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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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现有基于遥感的矢量电子地图自动化质量提升方法较少,且传统方法效率低,研究区域受限,精度满足不了生产要求。针对这一问题,本文提出基于遥感匹配的矢量电子地图质量快速提升的方法。核心思路是:以项目实验为基础,基于IDL语言编程实现影像匹配获取同名点并进行坐标转换,运用GIS软件的配准功能对矢量数据进行空间配准,实现矢量电子地图与影像的匹配。试验证明:采用影像匹配算法,矢量电子地图质量提升更灵活,效率更高,能够大幅度的提升矢量电子地图的质量。 相似文献
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通过传统纸质地图扫描而成的栅格影像在进行人工矢量化时,需对矢量数据进行坐标转换,耗时耗力且精度也往往受人为主观因素的影响.为了实现快速且准确的矢量化处理,提出了一种附带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法.首先利用扫描后的栅格影像与经纬度模版影像进行SURF特征匹配,从而获取经纬度标识信息和对应的横纵坐标信息;再计算仿射变换模型参数;最后在矢量化的过程中实现由像素坐标到地理坐标的转换.实验结果表明,该方法不仅能实现栅格影像矢量化,而且可准确完成矢量数据的坐标转换,提高了纸质地图的矢量化处理效率. 相似文献
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针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。 相似文献
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多源空间数据在生产和更新的过程中,由于不同的生产标准、不同的生产与更新方式和空间数据误差等因素的影响,常常会造成同名实体的几何位置差异。本文以影像与矢量数据中道路要素的几何位置差异处理为例,在识别矢量数据控制点的基础上,利用归一化相关系数匹配识别影像中的道路交叉口,并将其作为控制点;分别在影像和矢量数据中建立Delaunay三角网,基于同名点三角剖分的几何位置变换来实现两种数据中道路要素的几何位置一致性处理。 相似文献
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一种基于面特征的遥感影像与GIS数据配准方法 总被引：7，自引：0，他引：7
遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键.目前的方式大多是通过人工选取一点数量的控制点,通过几何纠正模型把遥感图像纳入到GIS坐标系统中,同时改正遥感图像的几何畸变.随着遥感技术的发展,传统人工作业方法无论是从效率还是从质量上都无法满足日益增长的应用需求,因此需要研究实用化的遥感影像与GIS数据的自动配准方法.本文从实用化的角度出发,在分析特征匹配理论的基础上,提出了一种基于面状地物多边形特征的遥感影像与GIS数据自动配准方法.该方法不同于一般的特征匹配方法之处在于特征提取与特征匹配同步解求.本文对新方法的理论进行了详细论述,最后对上海浦东地区的QUICKBIRD影像和1：2000 GIS数据进行了配准实验,对比传统方法计算结果,新方法具有明显优势. 相似文献
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谈大数据时代的“云控制”摄影测量 总被引：3，自引：1，他引：2
在当今大数据时代,影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需要高效、自动与智能的处理。然而,作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点,其获取的复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题,本文提出了"云控制"摄影测量的概念,以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点,通过自动匹配(或配准)获取大量密集的控制信息;并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种"云控制"摄影测量技术;最后对"云控制"摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。 相似文献
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基于安全保密的考虑,需要对矢量空间数据进行加密,现有做法是对数据文件整体进行加密,会破坏矢量空间数据结构并影响属性数据的查看。提出了一种不改变矢量空间数据结构,仅对坐标数据加密的方法,能够保护数据的安全且矢量数据结构依然保持不变。运用SHA-512加密用户密钥得到哈希密钥,用高斯随机数置乱哈希密钥生成用来加密坐标数据的密钥。首先读取矢量空间数据的顶点序列,并对矢量数据的顶点坐标序列进行哈尔变换,使用上述密钥对哈尔变换后的均值系数和差值系数进行加密,再实施逆哈尔变换得到加密后坐标,使用高斯随机数置乱顶点序列得到加密后的矢量空间数据。实验结果表明,矢量空间数据的坐标被加密,但文件结构及属性数据完全保持不变,且运行效率高;拥有密钥的用户还可以解密坐标,还原出原始矢量空间数据,安全性高。 相似文献
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The Remote Sensing Image Matching Algorithm Based on the Normalized Cross-Correlation and SIFT 总被引：2，自引：0，他引：2
SIFT (scale invariant feature transform) is one of the most robust and widely used image matching algorithms based on local features. However, its computational complexity is high. In order to reduce the matching time, an improved feature matching algorithm is proposed in this paper under the premise of stable registration accuracy. This paper proposed a normalized cross-correlation with SIFT combination of remote sensing image matching algorithm. The basic idea of the algorithm is performing the space geometry transformation of the input image with reference to the base image. Then the normalized cross-correlation captures the relevant part of the remote sensing images. By this way, we can reduce the matching range. So some unnecessary calculations are properly omitted. By utilizing the SIFT algorithm, we match the preprocessed remote sensing images, and get the registration points. This can shorten the matching time and improve the matching accuracy. Its robustness is increased correspondingly. The experimental results show that the proposed Normalized cross-correlation plus SIFT algorithm is more rapid than the standard SIFT algorithm while the performance is favorably compared to the standard SIFT algorithm when matching among structured scene images. The experiment results confirm the feasibility of our methods. 相似文献
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利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
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针对智能遥感卫星系统星上处理与端到端测绘应用的轻量化全球控制信息需求,本文提出了一种星载轻量化影像控制点数据制作方法。首先,在稀少/无地面控制数据条件下,通过国产高分辨率立体测绘卫星影像的区域网平差处理,生成全球影像控制点;其次,通过将影像控制点的局部影像描述至特征向量,设计星载影像控制点的轻量化表示模式,分析其存储性能和星上匹配应用策略;然后,采用哈希映射学习得到的哈希函数,将影像控制点特征向量转换至哈希码,实现星载影像控制点的深度轻量化处理;最后,采用多类型卫星影像数据,进行影像控制点提取、特征向量描述、深度轻量化处理以及匹配性能分析试验,验证了轻量化影像控制点星上匹配与应用可行性,得到了全球影像控制点轻量化处理能力分析结论。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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柴新宇 《测绘与空间地理信息》2017,(1)
以地图测绘、空间信息遥感、摄影测量学为背景的,根据多视影像匹配的理念和方法,按单点最小二乘匹配扩展为基于地面元的多点(以三片为例)的最小二乘匹配,基于改进的VLL讨论了一种基于多视影像的最小二乘影像匹配的方法,高精度的像素影像可以由这种特有的方法进行处理分析,像素的精度可达千分之一。进行相关分析后表明:进行高精度数字影像匹配融合时选择恰当影像匹配模型的匹配策略或由差异的匹配策略结合使用可更好地提高匹配的成功率和可适应性,从而降低误匹配或者漏匹配的同名点。 相似文献
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将静态的纸张和影像地图及传统的各类地理信息转化为数字时代的电子信息,其中的关键环节是怎样将栅格数据矢量化。通过在国产软件SuperMap环境下进行栅格数据矢量化过程,详细描述了栅格数据、矢量数据、坐标系、投影坐标系、地图配准和镶嵌等专业基础知识在实际中的应用。 相似文献