描述
开 本: 32开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787522616315
内容简介
本书以无人机影像为研究对象，从拼接效率与精度两个方面对无人机影像拼接方法进行改进。本书的主要研究内容包括：无人机影像拼接特征点的快速提取。针对SURF算法在特征点提取方面效率不高的问题，从构造尺度空间、特征点检测、特征主方向计算、特征向量计算等过程进行并行优化加速。无人机影像拼接特征点的新特征构建。针对传统SURF算法特征描述向量包含地物信息较少的问题，采用深度学习提取特征点的深层次特征，并与采用SURF算法提取的浅层次特征相融合，构建特征点的新特征，进行后续特征点的匹配。实验结果表明，相比于传统方法，应用构建的特征点新特征进行特征点匹配，匹配精度提高了7%，最终配准的点位偏离程度为0.4个像素，达到亚像素级别匹配。针对无人机拼接影像的地表覆盖类型解译。使用本书方法对无人机影像进行大范围场景拼接实验，采用基于地理对象的影像分析方法进行地表覆盖类型的解译。实验结果表明，应用无人机拼接影像可以等
目 录
●前言
第1章绪论
1.1研究背景
1.2无人机遥感技术发展现状
1.3无人机遥感数据处理方法
1.4无人机遥感技术应用领域
1.5无人机遥感未来研究方向
第2章无人机遥感数据处理方法
2.1无人机遥感影像拼接处理
2.2无人机遥感分类数据预处理
2.3全卷积神经网络模型
2.4FCN网络模型
第3章无人机遥感影像快速拼接方法
3.1实验数据
3.2特征点提取
3.3特征点匹配
3.4异常匹配点对剔除
3.5影像变换模型计算
3.6拼接效果
3.7影像融合
3.8本章小节
……
第1章绪论
1.1研究背景
1.2无人机遥感技术发展现状
1.3无人机遥感数据处理方法
1.4无人机遥感技术应用领域
1.5无人机遥感未来研究方向
第2章无人机遥感数据处理方法
2.1无人机遥感影像拼接处理
2.2无人机遥感分类数据预处理
2.3全卷积神经网络模型
2.4FCN网络模型
第3章无人机遥感影像快速拼接方法
3.1实验数据
3.2特征点提取
3.3特征点匹配
3.4异常匹配点对剔除
3.5影像变换模型计算
3.6拼接效果
3.7影像融合
3.8本章小节
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