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张晶

作品数:4 被引量:40H指数:4
供职机构:辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家科技重大专项更多>>
相关领域:天文地球自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇三角网
  • 1篇点匹配
  • 1篇迭代
  • 1篇颜色信息
  • 1篇时间序列
  • 1篇特征点
  • 1篇特征点匹配
  • 1篇曲线积分
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应窗口
  • 1篇线积分
  • 1篇向量
  • 1篇立体匹配算法
  • 1篇立体影像
  • 1篇空间向量
  • 1篇积分
  • 1篇高分
  • 1篇边缘检测
  • 1篇DELAUN...

机构

  • 4篇辽宁工程技术...
  • 1篇西南交通大学
  • 1篇沈阳建筑大学
  • 1篇中国科学院

作者

  • 4篇张晶
  • 3篇王竞雪
  • 1篇李如仁
  • 1篇占玉林

传媒

  • 2篇测绘科学
  • 1篇信号处理
  • 1篇遥感信息

年份

  • 2篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2017
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
局部仿射变换的自适应窗口立体影像匹配算法被引量:5
2019年
针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。
王竞雪张晶
关键词:特征点匹配边缘检测自适应窗口
迭代三角网约束的近景影像密集匹配被引量:7
2018年
针对传统稀疏匹配难以满足高精度三维建模需要,本文提出一种迭代三角网约束的近景影像密集匹配算法。与传统静态基于区域增长的"片-片"的匹配传播方式不同,本文采用动态三角形更新的匹配传播方式。该算法利用SIFT匹配获得的稀疏可靠同名点,在左、右影像上构建Delaunay三角网,将左影像上面积大于一定阈值的三角形的重心作为匹配基元,结合同名三角形区域约束、核线约束、灰度相关约束等对其进行匹配。在依次遍历左影像上每个三角形之后,将匹配产生的新的同名点结合初始同名点整体构建Delaunay三角网。迭代进行上述匹配,直到新一轮匹配过程中没有新的同名点产生,迭代停止。选取三组典型的近景影像对进行匹配实验,验证了本文算法的可靠性,且对不同类型的近景影像都具有较好的适应性。
王竞雪张晶张晶
关键词:DELAUNAY三角网
结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法被引量:14
2019年
针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。
张晶王竞雪
高分一号归一化植被指数时间序列用于冬小麦识别被引量:15
2017年
针对现阶段归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列空间分辨率普遍较低的问题,提出利用高分一号16m数据构建高空间分辨率NDVI时间序列。鉴于当前NDVI时间序列冬小麦识别方法比较复杂的问题,提出了空间向量法、曲线积分法和坐标转换法3种冬小麦识别模型。经研究区试验分析,发现以上3种方法均达到了较好的识别效果,其中空间向量法、坐标转换法的总体精度都达到98.65%;同当前流行的决策树分类方法相比较,这3种方法操作简单,且精度更优,具有较好的实用意义。
张晶占玉林李如仁
关键词:时间序列空间向量曲线积分
共1页<1>
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