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提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。 相似文献
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影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。 相似文献
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【目的】研究工厂化养殖条件下不同养殖密度(2、4、6 kg/m3)、投喂频率(1、2、3次/d)和投喂水平(60、80、100%饱食)对珍珠龙胆石斑鱼(棕点石斑鱼Epinephelus fuscoguttatus♀×鞍带石斑鱼E.lanceolatus♂)幼鱼的特定生长率、饲料转化率和胃蛋白酶活力等3生长性能参数的协同影响。【方法】采用中心复合实验设计(BBD)和响应曲面(RSM)方法分析。【结果】养殖密度、投喂频率和投喂水平的一次、二次效应对幼鱼特定生长率、饲料转化率和胃蛋白酶活力影响显著(P﹤0.05)。养殖密度与投喂频率对幼鱼的特定生长率和饲料转化率有极显著的交互作用(P0.01),对胃蛋白酶活力无显著交互作用(P0.05);养殖密度与投喂水平对饲料转化率和特定生长率有极显著交互作用(P0.01),对胃蛋白酶活力有显著交互作用(P0.05);投喂频率与投喂水平对特定生长率、饲料转化率和胃蛋白酶活力无显著交互作用(P0.05)。3响应面指标回归模型的决定系数分别为0.983 0、0.943 6和0.991 0,拟合方程可信度较高。响应指标优化结果表明,在养殖密度为42尾/m3,投喂频率为2次/d,投喂水平为81.24%条件下,特定生长率、饲料转化率和胃蛋白酶活力最佳,分别为1.291%/d、1.041%和154.322 U/mg,可靠性达94.6%,可信度较高。【结论】工厂化循环水养殖系统内养殖珍珠龙胆石斑鱼幼鱼,在养殖密度为42尾/m~3、每天2次的81.24%饱食投喂条件下,幼鱼可健康生长,生产成本最低。 相似文献
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基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。 相似文献
27.
导纳函数的中国南海海底地形模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前大面积海域依然存在海深测量数据空白的问题,该文选取中国南海4°×4°(12~16°N,115~119°E)海域范围为研究区域,通过频率域上的相关性分析,得到重力异常在30~130km波长范围与研究海域海底地形的相关程度较高。以ETOPO1海深模型作为先验模型,应用导纳函数实现了在无船测数据情况下对海深的反演,最终得到1′×1′的海深模型。将反演结果与检核点进行比较发现,模型1在2 500m以上海域相对误差较小,反演精度较高;2 500m以下海域相对误差变化大,反演精度较低。无船测数据环境下,适当加入一定数量船测海深值作为控制点得到的海深模型2,相较于未加控制点的模型1,在1 000m以下水深处的标准差明显优于模型1,与检核点的差值精度最大提高了45%左右。 相似文献
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针对倾斜摄影中包含多个视角的影像而使匹配速度较慢的问题,提出了一种Speeded up robust features(SURF)、Fast Retina Keypoint(FREAK)和改进的Random Sample Consensus(RANSAC)算法相结合的影像匹配算法。首先利用SURF算法提取出稳健的特征点,然后利用FREAK描述符对特征点进行描述,在影像匹配阶段首先进行预匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除错误匹配点对。经实验比较分析后得出:该算法在效率和匹配精度上都有较好的鲁棒性。 相似文献