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顾及纹理特征的航空影像自适应密集匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
半全局匹配实质是在视差连续性假设下的离散优化方法。为克服视差断裂带影响,依赖一组参数控制视差不一致性。若参数过小,在平面内难以保证视差连续性,产生明显噪声,导致凹凸不平现象;若参数过大,将致使物体表面过于平滑,难以保留视差断裂等重要特征。为克服上述问题,本文提出了一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法:首先,检测影像纹理特征并定量表达纹理丰富性程度;其次,依据纹理丰富程度与视差差异存在正相关的规则知识,实现匹配参数依据纹理信息的自适应选择;最后,采用上述参数进行自适应的半全局匹配。通过ISPRS基准数据集和国产SWDC-5获取的倾斜影像进行试验分析证明,本文方法能够有效减少低纹理区域匹配噪声,同时更有效保留边缘特征。 相似文献
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通勤高峰期的交通拥堵在中国很多城市越来越严重。通勤高峰期城市道路交通流量的准确预测是缓解交通拥堵和建设智能交通的关键基础问题之一。针对现有道路交通流量主要依靠ORIGIN-DESTINATION调查法,成本高、效率低且结果准确性有限等难题,本文提出一种低成本高效率的方法。综合利用全市域范围内的交通、社保、参保、人口等数字城市数据,依据交通工具的服务半径和出行距离,将居民的出行方式归结为步行、公汽、轨道交通和自驾4种类型,利用轨道交通优先原则和最短路径算法分析统计私家车出行数量和轨道交通人流量,并在此基础上预测通勤高峰期内的道路交通流量。以武汉市典型数据为例,证明了该方法的有效性和可靠性。 相似文献
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