کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6949185 | 1451235 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An enhanced multi-view vertical line locus matching algorithm of object space ground primitives based on positioning consistency for aerial and space images
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم مطابق با الگوریتم جستجوی منطق عمودی خطوط پیشرفته اولیه فضای زمین فضایی بر اساس صحت موقعیت برای تصاویر هوایی و فضایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تطبیق تصویر چند تصویری، زمینی اولیه فضایی، سازگاری موقعیت خط عمودی خط،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
The traditional multi-view vertical line locus (TMVLL) matching method is an object-space-based method that is commonly used to directly acquire spatial 3D coordinates of ground objects in photogrammetry. However, the TMVLL method can only obtain one elevation and lacks an accurate means of validating the matching results. In this paper, we propose an enhanced multi-view vertical line locus (EMVLL) matching algorithm based on positioning consistency for aerial or space images. The algorithm involves three components: confirming candidate pixels of the ground primitive in the base image, multi-view image matching based on the object space constraints for all candidate pixels, and validating the consistency of the object space coordinates with the multi-view matching result. The proposed algorithm was tested using actual aerial images and space images. Experimental results show that the EMVLL method successfully solves the problems associated with the TMVLL method, and has greater reliability, accuracy and computing efficiency.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 139, May 2018, Pages 241-254
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 139, May 2018, Pages 241-254
نویسندگان
Ka Zhang, Yehua Sheng, Meizhen Wang, Suxia Fu,