Forstner特征点分类和精确定位方法探讨
DOI:
作者:
作者单位:

武汉大学

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通讯作者:

中图分类号:

TP29; P231

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(41127901);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金项目((13)重点项目);校企合作项目(无人机影像智能建模技术研究及应用)


Forstner feature point classification and precise location method
Author:
Affiliation:

Fund Project:

Supported by the National Natural Science Foundation of China(41127901);Skate key laboratory of information engineering in surveying,mapping and remote sensing open fund project ((13)Key project);School enterprise cooperation project(Research and application of intelligent modeling technology for UAV image)

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    摘要:

    针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。

    Abstract:

    Aiming at the problem of the UAV image aerial triangulation processing to the high accuracy of the feature point positioning,based on Forstner point feature extraction operator, a method of Forstner feature points classification and precise location is discussed.Firstly, the classification of Forstner feature points is determined by a certain method(A corner, dots, intermediate point in),Then according to the category of the feature points to accurately locate.Through experiments on a set of UAV data.The result showed that compared to the initial location of the Forstner operator,accurate positioning of the feature point accuracy is significantly improved.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

罗光光. Forstner特征点分类和精确定位方法探讨[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(16): .
luoguangguang. Forstner feature point classification and precise location method[J]. Science Technology and Engineering,2016,16(16).

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  • 收稿日期:2016-01-16
  • 最后修改日期:2016-02-23
  • 录用日期:2016-03-18
  • 在线发布日期: 2016-06-15
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