜摄影实景三维模型数据的生产，因此，如何科学合理地对倾斜摄影实景三维模型成果进行检查验收与质量评定是各测绘产品质监部门面临的问题。本文以提出了一套针对实景三维模型产品的检验方法，并归纳了实景三维建模的常见质量问题，通过分析成因，提出处理建议，为今后制定标准科学的质检规范提供实践参考。关键词：实景三维模型；倾斜摄影；质量检查与验收；质量元素引言随着“实景三维中国”建设的推进，倾斜摄影、机载雷达（LiDAR）等先进测绘技术的发展，为城市级实景三维建模提供了更好的技术手段。实景三维建模依托倾斜摄影测量数据

成果，结合摄影测量学、计算机图形学算法，通过自动化处理手段，可获得实景全要素、可量测的三维模型。现阶段，城市级实景三维建模生产主要包括基于倾斜摄影测量技术的实景三维建模（简称倾斜三维建模）和基于激光雷达（LiDAR）与倾斜摄影测量技术的实景三维建模（简称LiDAR 倾斜三维建模）两种。本文结合某市倾斜摄影实景三维模型建设项目成果质量检验工作，总结提出了针对实景三维模型数据的检查验收程序与质量评价方法。 1建模原理倾斜三维建模采用匹配三维建模技术，即从大重叠度的倾斜影像立体像对中，利用同名点匹配方式，通过数学运算生成三维点云，在此基础上快速构建三维模型，如图1所示。图 1 匹配三维建模示意图 LiDAR倾斜三维建模，将获取到符合要求的倾斜影像和区域点云成果，通过自动化或半自动化手段对两种数据进行解算合成处理，快速生成三维模型，如图2所示。图 2 LiDAR 倾斜三维建模示意图 2生产流程（1）倾斜三维建模，其主要生产流程如下：获取多视角倾斜影像；密集点云提取，基于多视影像构建金字塔、进行密集匹配，提取密集点云；Mesh模型构建，基于点云构建

掌握测绘技术中的遥感图像变化监测与分析方法讲解

掌握测绘技术中的遥感图像变化监测与分析方法讲解遥感图像变化监测与分析是测绘技术中非常重要的一项工作，它能够帮助我们实时监测和分析地表或地球环境的变化情况。遥感技术通过获取地球表面的电磁能量，并将其转化为可见的图像，从而实现对地表的监测和分析。下面，我们将详细介绍一些常用的遥感图像变化监测与分析方法。遥感图像变化检测的第一步是图像预处理，包括校正、编制和增强。校正是将原始图像根据地理坐标系统进行纠正，以确保图像的几何精度。编制是将校正后的图像通过像素级编码的方式转成数字图像，以方便计算机处理。增强是通过增加或减少图像的亮度、对比度、色彩饱和度等来提高图像的质量。在图像变化检测中，常用的方法有像元差异法、纹理分析法和变化检测法。像元差异法是对两幅或多幅图像进行逐像元比较，通过比较不同图像间的像元值差异来检测变化信息。通过该方法，我们可以定量地评估地表的变化情况。纹理分析法是基于图像纹理特征的变化检测方法，通过对图像纹理的分析来检测地表的变化情况。变化检测法是综合运用多种遥感图像处理技术，通过对图像的变换、降维和分类等方法来检测地表的变化。除了以上的方法，还有一些专门用于特定场景的变化监测与分析方法。例如，湖泊变化监测方法可以通过对不同时期的遥感影像进行水体提取，从而监测湖泊的变化情况。植被变化监测方法可以通过对不同时期的植被指数进行比较，来评估植被的生长状态和变化情况。建筑物变化监测方法可以通过对建筑物轮廓线进行分析，来监测建筑物的拆迁、新建或改建情况。在实际应用中，遥感图像变化监测与分析方法通常需要与地理信息系统（GIS）相结合，以便更好地利用和分析所获得的变化信息。GIS可以对变化信息进行空间分析和统计，帮助我们更好地理解地表变化的空间分布特征和发展趋势。

一种基于深度学习的点云三维物体检测方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利说明书 (10)申请公布号CN 113095172 A (43)申请公布日2021.07.09 (21)申请号CN202110334132.8 (22)申请日2021.03.29 (71)申请人天津大学地址300072 天津市南开区卫津路92号 (72)发明人雷建军于传波彭勃王梦园刘秉正 (74)专利代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所代理人李林娟 (51)Int.CI G06K9/00(20060101) G06K9/34(20060101) G06K9/46(20060101) G06K9/62(20060101) 权利要求说明书说明书幅图(54)发明名称一种基于深度学习的点云三维物体检测方法 (57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的点云三维物体检测方法，包括：通过分层体素编码模块提取点云场景中点稀疏、点密集区域中非空体素的特征表示；通过注

意力模块融合组合的体素特征以有效的获得体素的特征表示点云场景；通过高度信息补充模块引入点云BEV图以补偿体素特征图高度信息；通过通道注意力模块提取掩模处理后的特征图中有用的信息以提高几何结构感知能力；构建一特征学习网络用于挖掘特征图中的高级语义特征，在输出端增加了一个体素分割任务来判断非空的体素是否属于目标物体，并基于多任务检测头，设计了一个总体的损失约束网络；将训练后的损失约束网络用于三维物体的检测任务。法律状态法律状态公告日法律状态信息法律状态 2021-07-09公开公开 2021-07-27实质审查的生效实质审查的生效2022-08-05授权发明专利权授予

无人机图像处理中的图像配准算法研究

无人机图像处理中的图像配准算法研究无人机技术在近年来得到了广泛的应用和发展，其中图像处理是无人机应用的重要方面之一。图像配准是一项在无人机图像处理中非常关键的任务，它可以提高图像数据的有效性和可靠性。本文将重点研究在无人机图像处理中的图像配准算法。图像配准是指将不同视角或者时间拍摄到的图像进行对齐、校正，以使得它们能够准确地在同一个坐标系下进行比较和分析。在无人机图像处理中，图像配准可以用于构建三维模型、目标识别、变化检测等各种应用。在图像配准算法的研究中，有许多不同的方法，下面将介绍其中的几种常见的算法。第一种是基于特征点匹配的图像配准算法。该方法利用特征点的空间位置和描述子来进行图像匹配，以实现图像的对齐和校正。常见的特征点包括角点、边缘点、斑点等。通过特征点的选择、提取和匹配，可以实现不同视角、尺度和旋转角度的图像之间的配准。该方法具有较好的鲁棒性和准确性，但对图像的质量和噪声敏感。第二种是基于区域的图像配准算法。该方法通过选择和匹配图像中的区域，实现图像的对齐和校正。常见的区域包括图像的边界、纹理、颜色等特征。通过对区域进行选择、提取和匹配，可以实现不同视角、光照条件下的图像之间的配准。该方法相对于特征点匹配较为复杂，但可以处理一些特定的图像问题。第三种是基于几何变换的图像配准算法。该方法通过计算图像之间的几何变换关系，实现图像的对齐和校正。常见的几何变换包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。通过计算图像的几何变换关系，可以将图像在空间中进行对齐和校正。该方法相对较为简单，但对于复杂的图像和场景可能不够准确。除了以上几种常见的图像配准算法外，还有许多其他的方法，如基于统计特征的配准算法、基于深度学习的配准算法等。这些方法具有各自的优缺点，可以根据不同的应用需求来选择使用。

医学影像图像配准与建模技术研究

医学影像图像配准与建模技术研究近年来，随着医学影像技术的发展，医学影像图像配准与建模技术成为了重要的研究课题。医学影像图像配准与建模技术是指将不同的医学影像数据进行配准并建立三维模型，以提供更准确、全面的医学信息，为医疗诊断和治疗决策提供有力的支持。医学影像图像配准技术是将不同的医学影像数据在空间中进行对齐的过程。它可以确保不同时间、不同角度或不同设备采集的图像之间的一致性，从而更好地进行医学分析和诊断。常见的医学影像配准方法包括刚性配准、非刚性配准和多模态配准。刚性配准是最简单也是最常见的一种配准方法，它假设图像之间只存在旋转和平移变化。通过寻找最佳的旋转角度和平移距离，将图像进行对齐。刚性配准方法适用于需要保持解剖结构完整的情况，如手术导航和影像导航。非刚性配准是一种更复杂的配准方法，它允许图像进行弹性变形，从而更好地对齐非刚性变化的结构，如肌肉和组织。非刚性配准方法通常基于仿射变换、弹性变形模型或表面匹配算法。这些方法可以通过优化算法来实现图像的对齐，从而在医学影像分析和手术中提供更准确的信息。多模态配准是将来自不同模态的医学影像数据进行对齐的方法。它可以将来自CT、MRI、PET和SPECT等不同模态的图像融合在一起，从而提供更全面和完整的医学信息。多模态配准方法通常基于图像的特征提取和匹配，通过寻找最佳的变换参数来实现图像的对齐。

除了医学影像图像配准技术，医学影像图像建模技术也是医学影像研究的重要领域。医学影像图像建模技术是指基于医学影像数据构建三维模型的方法。这些模型可以用于解剖结构分析、手术模拟和生物力学分析等领域。医学影像图像建模技术可以通过图像分割、特征提取和三维重建等步骤来实现。图像分割是将医学影像中的组织结构进行分割和提取的过程，常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。特征提取是从分割后的图像中提取相关的特征信息，如形状、纹理和密度等。三维重建是将分割和特征提取后的二维图像转换为三维模型的过程，常见的重建方法包括体素的填充和曲面重建等。医学影像图像配准与建模技术在医疗领域具有广泛的应用价值。它可以为医生提供准确和全面的医学信息，帮助他们更好地进行疾病诊断和治疗决策。例如，在神经外科手术中，医学影像图像配准与建模技术可以帮助医生准确定位病灶和重要解剖结构，提高手术的安全性和成功率。在肿瘤治疗中，医学影像图像配准与建模技术可以帮助医生评估肿瘤的生长和扩散情况，制定个体化的治疗方案。随着计算机技术的不断进步，医学影像图像配准与建模技术也在不断发展和创新。未来，通过更先进的算法和硬件设备，医学影像图像配准与建模技术将能够更准确、更实时地提供医学信息，为医疗诊断和治疗决策提供更大的帮助。同时，医学影像图像配准与建模技术还可以与人工智能和机器学习等技术相结合，实现自动化和智能化的医学影像分析，进一步提高医疗水平和健康服务质量。综上所述，医学影像图像配准与建模技术是医学影像研究中的重要课题。它可以将不同的影像数据进行配准并建立三维模型，为医疗诊断和治疗决策

ct数据三维建模的方法

ct数据三维建模的方法 CT数据三维建模的方法引言：随着医学图像处理和计算机科学的快速发展，CT（计算机断层扫描）成为了医生进行诊断和手术规划的重要工具。然而，直接使用CT图像进行医学分析和操作存在一些困难，因为CT图像是二维的，并且在某些情况下难以理解。因此，将CT数据转换为三维模型是一种将医学图像信息可视化的有效方法。本文将介绍CT数据三维建模的方法，逐步解释每个步骤。步骤一：数据获取和预处理首先，需要收集CT图像数据。CT扫描利用X射线通过身体的不同组织层面来获取图像。采集到的数据需要通过DICOM（数字图像和通信医学）格式保存，并确保与计算机系统兼容。预处理是为了减少噪声和增强图像质量，包括去除伪影、滤波和重建算法等。步骤二：图像分割图像分割是将CT图像中的不同组织结构或对象边界分离开来的过程。它是构建三维模型的基础步骤。分割可以使用手动或自动的方法实现。手动分割需要医生通过绘制轮廓来识别感兴趣的结构，但这种方法费时费力且容易出错。自动分割主要利用阈值分割、区域生长、边缘检测等算法来识别并分离结构。根据不同的结构特征，可以选择适当的分割算法。

步骤三：三维重建在图像分割完成后，需要将分割结果转换为三维模型。三维重建技术可以分为基于体素和基于表面的方法。基于体素的方法将分割结果表示为体素网格，可以通过将体素赋予不同的属性（如颜色、密度等）来创建三维模型。基于表面的方法则通过连接边界点或提取表面轮廓创建模型。步骤四：模型编辑和修复创建三维模型后，可能需要进行模型编辑和修复。模型编辑包括移动、旋转、缩放等操作，以使模型适应特定的需求。模型修复主要是为了修复因图像分割和重建过程中产生的缺陷或不完整的区域。通常使用填充、平滑和修剪等技术对模型进行修复。步骤五：模型渲染和可视化模型渲染是将模型表面赋予逼真的外表特征的过程。通过为模型添加材质、纹理和光照等属性，可以提高模型的真实感和可视化效果。模型渲染技术包括平面渲染、阴影、投影和体积渲染等方法。渲染后的模型可以通过三维可视化软件或虚拟现实设备进行交互式操作和观察。步骤六：应用和分析最后一步是根据特定的医学和研究需求应用和分析三维模型。医生可以利用三维模型进行手术规划、病灶分析和治疗模拟等。研究人员可以使用三

基于深度学习的遥感图像变化检测

基于深度学习的遥感图像变化检测基于深度学习的遥感图像变化检测摘要遥感图像变化检测是一项非常重要的任务，它有广泛的应用，例如环境监测、城市规划和农业等方面。基于深度学习的遥感图像变化检测是近年来应用广泛的一种方法，它不仅能够实现高效的变化检测，而且能够提高检测的准确性。本文提出了一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，该方法使用深度神经网络来学习图像中的变化信息。首先，提取两张遥感图像的特征，然后将这些特征输入到一个神经网络中进行训练。在测试时，将新的遥感图像进行输入，神经网络将输出图像中发生变化的位置和种类。我们使用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来实现变化检测。实验结果表明，所提出的方法能够高效、准确地检测遥感图像中的变化，并且能够克服传统方法中的一些局限性。关键词：遥感图像；变化检测；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络 1. 引言随着遥感技术的发展，遥感图像已经成为获取地球表面信息的

重要手段。遥感图像具有广泛的应用，例如环境监测、城市规划和农业等方面。而随着时间的推移，地球表面会发生变化，因此，遥感图像的变化检测成为了一项非常重要的任务。传统的遥感图像变化检测方法主要是基于像素差异，通过像素级别的比较来检测图像中的变化。这种方法虽然简单易用，但是由于遥感图像中存在大量的噪声和背景干扰等问题，因此会出现误检、漏检等情况。而基于深度学习的遥感图像变化检测方法则能够避免这些问题，能够提高检测的准确性。 2. 相关工作近年来，深度学习在遥感图像处理领域得到了广泛的应用。许多学者利用深度学习的方法来做遥感图像的分类、分割、检测等任务。在遥感图像变化检测方面，也已经有了一些相关的研究。 Li等人（2017）提出了一种基于深度神经网络的遥感图像变化检测方法，该方法使用了迁移学习的方法来加快模型的训练速度。Wang等人（2018）则是使用卷积神经网络（CNN）来做变化检测，并将该方法应用于城市规划方面。Kuang等人（2019）则是利用循环神经网络（RNN）来做遥感图像变化检测，提高了检测的准确性。 3. 方法本文提出了一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，主要

适合遥感影像的_变化检测模型_概述及解释说明

适合遥感影像的变化检测模型概述及解释说明 1. 引言 1.1 概述在当今信息时代，遥感影像变化检测成为了重要的研究领域。随着航天技术和数字影像处理的快速发展，遥感影像数据大规模获取得以实现，从而为了解地表变化提供了可靠的手段。通过分析两个或多个时间点的遥感影像数据，我们可以探测到地表物体、地貌及环境条件等方面的变化情况。 1.2 文章结构本文将从三个方面对适合遥感影像的变化检测模型进行概述及解释说明。首先，在“2. 变化检测模型概述”部分，我们将介绍遥感影像变化检测的概念、变化检测的重要性以及常见的变化检测方法。接着，在“3. 变化检测模型解释说明”部分，我们将详细讨论数据预处理步骤、特征抽取和选择方法以及模型训练与评估策略。最后，在“4. 实验结果与讨论”部分，我们将描述实验所使用的数据集，并对模型结果和性能评价进行分析与讨论。 1.3 目的本文旨在全面概述适用于遥感影像的变化检测模型，并对其进行解释说明。通过本文的阐述，读者将能够了解遥感影像变化检测的核心概念与方法，并对数据预

处理、特征抽取和选择以及模型训练与评估策略等方面有更深入的理解。同时，我们也致力于展示实验结果和讨论，以验证变化检测模型在实际应用中的有效性和可行性。最重要的是，本文还提供了未来研究方向的展望，为相关领域研究者提供参考和启示。 2. 变化检测模型概述 2.1 遥感影像变化检测概念遥感影像变化检测是指通过对比不同时间或不同地点的遥感影像数据，识别和分析地物或环境在时空上发生的变化。遥感影像变化检测广泛应用于城市规划、土地利用、自然资源管理等领域。这一技术可以帮助我们了解地球表面的动态变化情况，并提供重要的信息支持。 2.2 变化检测的重要性变化检测在许多领域中具有重要的应用价值。例如，在城市规划中，通过对建筑物和道路等陆地利用类型的变化进行监测，可以及时调整和优化城市布局；在环境研究中，可以跟踪森林覆盖度、湖泊水位等自然资源随时间演变的情况。因此，准确有效的变化检测方法对于社会经济发展和环境保护具有重要意义。 2.3 常见的变化检测方法介绍目前存在多种不同的遥感影像变化检测方法，其中比较常见且常用于研究与实践的方法包括：

三维目标检测

三维目标检测三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是通过分析图像和点云数据，检测和识别三维环境中的物体。与传统的二维目标检测相比，三维目标检测需要额外考虑物体在空间中的位置和姿态，具有更高的难度和复杂性。三维目标检测的应用范围广泛，包括自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。其中，在自动驾驶领域，三维目标检测可以帮助车辆感知周围的障碍物和行人，从而避免事故发生，提高交通安全性。在三维目标检测中，常用的数据来源包括图像和点云。图像是最常见且易于获取的数据类型，通过图像可以获取物体的外观特征。而点云是由激光雷达等传感器获取的，可以提供物体的三维坐标信息。将图像和点云相结合，可以得到更全面和准确的三维环境信息。三维目标检测主要包括物体检测和物体识别两个步骤。物体检测是指在三维场景中，通过使用检测器来定位和检测场景中的所有物体。常用的物体检测方法包括基于深度学习的方法和基于传统算法的方法。其中，基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，通过训练数据来学习物体的特征表示。基于传统算法的方法通常使用特征提取和模型拟合等技术，通过提取物体的形状、纹理等特征来进行检测。物体识别是指在检测到物体后，对其进行进一步的分类和识别。

常用的物体识别方法包括基于模型的方法和基于深度学习的方法。基于模型的方法通过使用预定义的物体模型和特征匹配等技术，来进行物体识别。基于深度学习的方法则通过训练数据来学习物体的特征表达能力，并通过使用卷积神经网络等网络结构来实现物体的识别。三维目标检测的研究面临着许多挑战和困难。首先，三维环境中的数据维度较高，并且存在着大量的噪声和不确定性。其次，三维目标检测需要解决物体在空间中的遮挡、投影和尺度等问题。此外，三维目标检测的计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。综上所述，三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其可以帮助实现自动驾驶、机器人导航等应用。三维目标检测涉及到物体检测和物体识别等任务，需要结合图像和点云等数据源进行处理。然而，三维目标检测仍面临着诸多挑战和困难，需要进一步研究和解决。

基于多模态融合的三维目标检测方法研究

基于多模态融合的三维目标检测方法研究基于多模态融合的三维目标检测方法研究摘要：随着三维技术的发展，三维目标检测在车辆自动驾驶、智能监控等领域中具有重要的应用价值。基于多模态融合的三维目标检测方法能够利用不同传感器获得的数据，综合考虑多种信息，提高目标检测的准确性和稳定性。本文结合当前相关研究成果，分析了多模态信息的特征和优势，比较了单模态和多模态方法的效果，并在此基础上提出了一种基于深度学习和多模态融合的三维目标检测方法。该方法将激光雷达、摄像头和雷达等传感器的数据进行特征提取和融合，并通过卷积神经网络（CNN）进行三维目标检测。实验结果表明，该方法相比于单模态方法和传统方法，具有更高的检测精度和鲁棒性，在监测交通场景、行人和车辆等目标方面有着广泛的应用前景。关键词：三维目标检测；多模态融合；深度学习；卷积神经网络；交通场景一、背景三维目标检测是指在三维场景中识别和定位不同类型的目标（如车辆、行人、建筑、道路等），并提取对应的语义信息和结构信息。目前，三维目标检测已经广泛应用于无人驾驶、智能监控、建筑构建等领域。传统的三维目标检测主要基于激光雷达（Lidar）或摄像机等单一传感器数据，存在识别精度不高、数据处理速度慢、受振动、光照影响大等局限性。因此，如何综合多种传感器的信息，提高三维目标检测的

准确性和稳定性，成为当前研究的热点问题。二、多模态信息融合的优势多模态信息融合是指将来自不同传感器的数据进行融合，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。目前，常用的多模态传感器包括：激光雷达、摄像头、雷达、GPS等。在多模态信息融合中，不同传感器数据的特征和优势需要被充分利用。 1. 激光雷达激光雷达在三维目标检测中的优势在于：高精度、高分辨率、高垂直分辨率、不受光照影响、能够检测到静态和动态障碍物等。激光雷达通过扫描激光束，在时间和空间上测量距离和位置信息，由此可以生成高分辨率的点云数据。点云数据能够对物体进行精确的空间分类和定位，并将其表示为三维箱体或点云围栏的形式。 2. 摄像头摄像头在三维目标检测中的主要作用是获取RGB图像和深度图像。RGB 图像能够提供物体形状、颜色、纹理等信息，深度图像则能够提供像素点到物体表面的距离信息，帮助快速分割和识别物体。另外，摄像头还可以通过自动曝光、自动对焦、车辆行驶速度等信息，对环境变化做出相应的调整。 3. 雷达雷达在三维目标检测中可以帮助识别动态目标、广泛应用于车辆自动驾驶、无人机控制等领域。雷达主要通过发送微波信号，利用回波的信号来感知环境，并生成对应的点云或雷达图像数据。由于雷达的扫描范围和范围扫描速度较激光雷达和摄像头要小，因此在多模态融合

浅议三维场景数据质量检验与验收的方法

浅议三维场景数据质量检验与验收的方法摘要:由于倾斜摄影测量技术的不断发展，三维立体模型在各个方面都得到了广泛的应用，而真实的三维模型比传统的人工建模更能体现出真实的物体。国内各地都在建立自己的三维实体模型数据库，但是目前还没有制定出一个3D实体模型的质量检验标准，各地都是根据自己的需要来检验。本文基于传统的人工三元模型数据质量检验规范，在对实际三维模型进行检验的同时，根据实际三维模型的特性，对其进行了改进，并总结出了一套真实的三维模型数据检验方法。关键词：倾斜照相测量；立体立体建模；品质检验前言近年来，随着计算机技术、计算机视觉技术的不断发展，传统的人工三维建模方法已不能适应人们的需要。传统的手工三维模型建立在 CAD平面图、航空影像和3D Max模型的基础上，但由于大量的人工操作，造成施工周期长、精度不高、纹理与实间误差大、时效性差，因而无法真正满足用户需要。随着倾斜摄影测量技术的迅速发展，以及无人机、航空机载设备的发展与完善，本特利公司Context Capture Center、 Skyline Photomesh等倾斜照相三维模型软件的开发与完善，为实现大中城市乃至超大城市的三维立体数据生成提供了切实可行的方法。目前国内一线、二线城市都在进行区县乃至全城的倾斜影像三维模型数据的制作工作，但目前业界尚未制定和发行有关的标准，主要是根据以往的3D建模结果，根据经验进行检验。本文以实际工程为例，对现场的三维建模质量进行了讨论。 1.实景三维建模的内容实际的3D模型检验内容包含6个质量要素。主要内容有：空间参考框架、建筑物模型精度、模型完整性、场景效果、数据组织、附属设施等。

基于图像处理的三维测量方法

基于图像处理的三维测量方法作者：冯嘉琦周唯来源：《中国新通信》 2020年第17期冯嘉琦周唯 91550部队43分队【摘要】三维测量通过获取景物的立体信息，能够对景物的几何形状进行精确地描述。在计算机立体视觉中，基于图像的三维测量是一项非常重要的技术，其特点主要为具有较好的稳定性、较快的处理速度、较高的精度及非接触测量等。本文主要对通过图像实施三维测量的手段和方法进行介绍，对各个方法的基本原理进行全面分析，同时对其各自的特点进行详细说明。【关键词】图像处理三维测量方法计算机立体视觉对于传统的成像技术来说，它能够利用透视将立体的景象在二维平面上进行投影，这样会使景物的深度信息受到损失，利用复杂的暗示，人眼即便能够对物体的远近进行判别，然而针对计算机来说，暂时不能实现上述功能。在三维测量系统中，图像的传感器是CCD摄像机，对精密测量、图像处理等技术综合运用，能够使三维的坐标测量实现非接触，其具有显著的优点，例如造价低，具有较高的自动化程度、效率和精度等，且在诸多的领域中发挥着显著作用，例如国防航天、工业产品的检测、工业产品的加工等[1]。一、测量方法分类情况现阶段，被动式和主动式是三维测量的主要分类，其中被动式三维测量方法在测量过程中主要借助物体周围的光线，例如摄影测量法就是典型的被动式三维测量方法；主动式三维测量方法在测量过程中主要对被测量物体进行光源照明，例如结构光技术、相位测量等[2]。具体情况如下表1所示。二、分析三维测量中摄像机定标的原理摄影测量学是摄像机定标技术的主要来源。数学解析方法主要应用于摄影测量学中，通常情况下，在定标期间主要通过数学方法处理图像中获得的数据。然而，随着时代的发展，摄影测量具有非常巨大的改变，逐渐朝向自动化、实时化方向发展。

遥感图像变化检测

遥感图像变化检测方法(简称变化检测)根据处理目标要求可以分为三类:特定类目标的变化检测,如机场、桥梁、港口、导弹基地等目标的变化检测;线性体目标的变化检测,如道路、机场、桥梁和一般建筑物等目标的变化检测;大面积目标的变化检测,如某地域的植被变化、城市的发展、洪水灾害评估等。本文系统地研究了基于模式识别知识检测特定类目标、线性体目标和大面积目标变化的变化检测方法。为了实现对特定类目标的变化检测,本文提出了一种基于目标检测的变化检测方法。该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、特定类目标建模、检测特定类目标、确定特定类目标的位置、比较特定类目标在参考图像和检测图像中的位置、报告变化情况。本文提到的特定类目标建模,是对某类特定目标的共同属性进行建模,即一般模型,而不是针对某个具体目标进行详细的状态描述。本论文提出的机场检测法在试验中达到了100%的正确检测率。确定了检测图像中的机场位置后,就可以将检测结果与参考图像中的机场位置进行比较,从而实现机场位置变化的检测。对于检测线性体目标的变化,本论文提出了一种基于边缘检测的变化检测方法。该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、图像标准化、提取参考图像及检测图像的边缘、匹配边缘图像中的边缘并获得边缘差分图像、标注变化情况。边缘检测算子的性能直接影响变化检测结果。本论文提出了一种全新的边缘检测算子—正弦算子。本论文详细分析了边缘算子的三个性能准则:检测性能、定位性能和响应唯一性,在此基础上提出了正弦算子。正弦算子不但具有较好的容噪能力,并且能够检测到灰度变化较小的边缘。理论结果和试验结果都证明正弦算子是一个性能卓越的边缘检测算子。本文提出了一种中高分辨率遥感图像的聚类方法。该聚类方法的过程分为两部分:学习过程和识别过程。学习过程为:选取图像特征、使用已知类别的特征训练BPC网络;识别过程为:输入待分类图像、预处理滑动窗口中图像、计算滑动窗口的图像特征、使用BPC网络判断滑动窗口中心像素的类别、在图像中逐点移动滑动窗口、完成整个图像的分类。试验结果表明,本文的特征提取法和图像聚类法能获得较好的图像聚类精度。遥感图像数据获取系统近期发展的主要方向是提高空间和时间分辨率,这使遥感图像数据量有了巨大的增加。大量的数据和有限的人工分析员必将导致有很多图像无法被浏览。而在实际中,我们却非常需要分析员浏览相关图像。如果我们知道需要浏览的具体图像和图像中的具体目标,这个问题就很容易解决了。然而,大多数情况下,我们并不知道哪个图像中包含了我们需要寻找的信息。但是,我们可以利用数字图像的许多性质,通过计算机浏览所有的图像并把我们的注意力引导至相关的图像。实现这一目的主要有两个方法:使用计算机对图

图像变化检测方法综述

题目：图像变化检测方法综述学号：姓名：

图像变化检测方法综述摘要图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。关键词：变化检测遥感模糊贴近度

1.引言随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。随着土地覆盖变化的复杂性以及遥感数据多样性的增加, 新的变化检测方法以及新的图像处理算法不断涌现, 例如, 利用变化向量分析法、马尔科夫随机场模型进行变化检测, 利用概率统计学理论进行基于图斑的变化检测法, 利用支撑向量机、面向对象技术进行分类等。总之, 多项研究与实践证明, 目前还没有哪种方法被普遍认为是最优的, 由于这些方法大多是在不同的环境下基于不同的用途提出来的, 各自具有不同的适用性与局限性。伴随着遥感数据获取技术的快速发展, 越来越多各具特色的遥感数据及其组合对变化检测提出了新的技术要求。 2.遥感图像变化检测技术现状遥感影像变化检测是从不同时期的遥感数据中, 定量地分析和确定地表变化的特征与过程。简单地说就是通过遥感手段, 对同一地区不同时期的两个影像提供的信息进行分析、处理与比较, 获取该时间段内的土地利用与覆盖变化信息。从技术流程上看, 一般包括影像预处理、变化信息发现、变化区域提取与变化类型确定几个过程, 在对图像进行预处理完后，剩下的关键环节是变化信息发现, 多数研究都是围绕该环节进行的。本文从算法的角度将目前变化检测的方法分为四类: (1)基于简单代数运算的变化检测； (2)基于图像变换的变化检测； (3)基于图像分类的变化检测；

SAR图像的变化检测方法研究的开题报告

SAR图像的变化检测方法研究的开题报告一、选题背景随着遥感技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）成像技术在遥感数据获取中占有重要地位。SAR在地形高程测量、海洋动力学研究、天气预报、环境监测、城市规划等许多方面都有广泛应用。SAR图像的变化检测是SAR遥感应用领域中的一个重要问题，具有很高的实用价值和研究意义。SAR图像的变化检测能够发现目标在时间和空间上的变化，具有很大的应用前景，如农业、林业、城市规划、环境监测、军事情报等领域。变化检测是SAR图像处理中的一个重要问题，其目的是从SAR图像序列中提取出目标发生的时空信息。变化检测方法主要包括像元比较法、特征变化法、模型变化法等。但由于SAR图像的特殊性质，使得SAR图像变化检测面临着一系列的挑战，如光照、噪声等因素的影响，时序差异、图像配准等因素等，因此，如何高效、准确地进行SAR图像变化检测，是当前研究中亟待解决的关键问题。二、研究内容及方法本文将从以下几个方面开展研究： 1. SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论研究。在了解SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论后，对变化检测的研究方法进行探讨。 2. 基于像元比较法的变化检测方法的研究。像元比较法是一种简单、直观的变化检测方法，通过对像素点进行对比来检测目标的变化。本文将介绍像元比较法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 3. 基于特征变化法的变化检测方法的研究。特征变化法能够对SAR 图像的像素进行分析，发现其中的特征变化，从而实现对目标变化的检

测。本文将介绍特征变化法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 4. 基于模型变化法的变化检测方法的研究。模型变化法通过建立模型来描述SAR图像中的目标状态和环境特征，在此基础上进行变化检测。本文将介绍模型变化法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 5. 综合对比以上三种变化检测方法，比较其优缺点，提出针对SAR 图像的变化检测方法。三、预期成果本课题的预期成果如下： 1. 深入理解SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论，掌握像元比较法、特征变化法和模型变化法等变化检测方法及其优劣。 2. 提出一种基于SAR图像特点的变化检测方法，能够有效应对SAR 图像变化检测中存在的问题，具有优良的检测性能。 3. 根据在实际应用中的研究和分析，探讨SAR图像变化检测的适用性、局限性以及进一步研究方向。

遥感影像变化检测综述

遥感影像变化检测综述一、本文概述随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像变化检测已成为地球科学、环境科学、城市规划等领域的重要研究工具。本文旨在综述遥感影像变化检测的基本原理、方法、技术及其在各领域的应用，以期对遥感影像变化检测领域进行全面的梳理和总结，为相关研究和应用提供参考和借鉴。本文首先介绍了遥感影像变化检测的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遥感影像变化检测的主要方法和技术，包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法等。本文还探讨了遥感影像变化检测在土地利用/覆盖变化、城市扩张、自然灾害监测等领域的应用，并分析了当前遥感影像变化检测面临的挑战和未来的发展趋势。本文旨在为遥感影像变化检测领域的研究者和实践者提供全面的理论支持和实践指导。二、遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测是一种通过对比不同时间点的遥感影像，识别并提取地表覆盖和特征变化的技术。其基本原理主要基于遥感影像的像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测。在像素级变化检测中，通过对两个或多个时相的遥感影像进行像

素级别的比较，直接识别出发生变化的区域。这种方法通常依赖于像素值的差异，如灰度值、色彩值等，通过设定阈值或采用统计方法来判断像素是否发生变化。像素级变化检测能够提供较为精细的变化信息，但也可能受到噪声、光照条件、传感器差异等因素的影响。特征级变化检测则侧重于从遥感影像中提取出关键特征，如纹理、形状、边缘等，并对这些特征进行变化分析。这种方法通过提取和比较不同时相影像中的特征信息，可以更加准确地识别出地表覆盖和特征的变化。特征级变化检测通常需要对遥感影像进行预处理，如滤波、增强等，以提高特征提取的准确性和稳定性。决策级变化检测是在更高层次上对遥感影像进行变化分析。它通常基于分类或目标识别的结果，通过比较不同时相影像的分类结果或目标识别结果，来判断地表覆盖和特征的变化。决策级变化检测可以提供更加宏观和全面的变化信息，但也需要更加复杂的算法和模型支持。遥感影像变化检测的基本原理是通过对比不同时点的遥感影像，识别并提取出地表覆盖和特征的变化信息。这一过程中，像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测各有其特点和应用场景，可以根据具体需求和条件选择合适的方法和技术。为了提高变化检测的准确性和稳定性，还需要对遥感影像进行预处理、噪声抑制等步骤，以及结

基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法

基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法王文杰，赵忠明，朱文清中科院遥感应用研究所图像处理部邮箱中国，北京100101,9718 wangwenjie@https://www.360docs.net/doc/e519039942.html, 摘要--高分辨率卫星影像为遥感应用提供了丰富的地球表面信息。利用变化检测技术从高分辨率遥感影像中提取目标区域变化并且迅速地更新地图数据库已经成为遥感信息处理研究的焦点。然而传统的变化检测方法并不适用于高分辨率遥感影像。为了克服传统的像素级变化检测方法的局限和高分辨率遥感影像变化检测的困难，本文以面向对象的分析方法为基础呈现了一种新颖的用于检测高分辨率遥感影像变化的多尺度，多特征融合方法。实验结果表明在高分辨率遥感影像变化检测方面这种方法与传统的像素级方法相比有较强的优势。关键词:面向对象;多尺度分割;光谱特征;纹理特征;形状特征;融合一简介由于从环地卫星获取的数据的短间隔重复性覆盖和始终如一的图像质量，变化检测是其主要应用之一[1]。20年来,高分辨率遥感影像变化检测已成为遥感影像处理领域一项重要研究并且已被广泛应用于地理信息系统更新，资源、环境监测，城市规划和国防建设等领域[2]。目前已经存在各种各样的变化检测方法。图像差分法，主成分分析法，分类后比较法，向量分析法是传统变化检测中最常用的一些方法[3-4]。这些方法被典型地应用于像Landsat TM这样的中等空间分辨

率的卫星影像[5-9]。然而，当涉及高分辨率影像变化检测研究的时候，这些方法就有了一些缺点。传统的基于像素级的遥感影像变化检测方法主要是建立在光谱信息分析的基础上的。他们共同的特点是仅利用像素值的统计信息而几乎不分析地物的形状特征和结构特征。然而高分辨率遥感影像已经给遥感影像带来了重大变革，它可以清晰地展现景观的结构，纹理和细节信息。除了获得光谱信息之外，它也可以获取表面物体的机构，形状和纹理信息。传统的遥感图像变化检测方法不能真正利用高分辨率遥感影像的优势，因此它不能解决高分辨率遥感影像变化检测的问题。面向对象的变化检测是变化检测研究新方法的主要内容。面向对象方法的基本特征是分割影像并把对象当做操作的基本单元而不是像传统的面向像素的方法那样把单个像素当做操作的基本单元。通过图像分割获取的对象有一些属性，不仅包含光谱信息还包含纹理，尺寸，形状，密度，环境和其他的从图像中提取的信息。高分辨率遥感影像的面向对象的变化检测方法不再依赖对光谱信息的分析而是靠对对象属性变化的分析来判断变化结果。因此它极大地提高了高分辨率遥感影像变化检测的精度[10-12]。本文为高分辨率遥感影像提供了一种创新性的基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法。由于对面向对象思维的主要特征的的良好应用，这种新颖的方法能充分利用高分辨率影像的特点并且

图像变化检测方法

图像变化检测方法图像变化检测是指通过对图像序列进行分析和比较，找出其中发生变化的部分。图像变化检测技术在实际应用中具有广泛的应用，比如视频监控、遥感图像分析、医疗影像等领域。本文将介绍几种常见的图像变化检测方法。传统的图像变化检测方法主要包括基于阈值的方法、基于差异图的方法和基于特征提取的方法。基于阈值的方法是最简单和最直接的图像变化检测方法之一。该方法首先将图像序列中的两幅图像进行灰度化处理，然后将它们进行像素级别的比较。如果两个像素值之差超过设定的阈值，则认为该像素发生了变化。这种方法适用于背景复杂的环境，但对光照变化和噪声比较敏感。基于差异图的方法是将两个图像的差异性信息表示为一幅差异图。该方法先将图像序列进行灰度化处理，然后进行像素级别的差值计算，得到差异图。在差异图中，像素值较大的区域表示发生了较大的变化。通过设定一个阈值，可以将变化和不变化的区域进行分割。这种方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于复杂背景下的图像变化检测效果不佳。基于特征提取的方法是利用图像序列中的特征来进行变化检测。特征可以是结构、纹理、颜色或运动等方面的特征。该方法首先对图像序列进行特征提取，然后利用机器学习算法进行分类。在训练阶段，通过对已知的变化和不变化样本进行学

习，建立分类器。在测试阶段，将待检测的图像序列输入分类器，即可得到变化和不变化的结果。这种方法的优点是可以适应复杂的背景和光照变化，但需要大量的样本进行训练，并且计算复杂度较高。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的图像变化检测方法也逐渐受到关注。深度学习通过多层神经网络的训练，可以自动地从图像数据中学习到特征表示，从而提高图像变化检测的准确性和鲁棒性。目前，基于深度学习的图像变化检测方法主要有卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。卷积神经网络在图像变化检测中的应用主要体现在特征提取方面。它通过多层卷积和池化操作，可以从图像数据中提取出不同的特征层次。在图像变化检测中，可以使用预训练好的卷积神经网络模型，将图像序列中的两幅图像作为输入，得到对应的特征图，然后将两个特征图进行相减或相除操作，得到差异图或比值图。最后，通过设定阈值，可以对差异图或比值图进行阈值分割，得到变化和不变化的区域。循环神经网络主要用于对图像序列中的时序信息进行建模。在图像变化检测中，循环神经网络可以用于对图像序列进行建模，从而找出发生变化的时刻。该方法通过将图像序列中的每一帧图像作为网络的输入，并通过循环连接将前一个时刻的状态传递给下一个时刻，最终得到一个对图像序列中变化时刻的预测结果。通过设定阈值，可以将预测结果进行二值化，得到变化和不变化的区域。