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何成龙

作品数:2 被引量:14H指数:2
供职机构:西南交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇单应性
  • 1篇单应性矩阵
  • 1篇点扩散函数
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感影像
  • 1篇一致性
  • 1篇影像匹配
  • 1篇随机抽样一致...
  • 1篇无人机
  • 1篇无人机影像
  • 1篇解模糊
  • 1篇矩阵
  • 1篇边缘检测
  • 1篇RANSAC

机构

  • 2篇西南交通大学

作者

  • 2篇耿娟
  • 2篇何成龙
  • 1篇贺一楠
  • 1篇秦军
  • 1篇杨辉

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇国土资源遥感

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
二维经验模态分解算法遥感影像解模糊被引量:6
2015年
相机成像过程中与地面的相对运动、遥感平台姿态变化、发动机振动、电磁波干扰等都会导致质退化而造成影像模糊,为此提出了一种基于二维经验模态分解算法的遥感影像去模糊方法。结合分解后的本征模函数IMF分量实现对影像的去噪和特征地物清晰边缘的提取,利用稀疏分解框架下的反卷积模型估计模糊核,通过带约束的最小二乘法进行影像解模糊。通过仿真实验验证了该方法的可行性。
贺一楠耿娟秦军杨辉何成龙
关键词:遥感影像点扩散函数边缘检测
基于CSIFT特性的无人机影像匹配被引量:8
2016年
随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据。不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法。该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果。仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFT)方法相比,将匹配准确率从70%提高到了88%,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率。
耿娟何成龙刘宪鑫
关键词:无人机影像单应性矩阵
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