【摘 要】
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针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最
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针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够
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土地覆被调查数据对于各种遥感产品的验证及后续研究具有重要意义。本文详细介绍2019年7月对福建省各地表覆被类型的调查过程。主要过程分为地类分级系统的确定、外业采集以及室内数据处理。本次调查共采集4,846个样本点,包括1,057个针叶纯林、164个针叶混交林、1,313个阔叶纯林、141个阔叶混交林、91个针阔混交林、808个竹林、10个红树林、226个纯灌木、30个混交灌木、35个草地、145个
针对三维卷积神经网络(3D-CNN)计算成本过大,训练、测试时间较长的问题,该文提出了一种分解式三维卷积神经网络(Dec-3D-CNN)。通过将一步三维卷积运算拆分成三步更简单的卷积运算来降低计算成本,并且结合批量标准化(BN)的方法共同设计神经网络结构。在加速网络训练的同时减少梯度弥散的情况。通过Pavia University数据集进行分类实验,Dec-3D-CNN在总体分类精度达到95.93
针对现有方法提取阴影效率慢,提取不完整,估算过程未能实现半自动化甚至自动化的问题,该文基于高分二号影像,提出一种将K-means图像分割算法与阴影后处理结合一体应用在建筑物阴影提取的方法:首先,选择建筑物间隔稀疏,结构规则的城郊区域,利用K-means图像分割获取建筑物阴影、建筑物2类以提取建筑物阴影;其次,通过形态学算法、Canny边缘检测等对阴影后期处理,去除小区域及孔洞填充,边缘信息检测,获
针对传统的手动和半自动方式无法快速有效地进行控制点提取,该文提出了一种高效自动化的高分二号卫星影像控制点提取方法。采用Harris算法和基于地理位置的匹配算法求解特征点,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行误差剔除,最小二乘匹配获得最优解,并进行高分二号卫星影像的几何校正,实现了较好的校正结果。实验结果表明:所采用算法可以快速有效的提取控制点,可应用于高分辨卫星数据的控制点提取与几何校正。
针对海岸带特殊纹理影像存在地物单一、纹理匮乏或重复等问题,该文提出一种融合多类特征的海岸带立体影像全自动配准方法。该算法分为3个阶段:①提取尺度不变特征变换(SIFT)关键点,采用欧氏距离比率获得初始匹配,并进一步采用归一互相关匹配(NCC)和随机抽样一致性算法剔除误匹配,继而估计影像间的单应矩阵;②利用改进的Forstner算子对左影像提取均匀分布的角点特征,并利用单应矩阵和NCC匹配进行同名点
针对因常规残差网络(ResNet)结构缺少跨维度特征整合而导致遥感图像场景分类准确率不高的问题,该文提出了一种改进残差网络的遥感图像场景分类方法。首先,利用残差结构降低深层网络的复杂度,减少参数量,解决网络退化的问题;然后,采用1×1的卷积结构降低特征维度,增加网络的宽度,整合遥感图像的空间信息和纹理特征。在NWPU-RESISC45数据集上进行实验,准确率达到了93.63%,较集成卷积神经网络方
针对适合ZWD估计的Cosine平方PPP随机模型存在仅考虑大气对GNSS观测值的影响,而认为多路径误差对观测信号影响权重一致的问题,该文由舰船横纵摇作用下海面多路径效应的变化规律入手,结合海浪反射面对反射信号影响的研究,对Cosine平方PPP随机模型进行了改进,提出基于舰载GNSS使用的顾及动态海面多路径效应的PPP自适应选权随机模型。实验表明,基于自适应选权随机模型求解的ZWD精度较改进前误
针对如何快速准确地获得自然灾害等级及灾后损失情况,有利于后续救灾及重建工作的顺利开展的问题,该文通过人口、农作物损失、房屋损失、经济损失以及生态系统服务价值衡量的生态环境损失5个方面,利用模糊多维象限法,对2014年6月22日新疆那拉提镇的山洪灾害进行了灾情评估。评估结果表明,本次灾害等级为微灾或无灾,造成了0.11亿元的经济损失和0.87亿元的生态环境损失,生态环境损失的价值量约为经济损失的7.
针对目前视觉的行人检测技术大多侧重行人识别与分类,而较少考虑行人的空间精确定位的问题,该文提出一种室内多行人目标连续定位方法。该方法基于单目视觉检测方法,构建像素坐标系到世界坐标系的坐标转换模型,并结合卡尔曼滤波和匈牙利算法实现对多行人目标的连续定位与跟踪。实验结果表明,该方法能对多行人目标实现准确区分,定位精度达到亚米级,平均每帧处理时间为53ms,满足定位应用的实时性要求。