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扩展相位相关配准方法只适用于图像间相对运动小于图像尺寸的50%甚至30%的情况,其配准精度随着图像间运动增大而降低且易受边缘效应和混叠效应的影响.针对这种情况,本文做了如下改进:在使用相位相关法之前使用空间域方法粗配准,根据粗配准结果提取重叠区域形成两幅新图像,再对两幅新图像使用扩展相位相关进行精配准,解决了原方法只适用于图像间相对运动较小且精度随相对运动增大而降低的问题;为减弱边缘效应对配准精度的影响,通过实验评价了不同加窗方法,并给与了最优的建议;为减弱混叠效应对配准精度的影响,通过实验讨论了理想低通滤镜的截止频率的取值方法.实验证明这种方法不仅拓展了相位相关的使用范围而且在很大程度上提高了配准的精度. 相似文献
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提出了基于激光扫描数据的大规模场景重建的方法,通过三维数据分割、提取结构特征、计算虚特征、简化数据,为配准提供可靠基元.根据特征单元和最小生成树原则,拼合多机位三维数据.最后,建立三维场景网格模型,给出空洞填补方法.实验证明了该算法的鲁棒性. 相似文献
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本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下通过字典学习而得到。这里,本文采用K-SVD方法构建字典、并采用OMP方法获取用于稀疏表达的相关系数。与现有基于样本的超分辨率方法的最大不同在于,本文方法仅使用了低分辨率图像及其插值图像,而不需要使用其它高分辨率图像。另外,为了评价方法的效果,本文还引入了一个衡量图像结构自相似性程度的新型指标SSSIM。对比实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率重构效果和运算效率,并且SSSIM指标与超分辨率重构效果具有较强的相关性。 相似文献
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从三维激光点云中快速统计树木信息的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
树木位置分布及胸径(DBH)是研究森林生态、管理林区的重要指标。激光雷达在获取树木相关数据方面有巨大潜力,因此,提出用手持移动激光雷达获取的三维点云快速统计树木信息的方法。手持移动激光雷达可近距离采集树木信息,获取更详细的单木立面信息。针对上述点云特点,提出分层聚类的点云处理方法,按不同高度对点云切片,形成一组切片截面图,再仅对切片截面图聚类;根据聚类结果使用随机抽样一致性算法拟合出圆,对比一组切片截面图的拟合结果,完成树木点云提取。这种先取样再计算的方法大大提高了运算速度。实验证明该方法树干提取准确率达94.4%,DBH计算平均误差3.4cm。本文方法可快速统计树木相关信息。 相似文献
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针对不同地物之间点云特征的多样性和树木点云分布的无规律性,导致一般方法分类精度低的问题,提出一种基于对象的地面激光点云阶层式分类方法.首先采用欧氏距离聚类法将非地面点云分割;然后提出一种法向散乱系数计算方法,并用于树木的提取;最后结合点云对象的点个数、高程均值和平面拟合残差特征实现其他地物的分类.实验结果表明,该方法能有效地将复杂地物分类,相比于投影点密度法和支持向量机法分类精度更高. 相似文献