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《武汉大学学报(信息科学版)》1995,(2)
简讯由冯文灏教授主持研究的国家自然科学基金项目“高精度计算机立体视觉”最近通过专家鉴定。该研究分析数字影像中线特征与角点特征的光学形成机理，研究高精度计算机视觉中的核心问题──直线与角点的高精度定位的理论与方法。该研究根据直线传递函数，建立Ｈｏｕｇｈ... 相似文献
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为了提高数字影像的相对定向精度,本文研究了几种定向点提取算法的相对定向适应性,并从计算速度、定向点有效性和相对定向精度方面综合评价各提取算法的性能。试验表明：Forstner 算子的计算速度最快, Harris算子的相对定向精度最差;SIFT算子的定向点有效性最高且相对定向精度最好,但是其计算速度最慢;SURF算子的定向点有效性和相对定向精度都稍逊于SIFT算子,但是其计算速度约为SIFT算子的2倍。 相似文献
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为满足无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)影像角点快速检测的需要,针对Harris角点检测算法提取的角点是像素级的、且存在定位不精确和计算效率低的问题,提出了一种改进的、适用于无人机影像的角点检测算法.该算法首先根据最近邻域和对角邻域方向相似像素点特征数目初步筛选角点;然后对无人机影像进行分块处理,进行Harris自适应角点检测;最后,利用加权最小二乘欧几里德距离实现了亚像素角点的快速精确定位.实验验证了该算法的有效性和可行性,所检测的角点分布均匀,显著提高了角点检测速度. 相似文献
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针对Harris算子提取棋盘格角点存在的问题,提出基于单应矩阵的黑白棋盘格角点提取方法.方法首先通过人机交互确定角点提取范围以及计算单应矩阵;然后根据单应矩阵将物方平面上其他点映射到影像上以确定初始的角点位置;最后以初始点位为基准,根据最小距离法确定最终Harris算子角点提取结果.实验结果表明,文中提出算法能有效提取黑白棋盘格角点. 相似文献
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建筑物顶部边界的精确提取在建立数字城市等方面发挥着非常重要的作用。本文针对从遥感影像中粗提取的建筑物边界不规则的问题，结合Harris算子和Susan算子，提出了一种对粗提取后的建筑物边界进行规则化拟合的处理方法。首先对粗提取的建筑物顶部边界进行预处理以剔除噪声影响；然后分别使用Harris算法和Susan算法对预处理后的建筑物边界进行角点检测提取；最后对检测提取的边界角点进行点号排序和规则化拟合连接得到规则的建筑物边界。试验结果表明，通过该方法处理后的建筑物边界平滑且与其实际边界基本一致。 相似文献
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图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。 相似文献
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为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。 相似文献
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改进的自适应SUSAN角点特征提取方法 总被引：2，自引：1，他引：1
针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法。该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然后利用Ly算子初步探测概略角点特征集合,最后利用改进的SUSAN角点检测算法从概略角点特征精确确定角点特征。实验结果表明,该方法提高了角点检测的精度,缩短了角点特征提取时间,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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在GPS-RTK测量界址点时,通过点校正获取坐标转换参数会引起系统性的坐标转换残差;在测定建筑物墙角等界址点时,只能以接收机天线的外缘靠近墙角位置,使得天线中心偏离界址点的实际位置,导致界址点测量偏心差。为此,通过在测区所有已知点上检测其坐标以建立测区的坐标转换残差改正模型,并导出三种基于天线偏心改正的界址点坐标计算及其误差公式,基本消除RTK界址点测量中的系统性误差影响。实际应用表明,该方法原理简单且便于外业施测和编程实现,可提高GPS-RTK界址点测量的精度。 相似文献
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The technique of image matching is the basis of image fusion,image mosaic and scene 3D reconstruction.In the paper a novel image registration method based on SUSAN operator is proposed.Firstly,Corner points are extracted by using SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) operator.Then matched corner points are selected through coarse matching and fine matching.Based on such corner pairs,aerophotos are registered automatically. 相似文献