针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation...针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。展开更多
对称IB(Symmetric Information Bottleneck)通过行、列压缩变量之间的相互协作来挖掘数据中的双向压缩模式.由于行、列压缩变量不能完全承载行、列基层变量中所蕴含的特征信息,从而导致对称IB所得的数据双向压缩模式与基层变量所蕴含的...对称IB(Symmetric Information Bottleneck)通过行、列压缩变量之间的相互协作来挖掘数据中的双向压缩模式.由于行、列压缩变量不能完全承载行、列基层变量中所蕴含的特征信息,从而导致对称IB所得的数据双向压缩模式与基层变量所蕴含的内在模式之间存在一定的偏离.针对该问题,通过最大化地保存压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,将基层变量引入到数据的双向压缩中,使它们协助压缩变量共同来学习联合分布中的双向压缩模式,提出交叉对称IB:ICSIB(Inter-Correlated Symmetric Information Bottleneck).ICSIB算法采用交错的顺序"抽取-合并"迭代过程来优化压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,可保证得到目标函数的一个局部优解.实验结果表明,在基层特征变量的协助下,ICSIB算法得到的数据双向压缩模式更接近于数据中真实的内在模式,并可有效地应用于数据的联合聚类中.展开更多
文摘对称IB(Symmetric Information Bottleneck)通过行、列压缩变量之间的相互协作来挖掘数据中的双向压缩模式.由于行、列压缩变量不能完全承载行、列基层变量中所蕴含的特征信息,从而导致对称IB所得的数据双向压缩模式与基层变量所蕴含的内在模式之间存在一定的偏离.针对该问题,通过最大化地保存压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,将基层变量引入到数据的双向压缩中,使它们协助压缩变量共同来学习联合分布中的双向压缩模式,提出交叉对称IB:ICSIB(Inter-Correlated Symmetric Information Bottleneck).ICSIB算法采用交错的顺序"抽取-合并"迭代过程来优化压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,可保证得到目标函数的一个局部优解.实验结果表明,在基层特征变量的协助下,ICSIB算法得到的数据双向压缩模式更接近于数据中真实的内在模式,并可有效地应用于数据的联合聚类中.