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一种改进暗通道先验的航空影像快速去雾方法 被引量:3
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作者 许懿娜 王义 +2 位作者 黄华平 杨丽颖 陈松 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第6期36-41,共6页
针对当前采用暗通道先验方法进行航空影像去雾时效率低下的问题,提出一种改进暗通道先验的快速去雾方法,从大气透射率t值获取、大气环境光A值获取两个方面进行改进。首先,采用均值滤波获取大气透射率t,在改进噪声问题的同时降低t值获取... 针对当前采用暗通道先验方法进行航空影像去雾时效率低下的问题,提出一种改进暗通道先验的快速去雾方法,从大气透射率t值获取、大气环境光A值获取两个方面进行改进。首先,采用均值滤波获取大气透射率t,在改进噪声问题的同时降低t值获取时间;接着,使用分块法代替原来的最小值滤波获取大气环境光A,进一步提升算法效率;最后,选取3幅航空影像,利用改进后的算法进行去雾实验,并对结果进行亮度调整。结果表明,改进后算法获取的去雾影像目视效果较好,与原始算法相比,该算法的去雾效率提升了34~74倍,在保证去雾影像质量的同时实现了航空影像快速去雾,对航空影像快速预处理、应急测绘等具有一定意义。 展开更多
关键词 航空影像 去雾 暗通道先验 快速 滤波
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多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割
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作者 李雪梅 江岳勇 +2 位作者 熊楚翘 刘雨婷 罗干 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期29-37,共9页
当前建筑物提取研究主要以提取建筑物外轮廓为主,为实现建筑物屋顶内部结构的精细分割,文章提出了一种耦合RSBuilding网络和SAM模型的多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割方法。首先,基于样本集对RSBuilding网络进行微调,接着基于DOM... 当前建筑物提取研究主要以提取建筑物外轮廓为主,为实现建筑物屋顶内部结构的精细分割,文章提出了一种耦合RSBuilding网络和SAM模型的多源数据融合的建筑物屋顶轮廓精细分割方法。首先,基于样本集对RSBuilding网络进行微调,接着基于DOM数据,利用该网络,提取建筑物轮廓;然后,将得到的建筑物外轮廓与DSM影像融合、裁剪切片集,将融合切片后的单个建筑切片集输入SAM模型,实现建筑物屋顶内部结构的精细分割。选取4组不同建筑物特征的数据进行精细分割实验,并将结果与SAT2LOD2方法进行对比。实验结果表明,该方法分割精度明显高于SAT2LOD2方法,在屋顶内部结构相对规整的数据上,该算法的精细分割精度达87%以上,在屋顶内部结构复杂的数据上,分割精度达78%以上。该研究对建筑物轮廓精细识别、模型快速生产与快速更新等应用具有技术参考意义。 展开更多
关键词 建筑物 精细分割 RSBuilding SAM 影像融合
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耦合MAE-InternImage算法的铁路周边环境变化检测
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作者 方杨 易炼 +2 位作者 卢金涛 吴枫 蔡亚锋 《遥感信息》 北大核心 2025年第4期26-36,共11页
针对当前铁路周边环境变化检测时模型存在的检测精度依赖于训练样本、检测精度低的问题,提出一种耦合MAE-InternImage算法的变化检测模型。首先基于MAE模型,对遥感影像数据进行自监督训练,获取预设权重;接着将时相遥感影像语义分割训练... 针对当前铁路周边环境变化检测时模型存在的检测精度依赖于训练样本、检测精度低的问题,提出一种耦合MAE-InternImage算法的变化检测模型。首先基于MAE模型,对遥感影像数据进行自监督训练,获取预设权重;接着将时相遥感影像语义分割训练数据和预设权重输入InternImage大模型,进行微调训练;最后基于训练完成的MAE-InternImage模型,获取一期、二期影像中高精度的林地、耕地、裸土语义信息,通过差值运算获取变化区域。实验结果表明,所提出的算法在耕地、林地和裸土变化检测性能指标上明显优于Siam-FC、Changer和BIT算法,耕地、林地、裸土的变化检测精度分别为64.01%、80.64%、64.19%。通过语义值追溯,可以明确出语义转换关系。该研究对铁路周边环境常态化智能巡检等应用具有技术参考意义。 展开更多
关键词 MAE InternImage 变化检测 智能巡检
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联合SIFT-GPU和整体平差法的隧道影像拼接研究 被引量:1
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作者 张栋樑 宫志群 +3 位作者 杨世廷 陆业宁 占静 安晓亚 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2023年第7期1118-1126,共9页
针对当前隧道影像拼接过程中效率低、累积误差大的问题,研究提出一种联合SIFT-GPU(scale-invariant feature transformgraphics processing unit)协同处理算法和整体平差法的隧道影像拼接技术。首先,基于车载移动测量技术获取隧道内部... 针对当前隧道影像拼接过程中效率低、累积误差大的问题,研究提出一种联合SIFT-GPU(scale-invariant feature transformgraphics processing unit)协同处理算法和整体平差法的隧道影像拼接技术。首先,基于车载移动测量技术获取隧道内部的影像和点云数据,利用点云数据和共线方程对原始影像进行纠正处理,并先后使用MASK匀光算法和Wallis滤波匀光法对影像进行匀光匀色;然后,融合SIFT匹配算法和GPU-CPU(central processing unit)协同处理技术加速提取所有待拼接影像特征点,使用RANSAC(random sample consensus)算法剔除误配点;最后,使用平移旋转缩放变换模型对400张影像进行拼接,采用整体平差算法对拼接结果进行误差补偿,利用GDAL(geospatial data abstraction library)分块处理技术输出拼接成果。研究结果表明:1)相较于原始的SIFT匹配算法,研究使用的SIFT-GPU协同处理算法使影像匹配效率提高了3~25倍;2)整体平差算法较好地解决了随着待拼接影像的增加而引起的误差累积问题,相较于传统算法,误差降低至原来的1/3。 展开更多
关键词 隧道 影像拼接 SIFT RANSAC 整体平差法
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