【摘 要】
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针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像
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针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像中纹理贫乏区域匹配的精度。
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