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研究生:陳慶鵬
研究生(外文):Chen, Ching Ming
論文名稱:數位空照立體對邊緣萃取與匹配之研究
論文名稱(外文):Edge Extraction and Matching for Digitized Aerial Stereopairs
指導教授:陳良健陳良健引用關係
指導教授(外文):L. C. Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:土木工程學系
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:數位攝影測量邊緣線特徵匹配數值地形模型
外文關鍵詞:photogrammetryedgefeature matchingdigital terrain model
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影像匹配是數位航測自動化萃取數值地形模型最重要的步
驟之一,在地型 平滑,高差不大的影像裡區域匹配法可以
較容易來達成共軛像點的對應, 然而這樣的方法施加在大
視差的高解析之數位航照並無法在幾何結構變化 處對應成
功.不過特徵匹配正可解決這個問題,因此本文將利用影像中的
特徵物--邊界來組織匹配策略以獲取正確的匹配位置,使三維資訊的萃取
更加可靠與快速.在高解析的數位航照中主要的三維物件多為房屋建築或
高程急劇變化處,在多數的應用中,大家較多關切的為人工結構物,它們
經常為影像中明銳的地區,具有較簡單的幾何結構(直線,曲線,圓);
因此我們通常利用邊界偵測的方法先找出影像中灰度變化的邊界地區.然
而因為多彩多姿的大自然裡,存在著不同的顏色,紋理,深度資訊這些現
像都會在邊界偵測的步驟裡一併被萃取出,而使得邊界影像不但資訊豐富
而且複雜.在自動化的步驟裡需對之做前期處理,簡化資訊以利我們使用
.這些前期處理包括:邊界的細化,直線的萃取,邊界的鏈結,封閉多邊
形的萃取等等.本文將建立一個新的特徵匹配法,即方位力矩法進行共軛
特徵之對應來協助區域匹配,補足區域匹配的缺點兩者相輔相成完成三維
資訊的自動化萃取.本文將以高解析之空照相片為測試資料並展示特徵匹
配法可達成區域匹配法所無法處裡之工作.
Image matching is one of the most important tasks
in automated extraction of digital terrain models
in digital photogrammetry Area-based matching
usually works well for the smooth terrain with
low relief, especially when low resolution image pairs are
applied. However, area-based matching is not feasible for high
resolution image pairs where artificial buildings exist. On the
other hand, feature matching has better chance to cope with the
problem. Hence, we propose a scheme which extracts image
features first then organizes a feature matching
strategy to achieve better matching precision
in 3-D information extraction. The most obvious
objects in high resolution aerial photos are artificial
buildings where the canopy surface changes drastically. In
general, artificial structures have sharp edges with distinct
geometric characteristics. Accordingly, we may use edge
detection technique to extract feature lines where
gray values change obviously. However, in the
real nature, different imaging geo- metry,
illumination, and texture variations cause the boundary
extraction very complex. Thus, a preprocessing for selecting
wanted information is need.The preprocessing procedure includes
edge thinning, line extraction, edge linking, and polygon extra-
tion. In this investigation, we develop a new feature-based
matching scheme, i,e., Azimuth-Moment Matching method, to
correspond the potential conjugate features. Then using the
match ed feature as an initial position, a templet
matching is applied Experimental results indicate
that for a pair of high resolution aerial
photographs the proposed scheme may accomplish the task
that conventional templet matching dose not.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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