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一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法
1
作者
钱叶青
蔡国榕
+1 位作者
吴云东
陈水利
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第10期1201-1206,共6页
针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准...
针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.
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关键词
遥感图像
图像配准
多视角
互信息
粒子群优化算法
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职称材料
基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法
被引量：
9
2
作者
江静
蔡国榕
+2 位作者
陈水利
李绍滋
吴云东
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期390-396,共7页
建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对...
建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对这个问题,提出一种基于多结构鲁棒估计的建筑物特征线提取算法,该算法利用历史模型信息进行条件采样,并通过迭代搜索符合所有特征线性质的模型.根据建筑物LiDAR数据的实验结果表明,该方法与传统的RANSAC(random sample consensus)、MLESAC(maximum likelihood estimation sample consensus)等算法相比,避免了无效、重复的特征线采样过程,在相同时间内可获取更多的直线内点,从而有效提高了建筑物特征线的提取效率.
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关键词
激光雷达点云
特征线提取
多结构
相似函数
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职称材料
题名
一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法
1
作者
钱叶青
蔡国榕
吴云东
陈水利
机构
集美大学理学院
厦门市无人机遥感应用工程技术研究中心
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第10期1201-1206,共6页
基金
国家"863"项目子课题(2012AA12A208-06)
国家支撑项目子课题(2013BAC08B01-04)
国家博士后基金(2014M561090)
文摘
针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.
关键词
遥感图像
图像配准
多视角
互信息
粒子群优化算法
Keywords
remote sensing image
image registration
multi-view
mutual information
PSO algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法
被引量：
9
2
作者
江静
蔡国榕
陈水利
李绍滋
吴云东
机构
集美大学理学院
厦门市无人机遥感应用工程技术研究中心
厦门
大学信息科学与
技术
学院福建省仿脑智能系统重点实验室
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期390-396,共7页
基金
国家自然科学基金(61103052)
国家科技支撑计划(201309110001)
+5 种基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA12A208-06)
福建省产学重大科技项目(2011H6020)
福建省自然科学基金(2012J01013
2013J01245)
福建省教育厅专项课题(JK2012025)
厦门市科技计划项目(3502Z20110010)
文摘
建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对这个问题,提出一种基于多结构鲁棒估计的建筑物特征线提取算法,该算法利用历史模型信息进行条件采样,并通过迭代搜索符合所有特征线性质的模型.根据建筑物LiDAR数据的实验结果表明,该方法与传统的RANSAC(random sample consensus)、MLESAC(maximum likelihood estimation sample consensus)等算法相比,避免了无效、重复的特征线采样过程,在相同时间内可获取更多的直线内点,从而有效提高了建筑物特征线的提取效率.
关键词
激光雷达点云
特征线提取
多结构
相似函数
Keywords
LiDAR point clouds
feature lines extraction
multi-structure
similar function
分类号
O29 [理学—应用数学]
P231 [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PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法
钱叶青
蔡国榕
吴云东
陈水利
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法
江静
蔡国榕
陈水利
李绍滋
吴云东
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
已选择
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