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针对SAR图像特点，在传统SIFT算法的基础上，结合ROEWA和OTSU算法，提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域，再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比，该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响，使提取到的特征点更加精确，可提高正确匹配率，增强算法的稳定性，并提升图像配准的精度。 相似文献
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针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献
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遥感影像匹配是众多遥感应用中数据处理的关键前置步骤,但高程差导致的影像局部畸变和影像匹配的复杂性严重限制了高分辨率影像的匹配精度。提出一种适用于局部畸变和高外点比例的鲁棒匹配算法,首先利用Delaunay剖分算法在假定匹配点集上施加几何约束,得到特征点局部邻接关系;然后基于邻接信息进行预过滤;采用多尺度的策略建立局部邻接关系一致约束模型;最后定义三角形相似度函数实现匹配恢复。利用3组高分辨率影像开展对比实验,实验结果表明该算法的平均精度比RANSAC提高7.69%,在外点率高于90%时仍旧稳健。 相似文献
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针对遥感图像匹配中存在的误匹配率高、匹配速度慢等问题,结合相似图像局部结构一致的思想,提出一种将ORB特征提取算子与BRISK特征描述算子相结合的遥感图像匹配算法。首先使用ORB算法的特征点提取算子对特征点进行检测,再使用BRISK算法的特征点描述算子对检测到的特征点建立特征描述符,然后基于汉明距离使用暴力匹配完成特征点匹配,最后使用LPM算法剔除错误匹配点。实验结果表明：本文算法提取的特征点数量、匹配精确度和运行速度都满足遥感图像匹配的要求;相较于ORB、BRISK算法,做到了速度和精度的较好平衡,展现出了良好的匹配性能。 相似文献
5.
在众多的点云配准算法中，ICP算法以其所需的信息少，配准精度高而被广泛使用。然而，因其算法迭代最优化的特点，ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题，提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质，对配准点云中每个点进行高斯曲率估计；其次，通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除；最后，对只包含关键点的点云使用ICP进行配准。实验结果表明，在保证配准精度的前提下，本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率，也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力。 相似文献
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点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题，在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network（MPN）来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想，改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素，而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先，把点集匹配问题转换为序列问题。这样，网络的输入为顶点的坐标序列，输出为点对之间的对应关系。利用这种方式，可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大幅度的刚性变换。实验结果表明，模型也可以被推广解决其他带结构的组合优化问题，如三角剖分等。 相似文献
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在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2021,(4):1-5
传统数据并行挖掘算法忽略了对数据特征的聚类,数据边界特征点无法得以融合,导致数据挖掘收敛性较差、精度偏低。文章提出基于并行挖掘的多云协同构架云数据分区挖掘算法,建立多云协同构架云数据的特征数据聚类模型,采用边界特征点融合和阈值分割方法,实现多云协同构架云数据的信息融合和聚类处理。 相似文献
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为提高单目视觉里程计算法的性能，从视觉特征选取和特征误匹配剔除两个方面进行研究.采用SURF描述子提取单目图像的特征点，并匹配相邻图像序列的特征，使用归一化线性八点法依次得到基础矩阵和本质矩阵.利用三角测量求解匹配点的三维坐标，进而根据2D 2D模型解算出两帧图像间相机运动的旋转和平移，从而构建单目视觉里程计系统.为提高算法性能，使用RANSAC算法清除初次计算的特征误匹配，并利用地面数据获取相机运动的平移尺度.实验结果验证了RANSAC算法能够有效剔除特征误匹配,降低单目视觉里程计的累积误差. 相似文献
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精... 相似文献
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针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统（automatic identification system, AIS）数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。 相似文献
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《上海海事大学学报》2021,(3)
针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。 相似文献
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基于奇异值分解（SVD）的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法，但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时，该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不可靠。根据线性相位的单调变化特性，提出一种改进的相位解缠算法，通过比较相邻相位差和趋势斜率的一致性判断是否进行校正，从而得到真实相位值。针对真实光学图像的实验表明，该方法可以有效地对积分法所得到的结果进行校正，进而提高匹配精度。 相似文献
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在噪声鲁棒语音识别研究中,使用并行模型结合(parallel model combination, PMC)方法得到的模型理论上能够接近匹配噪声环境模型的性能,故成为噪声鲁棒语音识别的重要研究方向。本文首先提出了一种基于前后向差分动态参数的特征MFCC_FWD_BWD,该特征满足PMC对特征构造矩阵可逆的要求。在此基础上,提出了一种用于PMC的新模型——并行子状态隐马尔可夫模型(parallel sub-state hidden Markov model, PSSHMM),该模型每个状态包含平行关系的子状态,且子状态间存在转移关系。实验表明,PSSHMM模型在各种噪声和SNR下取得了较好的识别效果,特别是对于非平稳噪声,其鲁棒性能非常显著。 相似文献
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针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果. 相似文献
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针对作者姓名歧义问题,提出基于特征编码和图嵌入的作者姓名消歧方法。该方法首先利用word2vec模型对文档的属性特征进行编码从而构建文档的表征向量,然后采用图自动编码器将文档关系编码至文档向量中,聚类相似文档。为进一步提升聚类结果的准确性,使用图嵌入的方法将文档关系网络和作者关系网络的拓扑结构信息引入文档向量,进一步聚集相关文档。该方法同时利用文档的属性特征以及多个关系网络的信息,通过无监督学习的方法寻找文档表征向量,实现良好的姓名消歧效果。在真实作者数据集AMiner上的测试结果表明,该方法显著优于目前几个其他基于图网络的方法。 相似文献
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为提高船舶进出交通流密集区域的安全性、解决数据挖掘不充分的问题,基于AIS数据,将多种算法相结合,提出一种多元化的船舶交通流框架提取方法。利用Douglas-Peucker压缩算法和航迹交会算法分别提取交通流中的船舶转向点和航迹交会点。利用密度聚类算法对包括船位点在内的3种特征点进行数据挖掘,提取出更有代表性的特征点。将3种特征点进行加权融合,得到新的多元特征点,以点的大小表示其重要程度,最终生成某水域的船舶交通流框架。实验结果表明,通过以上方法能够获得老铁山水道附近水域船舶交通流框架。该框架融合了多种航迹特征点,能够显示附近水域的重要航迹分布,充分体现船舶交通流的总体态势和密集区域;该框架从统计学角度凝结了该水域船舶行驶的习惯航线,这些航线具有较好的适航度,既可用于航路规划,还能为海事部门选取推荐航道提供参考。 相似文献
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机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段，而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。为有效剔除植被和墙面点云，以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响，提出一种层进式屋顶点云提取方法。首先对LiDAR点云进行滤波，在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点，然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点，最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云。试验结果表明，本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云，有效率可达85%以上。 相似文献
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以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移分类法以及野外调查、专家知识有机结合起来,并用野外采样点进行精度检验.湖南省土地覆被调查结果的总体精度84.99%,Kappa系数为82.79%.结果证明了以HJ-CCD影像为遥感数据源,利用面向对象技术进行大尺度的土地覆被调查的可行性和有效性. 相似文献