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无序航空影像的三维重建是摄影测量和计算机视觉领域研究的热点问题。提出一种可以不依赖任何辅助信息,由无序航空遥感影像全自动重建三维地形模型的算法流程。实验通过3组具有代表性的影像数据集验证了该方法的有效性和适用性。对重建后的三维地形模型的绝对精度检验表明,该方法重建的三维模型不仅具有较高的平面精度,而且当影像的基高比较好时,也可以获得较高的高程精度。 相似文献
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边缘检测是图像特征提取的关键技术之一.为强化所提取的边缘特征,设计一种联合Otsu算法和多尺度细节增强的策略对传统Canny算法进行改进.首先针对高斯滤波模糊图像细节的不足,利用多尺度细节增强算法对遥感图像进行处理,增强图像的细节信息,降低高斯算法的影响;然后针对传统Canny算法的人为选择阈值带来的不足,利用Otsu算法进行自适应阈值选择,以提高算法的适应性.实验证明,在主观视觉效果以及客观评价指标下,所设计的改进方法对于不同场景的图像边缘特征增强都具备良好的效果. 相似文献
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为利用已有标注的影像数据集实现对未标注遥感影像的语义分割,提出一种对抗域适应的方法。首先在生成对抗网络的基础上,利用基于香农熵的不确定图,进行域间的对抗学习,实现已标注的影像(源域)与未标注的影像(目标域)之间的迁移学习;其次为进一步提升模型的无监督学习能力,使用基于伪标签提纯的自学习策略。为验证所提方法的有效性,使用ISPRS提供的IRRG波段的Vaihingen数据集与RGB波段的Potsdam数据集进行实验。实验结果表明,与典型的域适应方法相比,该方法可以有效地提升网络的泛化能力,进而提高模型在目标域上的分割精度。 相似文献
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