稀疏数字地形模型约束下基于影像明暗与阴影恢复形状的精细月球地表三维重建

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41471345
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Lunar terrain information is essential for lunar exploration missions and lunar scientific investigations. Traditional techniques for derivation of 3D terrain information, such as Photogrammetry, require stereo images covering the same area with different view angles, and it is difficult to obtain digital terrain models with pixel-level resolution from photogrammetric techniques. For extraterrestrial planets such as the Moon, high-resolution stereoscopic images are rare. For example, NASA's Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) Narrow Angle Camera (NAC) is able to acquire images with a very high resolution of 0.5 m/pixel, however, the LRO NAC collected only near-nadir monocular images in the major regions of the Moon. This research proposes a pixel-level lunar surface reconstruction method based on high-resolution monocular images. The research objectives include development of a novel shape-from-shading method for lunar imagery that incorporates line-sensor geometry and variations in surface-reflectance behavior, development of image shadow constraints and its integration with the shape-from-shading method, and development of an integrated approach of shape from shading and shadows constrained by existing low-resolution digital terrain model for high-resolution lunar surface reconstruction. The research results from this project will provide new visions for derivation of 3D lunar terrain information. It will provide a new approach for lunar surface reconstruction in addition to the traditional photogrammetric techniques, which will contribute to the advances of planetary mapping science. The proposed research of this project will directly contribute to future lunar lander, vehicle/robot, and astronaut exploration missions of China.
月球地形信息对于月球探测任务和科学研究至关重要,传统的摄影测量技术需要利用具有不同视角的立体影像来获取三维地形信息,其生成的数字地形模型也难以达到像素级的分辨率。对于月球等地外天体而言,高分辨率立体影像资源稀少,如美国月球勘测轨道器的高分辨率(0.5米/像素)窄角相机在月表绝大部分区域仅获取单目正视影像。本项目提出基于高分辨单目影像进行像素级月表精细三维重建的方法,研究内容包括:研究适应可变表面反射特性的月球线阵影像基于明暗恢复形状的方法模型,研究影像阴影约束条件及其与基于明暗恢复形状方法的集成,研究利用已有低分辨率稀疏数字地形模型来约束基于明暗与阴影恢复形状的方法以实现像素级精细的月表三维重建。本项目的研究成果将为月球三维地形信息获取提供新思路,在传统的基于摄影测量的方法之外提供一个新途径,促进行星测绘科学的进步。本项目的研究成果将直接为中国未来的月球着陆、探测车及载人探测任务做出贡献。

结项摘要

月球地形信息对于月球探测任务和科学研究至关重要,传统的摄影测量技术需要利用具有不同视角的立体影像来获取三维地形信息,其生成的数字地形模型也难以达到像素级的分辨率。对于月球等地外天体而言,高分辨率立体影像资源稀少,如美国月球勘测轨道器的高分辨率(0.5米/像素)窄角相机在月表绝大部分区域仅获取单目正视影像。本项目研究了基于高分辨单目影像进行像素级月表精细三维重建的方法,研究内容包括:研发适应可变表面反射特性的月球线阵影像基于明暗恢复形状的方法模型,研发影像阴影约束条件及其与基于明暗恢复形状方法的集成,研发利用已有低分辨率稀疏数字地形模型来约束基于明暗与阴影恢复形状的方法以实现像素级精细的月表三维重建。本项目还研究开发了上述方法与算法的软件原型系统,并在有关月球探测任务的候选着陆区进行了高分辨率三维表面建模的应用。本项目的研究成果为月球三维地形信息获取提供了新方法,在传统的基于摄影测量的方法之外提供了一个新途径,促进行星遥感与测绘科学的进步。本项目的研究成果将为中国未来的月球着陆、探测车及载人探测任务做出贡献。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Construction of Pixel-Level Resolution DEMs from Monocular Images by Shape and Albedo from Shading Constrained with Low-Resolution DEM
根据低分辨率 DEM 约束的阴影的形状和反照率,从单目图像构造像素级分辨率 DEM
  • DOI:
    10.1016/j.isprsjprs.2017.03.007
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Bo Wu;Wai Chung Liu;Arne Grumpe;Christian Wöhler
  • 通讯作者:
    Christian Wöhler
Illumination invariant feature point matching for high-resolution planetary remote sensing images
高分辨率行星遥感图像光照不变特征点匹配
  • DOI:
    10.1016/j.pss.2018.01.007
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
    Planetary and Space Science
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Wu Bo;Zeng Hai;Hu Han
  • 通讯作者:
    Hu Han
Rock Abundance and Crater Density in the Candidate Chang’E-5 Landing Region on the Moon
嫦娥五号月球候选着陆区岩石丰度和陨石坑密度
  • DOI:
    10.1029/2018je005820
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Geophysical Research: Planets
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bo Wu;Jun Huang;Yuan Li;Yiran Wang;Jin Peng
  • 通讯作者:
    Jin Peng
Investigation of boresight offsets and co-registration of HiRISE and CTX imagery for precision Mars topographic mapping
研究视轴偏移以及 HiRISE 和 CTX 图像的联合配准,以实现精确的火星地形测绘
  • DOI:
    10.1016/j.pss.2017.02.009
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Planetary and Space Science
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Yiran Wang;Bo Wu
  • 通讯作者:
    Bo Wu
Block adjustment and coupled epipolar rectification of LROC NAC images for precision lunar topographic mapping
LROC NAC 图像的块平差和耦合极线校正,用于精确月球地形测绘
  • DOI:
    10.1016/j.pss.2018.03.002
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Planetary and Space Science
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Hu Han;Wu Bo
  • 通讯作者:
    Wu Bo

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    --
  • 作者:
    王德辉;周慧杰;王萌;吴波;董福湘
  • 通讯作者:
    董福湘

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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