红外激光遥感图像散斑特征提取

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当前方法对红外激光遥感图像进行散斑特征提取时,采用2D(二维)图像作为数据采集手段,存在散斑特征提取区域误差大的问题。据此,提出基于深度学习的红外激光遥感图像散斑特征提取方法。采用无人机配置自动旋转云台上搭配2D激光测距传感器对区域红外激光数据进行采集、标定和利用激光里程计算法对区域内特征值提取和匹配。结合线性插值法对应的周期内接收的激光数据进行区域转换,利用L-M算法解决红外激光遥感图像范围的预计问题,采用信赖区域法迭代出最优区域范围,将激光数据转化到世界坐标系下的点云中,通过点云叠加完成区域的散
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