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341.
针对无人机遥感影像旋偏角大、地面覆盖范围小等特点,提出一种运用AKAZE特征匹配算法实现无人机遥感影像的快速拼接。该方法利用AKAZE算法提取影像特征点,采用比值法、RANSAC算法计算出拼接序列之间的单应矩阵,通过中心距离范数加权法进行融合。实验表明,其配准精度优于ORB算法,与SIFT算法相当,而运算效率高于SIFT算法,但不及ORB算法,是一种稳定高效的无人机影像拼接算法。 相似文献
342.
无人机摄影测量过程中具有相对航高较低,航行姿态不稳定,所获影像分辨率高,数量大等的特点,在影像拼接过程中涉及多张影像,其拼接误差会随拼接影像的数量增加而增大,其误差影响不容忽视。本文在对无人机影像拼接误差进行详细分析的基础上,在SIFT算法的基础上,通过确定合适的高斯核尺寸,采用分块匹配的策略,用L-M非线性最小二乘平差法在匹配过程中进行误匹配的剔除,实验结果表明,该方法对无人机影像的快速拼接效率和精度均有改进。 相似文献
343.
344.
345.
346.
针对传统SIFT算法在无人机影像配准过程中速度较慢的问题,提出了一种改进的BSIFT影像拼接方法.针对SIFT特征点描述符计算复杂、占用存储空间过大、匹配耗时过长的缺点,使用BRIEF特征点描述符代替,利用改进方法(BSIFT)对影像进行特征点的提取与匹配,利用RANSAC算法剔除错配点并计算变换矩阵.实验结果表明:本文提出的方法提高了影像拼接速度,而且提高了拼接精度. 相似文献
347.
348.
利用2012年5月1日至7月31日全国自动气象站两种来源实时上传资料中的“非缺测不一致”小时降水数据,详查了问题的产生原因,为在实时拼接过程中高效判断数据正确性,提出较小尺度时间序列求证比对模型(IVSA):当同一时间同一台站的两种来源小时降水值发生不一致时,首先在较小时间尺度(分钟级)序列上使用内部一致性检查方法分别求证小时降水的正确性;当各自在较小时间尺度序列均无法证伪时,将单元出错概率引入两分钟降水序列的比对过程,并据此竞优遴选得出较为可靠的小时降水数据。指出:(1)产生非缺测不一致问题的原因主要有生成报文时观测数据不全、报文处理环节不一致、台站信息不正确三类。(2)使用2012年5月1360组实例形成IVSA模型参数后,模型在2012年6—7月的4017组非缺测不一致数据中取得了99.65%的判断准确率。通过IVSA模型,非缺测不一致的小时降水数据取舍问题可在分钟降水序列比对中找出答案。 相似文献
349.
350.
介绍了土地划拨、出让工作中需要用到的勘测定界工作步骤和技术方法,以及要提交的成果资料,并对勘界工作中的重点难点进行了详细分析和分享,可为同行业相关工作提供可靠的技术方法和工作经验. 相似文献