检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079 [2]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2012年第2期136-140,159,共6页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家863计划资助项目(2006AA12Z101);国家973计划资助项目(2009CB724004)
摘 要:试图从离散点云数据中寻找影像的同名点是非常困难的,因此传统的基于同名特征点的配准方法难以使用。应用共线方程作为严格配准模型,利用LiDAR点云空间中的线特征替代传统配准模型中的点特征,取得了高精度的配准结果,同时对点云密度和影像分辨率之间的尺度关系进行了半定量分析。To find tie points from semi-randomly distributed point clouds is difficult,though such a task can be completed much easier in terms of images.Therefore,conventional imageto-image registration algorithms are no longer valid,where tie points are the main features for calculating registration parameters.We take the collinearity equation as a strict mathematical model for registration,and replace point features by linear ones through the parametric form of a straight line.High accuracy registration results have been achieved by such a manner.Meanwhile,semi-quantitative analysis is conducted in terms of the relationship between the image resolution and the LiDAR point density,which,to the author's best knowledge,has never been performed in literature.
分 类 号:P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]
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