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题名基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统
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作者
丁玎
张颜皓
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机构
河南财经政法大学
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出处
《科技通报》
2024年第6期36-40,共5页
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文摘
由于测绘图像细节信息特征独立性显著,三维重建波段的选取易出现偏差,影响测绘图像三维重建效果。为此,本文设计基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统。设计测绘图像导入主从设备接口,实现测绘图像数据导入处理。3D引擎图像渲染模块和多通道三维显示模块可以实现多台计算机对同一场景的渲染。采用矩阵优化分解方法选择图像三维重建波段,将波段上任意点到对应极线距离作为重建目标,连接所有坐标形成曲面,计算各点三维笛卡尔坐标值,并恢复测绘图像被遮挡部分,修正波段值,实现三维重建。测试结果表明:该系统重建的三维图像像素均匀,无异常凸起部分。重建误差平均为0.06,具有精准三维重建效果。
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关键词
矩阵优化分解
测绘图像
三维重建
笛卡尔坐标
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Keywords
matrix optimization decomposition
surveying and mapping images
3D reconstruction
Descartes coordi-nates
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于卷积神经网络的无人机遥感测绘图像特征提取方法
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作者
马宏平
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机构
山东正维勘察测绘有限公司
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出处
《移动信息》
2024年第6期257-259,共3页
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文摘
在地质勘探学领域,无人机遥感技术已成为获取地表数据的重要手段,而卷积神经网络(CNN)因其出色的图像处理能力被广泛应用于图像特征提取。文中介绍了一种基于卷积神经网络的无人机遥感测绘图像特征提取方法,分析了CNN的基本概念与结构、无人机遥感图像的特征类型、网络结构设计、数据预处理、特征提取及特征融合过程,旨在提高地质勘探中无人机遥感图像分析的自动化和准确性。
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关键词
卷积神经网络
无人机
遥感测绘图像特征提取
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Keywords
Convolutional neural network
UAV
Feature extraction of remote sensing surveying and mapping images
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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