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大数据动态地形三维可视化需要使用分层细节技术(LOD)简化模型,提高三维可视化效率,而四叉树可以优化复杂数据的数据结构.首先讨论了基于自适应四叉树实现LOD的一般方法,详细探讨了模型连接的三角扇绘制法;然后针对四叉树结构多分辨率表示的特点,提出了一种基于自适应四叉树节点属性修改,实现LOD模型的连续无缝连接的方法;最后使用提出的方法,实现了一幅1∶ 50000地形图范围的三维可视化,有效提高了动态显示效果. 相似文献
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针对加乘常数改正和灰度改正的优先顺序,提出了灰度优先的距离检校模型。首先分析了脉冲式测距的主要误差源;然后验证了加乘常数和距离改正表的存在性,以及灰度对加乘常数的影响,接着验证了不同距离处距离改正表的一致性;最后提出了灰度优先的距离检校模型。为了得到不同灰阶的数据,利用地面激光扫描仪对不同灰阶靶标板进行二维扫描,并用不同距离的数据,比较了不同距离检校模型的精度,实验结果表明,灰度优先检校模型的精度高于常数优先检校模型的精度,距离精度提高到5 mm。同时,灰度优先检校模型的结果不受灰度影响,具有普适性。 相似文献
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首先研究了图像融合小波基的选区,并利用提升小波技术分别对合成孔径雷达图像和光学遥感图像进行小波提升分解然后,对分解后的SAR低频分量进行邻域平均,再与光学图像的低频分量进行加权平均;为了抑制SAR图像斑点噪声的影响,重点研究了高频分量的融合方法,并提出了一种依据斑点噪声特征变化而自适应地改变融合窗口的方法,该方法提高了SAR图像的目标解译和识别能力;最后,使用融合前后的SAR图像进行图像的目标检测,结果表明,融合后的图像能够明显抑制SAR斑点噪声影响,使SAR图像目标检测的效果更佳。 相似文献
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无人驾驶飞机精确定位方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
GPS技术已广泛应用于无人驾驶飞机的空间定位和导航,但在战时、困难地区的应用会受到限制。文章提出了一种利用多点约束的影像匹配技术实现无人机精确定位的方法,该方法基于多点约束的思想提高了影像匹配的可靠性,同时利用匹配获取的多个同名点解决了由于无人机空中姿态变化引起的单点无法精确定位问题。该方法首先对无人机获取的实时影像和基准影像进行小波变换处理,以便从实时影像上获得足够的明显特征点,然后利用影像匹配和匹配点之间的位置约束关系获取基准影像上的同名点位,使用这些同名点,可以得到精确的无人机空间位置。 相似文献
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由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为影像匹配带来了困难。针对异源遥感影像成像机理的不同特点,从影像特征角度,引入尺度不变特征变换(Scale-Invariant-Feature-Transform,SIFT)方法,实现光学影像、SAR影像和多光谱影像间的匹配;针对SIFT单向匹配算法的不足,引入匹配约束,采用双向匹配策略对其优化,提高了匹配的可靠性。实验表明,该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征等差异的异源遥感影像的高精度匹配。 相似文献
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角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实遥感图像角点特征的检测尚不能取得理想的结果,因此,对Harris算子进行了改进。实验表明,通过改进后的Harris算子对遥感图像上的角点特征的检测具有较好的检测效果。 相似文献