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1.
基于约束满足神经网络的整体影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
将影像匹配看作一个约束满足问题,并用约束满足社会网络来实现整体影像匹配,根据新松驰标号法对网络的结构和迭代方式进行了蛤 能够处理复杂地形条件下影像匹配中存在的“零匹配”和“多匹配”问题。实验表明,该匹配算法可快速,有效地处理复杂地形条件下的影像匹配问题。 相似文献
2.
基于约束满足神经网络的整体影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
将影像匹配看作一个约束满足问题（ＣＳＰｓ）,并用约束满足神经网络（ＣＳＮＮ）来实现整体影像匹配。根据新松弛标号法对网络的结构和迭代方式进行了改进,使其能够处理复杂地形条件下影像匹配中存在的“零匹配”和“多匹配”问题。实验表明,该匹配算法可快速、有效地处理复杂地形条件下的影像匹配问题 相似文献
3.
现有国产环境卫星光学影像标准数据产品为二级影像,采用系统几何纠正的方法生成,未消除地形起伏引起的影像变形;而这种二级影像产品不包含严格成像模型信息,对地形起伏较大的区域,难以采用现有纠正方法可靠地进行几何精纠正。针对这一问题,提出一种基于观测角信息的几何纠正方法。采用标准影像产品附带的观测角数据恢复影像光束,建立近似成像几何模型,使该卫星光学影像标准数据产品可按正射纠正的方式进行几何精纠正,从而有效消除地形起伏的影响。实验表明,方法相对于现有精纠正方法,提高了中等空间分辨率卫星影像几何纠正的精度和稳定性。 相似文献
4.
《测绘科学技术学报》2013,(6)
为了获取较大的卫星影像幅宽,通常在传感器焦平面内交错排列多个时间延迟积分(TDI)CCD。由于分片影像具有同源性、同时性和一定的重叠度,采用图像匹配的方法选取大量连接点可以较好地将影像拼接起来。首先分析了TDI CCD成像的主要影响因素;然后在标准影像上提取出大量的、均匀分布的特征点,利用成像设计参数预测同名点位置;最后采用垂直轨道方向直接平移、沿轨道方向分段改正的重采样策略获得拼接影像,有效地避免了因地形起伏带来的拼接错位。实验结果表明,采用该方法处理后的分片影像拼接效果良好,满足后续处理的要求。 相似文献
5.
嫦娥二号卫星搭载了一台两线阵CCD立体相机,以线阵推扫成像方式获取了覆盖全月球的7 m分辨率影像。与嫦娥一号影像相比,影像分辨率大大提高,月表地貌细节更加丰富,制作高分辨率月表DEM更加复杂而困难,现有的基于嫦娥影像制作方法难以满足应用需求。针对嫦娥二号影像特点,在基于RPC模型生成近似核线影像基础上,进行金字塔影像匹配,实现了原始影像的逐像素匹配;计算匹配点的月面坐标后,采用基于反距离插值方法生成月表三维地形;对于图像阴影等地形漏洞,采用基于径向基函数进行插值填补。试验结果表明,该方法生成的月表三维地形DEM数据,能准确真实地表达高分辨率的月表地形地貌细节,并较好地应用于嫦娥二号全月球三维地形DEM数据产品的生产任务中。 相似文献
6.
《测绘与空间地理信息》2020,(7)
详细叙述了无人机航测在复杂港区地形测绘中的应用,包括无人机航测的影像数据采集、影像数据处理、立体测图、精度分析等。该方法大大节省了人力物力,有效地提高了效率,说明该技术可以应用于复杂港区的地形测绘,也为无人机航测应用于其他地形提供了宝贵经验。 相似文献
7.
针对海岸地形航空摄影遥感影像分辨率低导致测量测量低问题,研究超分辨率学习算法在海岸地形航空摄影测量中的应用。基于无人机海岸地形航测遥感影像数据,利用超分辨率学习算法对影像数据进行重建获得高分辨率海岸地形遥感影像;通过最大类间方差法对遥感影像进行分类,并采用反距离加权值法进行匹配,获得海岸地形地理信息。实验结果表明：相比传统方法,本文方法可以获取较高的分辨率遥感影像以及海岸地形航空摄影测量精度,遥感影像峰值信噪比(PSNR)指标平均值在19 dB以上,平面误差与高程误差均小于等于±1.50。 相似文献
8.
基于空间约束的神经网络影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。 相似文献
9.
常规的InSAR影像配准方法主要是根据相干系数最大的原则进行配准,在短基线和高相干区域可以取得很好的效果。但该方法未考虑到地形因素的影响,在地形起伏较大的区域容易导致误匹配。为避免该问题,通过考虑地形因素进行InSAR影像配准来提高配准的精度,对地形因素在InSAR影像配准时的影响进行研究,通过比较分析常规配准方法与考虑地形因素配准方法的结果,表明利用地形信息辅助配准能够部分提高配准的精度,尤其是在方位向和失相干区域。 相似文献
10.
基于空间约束的神经网络影像匹配 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。 相似文献