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由于可见光和红外的成像机理、成像波段不同,获取的遥感影像之间存在复杂的非线性辐射畸变,传统的配准方法难以实现两者的高精度配准。本文提出一种基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准方法,利用卷积神经网络对可见光和红外异源图像进行分步的精细化形变场计算,从而实现快速高精度配准。将可见光图像作为参考图像,利用U-Net网络计算待配准红外图像和参考(可见光)图像的形变场,实现全局对齐的仿射变换,然后通过空间转换网络进一步实现更高自由度变形。采用WHU-OPT-SAR数据集的实验结果表明,与基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的传统配准方法相比,本文提出的基于VoxelMorph配准方法可以获得更好的配准效果,验证了基于VoxelMorph的配准方法在多源遥感影像领域的有效性。 相似文献
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太阳能碟式发电,目前较多采用球面反射镜聚光,因光斑几乎为零,无法精确控制且焦点为圆心,对应桁架结构大,加工工艺完成困难且几何聚光比低。为了克服这些缺陷,建立旋转抛物面聚光系统模型:通过论证太阳能取代化石能源的必要性,为得到高聚光比-高光热转化效率的聚光器,设计10 kW碟式热发电系统的碟式聚光器,且研究太阳在聚光器形成光斑与旋转抛物面的焦距关系,当光斑取实际最小值,得到对应的焦距值。应用Solidworks软件建立对应碟式聚光器的3D模型,而且运用Matlab对3D模型进行分析。得到的光斑最小值与碟式的聚光器3D模型为实际工程设计提供碟式光热发电数据基础和指导性意见。 相似文献
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