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数字摄影测量、计算机视觉的中心问题是在不同的影像中自动地提取相应的特征点即影像匹配.因此,影像匹配是当今数字图像处理、计算机视觉、机器视觉的热门课题.影像匹配的方法主要有:最小二乘影像匹配(LSM)(Ackermann,1986),基于特征影像匹配(FBM),多点匹配(MM),松弛法影像匹配,附有几何约束的多影像匹配(B.Baltsavias,1991)等.每种影像匹配法都有各自的特点.附有约束条件的最小二乘影像匹配是结合了共线条件与最小二乘影像匹配的一种匹配形式.它在地面、近景摄影测量中,有着广泛应用前景.尤其在交通事故的处理与分析、城市建筑物的变形观测、城市的三维重建(Cybercity)、工业生产自动化、监测等方面应用潜力巨大. 相似文献
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针对航空影像中矩形建筑物半自动重建进行了研究。该方法基于最小二乘模型影像匹配算法,通过使航空影像中提取的建筑物边缘与模型投影线之间距离和最小计算建筑物的参数。给出用CSG与B-Rep相结合描述的矩形体基本模型,人工在影像上选点建立建筑物的初始模型,将初始模型反投到影像上,并对影像进行边缘提取,根据最小二乘模型影像匹配算法求解最佳模型参数。实验结果证明该方法有较高的准确性。该算法除航空影像与影像方位元素外不需要其他辅助数据,只需人工计算初始值,其他计算由计算机完成,速度较快,节约了人力物力,具有较强的应用价值。 相似文献
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近年来,随着经济体制改革的深入,我国社会主义商品经济有了很快的发展。高等学校为社会服务的广度和深度大大发展,并逐步转向有偿服务。面对这种形势,高等学校的财务管理工作也出现了新情况,不仅有国家计划内的收支管理,还有计划外的收入与分配管理,不仅要求管好财,理好财,还要求进行校内各单位之间以及校内单位和校外单位之间的资金调 相似文献
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区域回波比率与拓扑识别模型结合的城区激光雷达点云分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对城区激光雷达点云提出一种全自动分类方法。采用具备一定抗过分割能力的拓扑启发式分割算法对栅格高程图像进行面向对象分割;依据迭代最大类间方差(Otsu)聚类方法及两种拓扑模型实现地面图斑对象与非地面图斑对象初步分离,并合并邻接非地面对象;在地物对象中引入多次回波比率检测树木对象,采用区域面积、建筑物高度等条件区分建筑物及其他两类地物,并依据栅格索引分类。选择具有丰富地物类型的典型城区点云数据进行实验,结果表明,该算法具有良好分类精度及较强实用价值。 相似文献
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提出了一种顾及操作性、稳定性、精度和速度的从航空影象半自动撮线状地物的策略和算法。在人工依次输入的每两个初始点之间,提取连续的抛物线。该方法先通过二模板快速相关和优化计算得到剔除了错误匹配后的初始抛物线参数,然后以其为初值,基于整体最小二乘法模板匹配,解求参数的精确值,以获得更高的定位精度。通过自适应的模板克服了线特征的对比度和线宽度的变化对定位带来的影响。实验结果表明,该算法有较强的抗干扰能力和较高的精度,有较好的实用价值。 相似文献