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针对Affine-SIFT(ASIFT)穷举模拟影像匹配带来的海量特征描述符提取以及高维距离计算问题,本文提出了一种自适应选取最优仿射变换集以大幅减少模拟影像数量,进而提高ASIFT宽基线立体影像匹配效率的方法,并就其中单应性下的相对仿射变换模拟、渐进式匹配搜索与模型参数估计以及最优仿射变换集的确定等关键问题进行了阐述。实验表明,本方法较好地兼顾了ASIFT宽基线立体影像匹配的稳健性与效率,具有实用价值。 相似文献
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计算全息三维显示是一种非常理想的真三维裸眼3D技术。对分裂查找表（split look-up tables，S-LUT）算法进行改进，以提高计算全息图的生成效率:（1）改变原竖直调制因子查找表内容为存储物点每一列对全息面每一行像素的贡献，进一步减少全息图在线计算次数，并对基于新查找表内容的全息图在线计算过程进行统一计算设备架构（compute unified device architecture，CUDA）并行加速；（2）吸收相位迭代计算思想，以加、减运算替换耗时长的平方、开根号运算来提高查找表离线生成效率。对两种不同大小的三维点云进行计算全息图生成实验，结果表明:改进算法的查找表存储空间与原算法相当，但查找表离线生成效率提高约1~1.5倍；改进算法的全息图图形处理器（graphic processing unit，GPU）在线计算时间比原算法节约至少15%，且在线计算过程的并行化设计、实现更为简单；相同全息面分辨率下物体空间点数越多，改进算法的查找表离线生成效率及全息图在线计算效率提升幅度越大，对于计算全息三维显示技术的实施具有一定的参考意义。 相似文献
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以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。 相似文献
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形态学滤波与三角网加密滤波是从LiDAR点云中自动识别真实地面点的两种重要方法,本文分析了两种方法优劣性及其过程实施的特点,提出了一种融合形态学灰度重建与不规则三角网分层加密的点云滤波新策略:1首先对LiDAR点云实施Ⅰ类错误优先的形态学灰度重建初始滤波,并通过"非最小值抑制"将LiDAR点云标记为地面可靠点、地面可疑点、非地面可疑点三种类别;2依据形态学灰度重建迭代顺序对非地面可疑点进行分层标记;3利用地面可靠点构建初始三角网,对地面可疑点、非地面可疑点依次进行三角网加密滤波,并基于分层标记信息自适应调整地面点判据参数。ISPRS标准数据滤波实验结果表明,本方法滤波质量高且具有较好的通用性。 相似文献
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