-
公开(公告)号：CN103236067B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310172271.0
申请日：2013-05-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。
-
公开(公告)号：CN103020342B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
-
公开(公告)号：CN103236067A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310172271.0
申请日：2013-05-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。
-
公开(公告)号：CN103020342A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.016 seconds)
