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从冗余数据中选择一个或者多个最为显著的立体像对,在最少“伪信息”的影响下,获取最佳影像匹配效果,降低其它质量较差影像的负面平均效应,是提高多视影像匹配性能的关键。基于准确匹配的特征点,通过匹配测度的鲁棒性分析,提出一种多视影像的匹配质量分析方法;在此基础上,提出了一种基于特征点引导的多视影像择优匹配方法及基本思想、计算基础和择优匹配步骤。利用ADS40多度重叠影像数据进行了择优匹配实验。结果表明,该方法能够有效选取匹配质量较优的影像,获取更加准确的多视匹配结果,在一定程度上,比传统的多视匹配方法更加有效。 相似文献
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卫星影像匹配的深度卷积神经网络方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文侧重于智能化摄影测量深度学习的第一个方面:深度卷积方法。传统的影像同名点对提取算法通常利用人工设计的特征描述符及其最短距离作为匹配准则进行匹配,其匹配结果易陷入局部极值,造成部分正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入深度学习方法,设计了一种基于空间尺度卷积层的两通道深度卷积神经网络,采用其进行影像间的匹配模式学习,实现了基于深度卷积神经网络的卫星影像匹配。试验表明,在处理异源、多时相、多分辨率的卫星影像情况下,本文方法比传统匹配方法能提取到更为丰富的影像同名点对,且最终匹配提纯结果正确率优于90%。 相似文献
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成熟的倾斜摄影测量及密集匹配技术可获取密集的城市点云,对点云进行三角网构建是真三维建模的关键技术之一。提出了基于区域生长的三角网构建方法,使用双约束条件提高点云的搜索效率,基于点边表数据结构进行网格生长,利用夹角约束和三角形孔洞修补优化网格。实验证明,该方法获取的三角网能够准确地表达楼体、桥状建筑等在内的城市实体,网格优化后的孔洞比例约为1‰并且该方法具有一定的抗噪能力。 相似文献
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研究了地物矢量数据的质量检查问题。采用数据结构逐项匹配的方法对地物属性进行自动检查,用地物与最新的数字调绘片叠加显示的方式来 检查地物采集的位置精度、属性精度、数据的完整性以及数据的现势性,错误或遗漏将直接标注在调绘片上。实验表明,用文中提出的方法检查地物数据比用传统方法准确、有效。 相似文献
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