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一种无人机影像空三加密点抽稀算法
被引量:
3
1
作者
王刊生
郑亮
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第3期108-112,共5页
在无人机空三加密中,特征点匹配多采用基于计算机视觉的匹配算法进行处理,对稀少的空中三角测量控制点进行控制点位的补充。由于无人机影像分辨率高,细节丰富,使得匹配特征点数量庞大,给后续的区域网平差带来困难。本文提供的空三加密...
在无人机空三加密中,特征点匹配多采用基于计算机视觉的匹配算法进行处理,对稀少的空中三角测量控制点进行控制点位的补充。由于无人机影像分辨率高,细节丰富,使得匹配特征点数量庞大,给后续的区域网平差带来困难。本文提供的空三加密点抽稀算法,可大幅降低加密点的数量,优先保留优质点位,并保证被保留点位均匀分布。
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关键词
无人机
空三加密
影像匹配
点抽稀算法
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职称材料
题名
一种无人机影像空三加密点抽稀算法
被引量:
3
1
作者
王刊生
郑亮
机构
中交第二公路勘察设计研究院有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第3期108-112,共5页
基金
中交第二公路勘察设计研究院科技研发项目(KJFZ-2015-075)
文摘
在无人机空三加密中,特征点匹配多采用基于计算机视觉的匹配算法进行处理,对稀少的空中三角测量控制点进行控制点位的补充。由于无人机影像分辨率高,细节丰富,使得匹配特征点数量庞大,给后续的区域网平差带来困难。本文提供的空三加密点抽稀算法,可大幅降低加密点的数量,优先保留优质点位,并保证被保留点位均匀分布。
关键词
无人机
空三加密
影像匹配
点抽稀算法
Keywords
UAV
aerial triangulation
image matching
points thinning algorithm
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种无人机影像空三加密点抽稀算法
王刊生
郑亮
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018
3
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