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高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示
密集图像匹配算法概况
gtbi.net › 上传 › 2020/12 › 06-... PDF 2020 年 12 月 6 日 — 2020 年 12 月 6 日 算法在准确性和可靠性方面，欧洲空间数据 ... 数字机载摄像机系统（Cramer， 2010）由德国... 14页
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。
DTM 质量评估
机载激光扫描 (ALS)、图像匹配和干涉合成孔径雷达 (InSAR) 等自动测量方法的出现推动了数字地形模型 (DTM) 的传播。然而，所有这些技术都存在严重错误和区域判定错误的风险。对于 ALS 数据，地形外点的过滤至关重要（参见Sithole 和 Vosselman (2004) 以及 Kraus 和 Pfeifer (1998)），并且可能导致大量数据空白。图像匹配 (Bauerhansl et al.2004) 和 InSAR (Mercer 2004) 也是如此。图像匹配还可能通过不匹配的点产生错误，并且点密度在纹理较差的区域中会降低。来自 InSAR 的 DTM 还存在相位模糊等问题。本文重点评估来自 ALS 数据和摄影测量影像的 DTM，以提供可能更高质量的数据。
结合机载斜视相机和激光雷达...
2 Leica Geosystems AG，地理空间内容解决方案，瑞士希尔布鲁格，(rene.rothe, kristin.klimek)@leica-geosystems.com 第一委员会，第一/2 工作组 关键词：倾斜摄影测量、机载激光扫描、质量评估、密集图像匹配、数据融合 摘要：在同一平台上配备有主动激光和无源图像传感器的混合传感器解决方案正在迅速进入机载地形和城市测绘市场，为提高地理空间产品的质量提供了新的机会。从这个角度来看，同时获取 LiDAR 数据和倾斜图像似乎有潜力引领机载（城市）测绘领域向前迈进一步。本文重点介绍这种集成式一体化测绘解决方案的第一个商业示例，即 Leica CityMapper 混合传感器。通过分析从德国海尔布隆市和法国波尔多市获取的两个 CityMapper 数据集，本文探讨了以下方面的潜力和挑战：(i) 正下方和倾斜图像之间的连接点数量和分布，(ii) 图像空中三角测量 (AT) 策略以及相对于地面真实数据可实现的精度，(iii) 相对于 LiDAR 数据的局部噪声水平和密集图像匹配 (DIM) 点云的完整性。提出了用于同时获取的测距和成像数据的集成处理解决方案，为挖掘这两个数据源的真正潜力开辟了新的机会。1. 介绍
人工智能在中国：CXO 指南助您应对不断变化的形势
中国在垂直行业专用模型方面也具有明显优势。Antelope（制造业）、Sensenova（医疗和法律）和百度的灵弈（生命科学）等模型现已可供商业使用。Antelope 是为制造业量身定制的，支持报告和代码等工业文档，以及维护、故障诊断、材料检查和统计分析等价值链活动。同样，九数（来自京东）针对在线零售，提供个性化推荐、产品销售预测、日志和点击行为分析、内容创建、通过图像匹配进行 SKU 分析等功能。此类垂直模型正在得到广泛的采用和使用。
Daolin Ma
C4 Andy Zeng*、Shuran Song、Kuan-Ting Yu、Elliott Donlon、Francois Hogan、Maria Bauza、Daolin Ma、Orion Taylor、Melody Liu、Eudald Romo、Nima Fazeli、Ferran Alet、Nikhil Chavan Dafle、Rachel Hol- laday、Isabella Morona、Prem Qu Nair、Druck Green、Ian Taylor、Weber Liu、Thomas Funkhouser、Al- berto Rodriguez。“通过多向抓取和跨域图像匹配实现机器人在杂乱环境中拾取和放置新物体。”国际机器人与自动化会议 (ICRA)，2018 年。亚马逊机器人最佳系统操作论文奖。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用源自计算机视觉并广泛用于近景摄影测量或地面摄影的算法（特征检测 SIFT、SfM）（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。以高度自动化的方式，可以估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，且不受尺度、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配得到的点云可以以与机载或地面激光扫描得到的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用...
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用计算机视觉算法（特征检测 SIFT、SfM），广泛用于近距离摄影测量或地面摄影（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。可以以高度自动化的方式估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，不受比例、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配产生的点云可以以与机载或地面激光扫描产生的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。