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初始接缝线网络是影像镶嵌中的重要一环,特别是在遥感影像处理中,它的生成质量对后续接缝线的优化具有重要影响。设计了一种新颖的初始接缝网络线生成方法,它将影像有效区域的重叠拓扑以比特数组的形式进行了封装,并分别赋给了点、线、面这些平面几何要素。一方面,这有助于挖掘影像重叠区之间的空间联系,便于计算接缝线连接的优先关系,使得接缝线的生成不再受制于重叠区域的具体形状,而仅考虑影像的重叠程度,从而大大提高了接缝生成的鲁棒性。另一方面,基于比特运算的高效性也使该方法在接缝线生产效率上体现出优势。与顾及重叠的面Voronoi图的方法进行了对比,该方法在接缝线生成的鲁棒性和效率上都具有一定优势。 相似文献
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国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。 相似文献
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针对传统网络模型设计中模型感受野与特征图大小不匹配的问题,该文以待识别的建筑物尺度大小作为先验知识辅助构建模型,在充分融合MobileNetV2和DeepLabV3模型优势的基础上,采用空洞卷积和调整卷积步长搭配的策略,通过调整模型最终感受野与建筑物尺度相契合,构建了感受野约束下的Encoder-Decoder结构网络,即RFNet。利用国产高分二号影像长春市区建筑物数据集对该网络进行了测试,结果表明与参数量占优的模型相比,在交并比接近的情况下,该文的模型参数量降低了74.6%;在与未考虑感受野与特征相契合的网络相比,交并比提高了15.24%,表明本文所设计网络模型的有效性。 相似文献
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