关键词
基于互信息分解的航空图像算法
作者: 秦志强   马时平   耿代   葛士尧   来源: 第二届全国图象图形联合学术会议 年份: 2016 文献类型 : 会议论文 关键词: 互信息  小波分解  图像配准  
描述: 基于互信息理论和多分辨率方法,提出一种图像算法。算法采用多分辨率的方法,对图像进行分解和边缘特征提取,在每层上利用互信息的最大值来获取变换的参数,最后获取全局的变换参数。仿真结果表明该方法具有抗干扰性、鲁棒性和精确性。
航空遥感图像算法研究
作者: 刘朝霞   来源: 大连海事大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空图像  图像配准  配准算法  特征匹配  特征描述  图匹配  
描述: 图像准是航空遥感领域中重要的图像处理技术,但仍存在着诸多待解决的问题。首先由于航空遥感图像具有动态变化、亮度变化、几何变化大、相似特征多、重叠区域等特点使得在图像过程中存在很多干扰特征。此时
基于Harris和QGA的航空遥感图像
作者: 张博   来源: 东北大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 图像配准  遥感图像  Harris算子  量子计算  遗传算法  
描述: 近年来,遥感技术在环境监测、国土资源勘探、军事侦察以及考古等许多领域中发挥着越来越重要作用,因而航空遥感图像也就日显重要。然而外界的干扰、传感器的不同物理特性和方法都会影响图像的实时性
基于Harris和GA的航空遥感海上溢油图像
作者: 尹丽华   来源: 大连海事大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 海上溢油     Harris算子     特征点匹配   遥感图像     图像配准    
描述: 点进行了匹配,对特征点匹配的最高精度可达到83.4%。根据匹配后的特征点求出相应的图像投影变换模型,最终实现了对航空遥感海上溢油图像
基于sMLD特征的远红外航空图像算法
作者: 郭璠   李小虎   朱洪   唐琎   来源: 红外与毫米波学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   特征提取   图像配准   特征匹配   远红外  
描述: 航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像问题,文章提出了一种
“针孔”模拟成像下的单航空影像与LiDAR点云
作者: 吴军   饶云   胡彦君   程门门   彭智勇   来源: 遥感学报 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 影像地理配准  LiDAR  针孔成像模拟  梯度互信息  
描述: 以摄影测量共线方程为严格模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与
LiDAR数据与高清航空影像空间自动研究
作者: 胡彦君   来源: 桂林电子科技大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: LiDAR  影像地理配准  梯度互信息  视差互信息  迭代计算  
描述: 的单目航空影像及基于视差互信息的双目航空影像与Li DAR点云的方法,过程可分为三个阶段:①利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云“针孔”模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变
机载LiDAR点云与航空影像自动的精度分析
作者: 贾娇   来源: 兰州交通大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空影像  机载LiDAR点云  自动配准  精度分析  
描述: 分析自动精度。在对机载LiDAR点云数据和航空影像的自动结果进行精度评价的过程中,涉及的重点与创新点包括以下几方面:(1)利用POS和LiDAR数据在物方约束下进行航空影像空三转点;(2)基于
机载LiDAR DSM深度影像与航空影像方法研究
作者: 王明山   来源: 西南交通大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 机载LiDAR  DSM深度影像  Canny算子  滤波  同名线特征  
描述: LiDAR DSM深度影像的方法在异源影像领域内具有较强的推广性,因此本文主要针对DSM深度影像和航空影像的问题展开研究,具体工作如下:(1)介绍了理论及流程,主要包括:原理、基本问题
基于变换的航空发动机性能衰退率计算方法
作者: 殷锴   钟诗胜   李臻   来源: 航空精密制造技术 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机  性能衰退率  小波分解  线性回归  
描述: 由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层分解
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