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一种基于序列影像匹配的独立树冠可视化方法 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍采用非量测相机与序列影像匹配实现独立树冠3维重建的方法。主要包括从影像提取特征点:使用多基线影像与金字塔分层相关技术进行特征点匹配;解算影像的相对方位参数;由前方交会求出各特征点的模型坐标;由模型坐标构造树冠表面三角网;由纹理映射得到树冠3维模型景观图,实现树木可视化的真3维表达。 相似文献
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DSM数据中多层次、多直角房屋的三维重建 总被引:1,自引:0,他引:1
根据房屋的层次结构特点,采用附加约束条件的最小二乘平差精化房屋几何模型,使得重建房屋满足现实世界中多数房屋邻接墙面直角相交的要求.对于非平顶房屋,采用法向量统计分析的方法与模型库中的房屋类型匹配,然后按匹配类型重建房顶.实验表明,本方法对于从DSM数据中重建多层次、多直角房屋和人字型屋顶等类型的房屋是行之有效的. 相似文献
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可靠特征匹配是无人机影像运动恢复结构(SfM)的重要环节。近年来,深度学习被用于特征提取和匹配,在基准数据集表现优于SIFT等手工特征。但是,公开模型往往采用互联网照片进行训练和测试,鲜有用于无人机影像SfM三维重建的性能评价。利用多组不同特点的无人机数据集,本文对比分析手工特征和深度学习特征在无人机影像特征匹配和SfM三维重建的综合性能。试验结果表明,利用公开的预训练模型,结合手工特征的高精度定位和深度学习的特征描述能力,可实现更准确和完整的特征匹配,并在SfM三维重建中取得与SIFT等手工特征相当,甚至更优的性能。 相似文献