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J-GLOBAL ID：201602235245607918   整理番号：16A1253179

UAVの画像マッチングにおけるスケール不変特性の応用は改善される。【JST・京大機械翻訳】

An improved SIFT algorithm for UAV image matching

著者 (5件)： Liu Yuxuan (Institute of Geospatial Information, Information Engineering University) ,  Lan Chaozhen (Institute of Geospatial Information, Information Engineering University) ,  Li Canhai (Satellite Surveying and Mapping Application Center,NASMG) ,  Yao Fushan (Institute of Geospatial Information, Information Engineering University) ,  Li Lin (Institute of Geospatial Information, Information Engineering University)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 7  ページ： 37-40,46  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スケール不変特徴変換(アルゴリズム)アルゴリズムをUAV画像マッチングに適用して,マッチング効率が悪く,誤マッチングが多いという問題を解決するために,特徴点抽出の最適化アルゴリズムを提案して,特徴点マッチング戦略を改良した。オリジナル画像をグリッドに分割することによって,各々の格子画像の情報エントロピーのサイズに従って,各グリッドの特徴点の数を合理的に割り当てることができ,テクスチャ情報の豊富さに基づく特徴点の均一分布を実現した。HARRISよるに基づくスクリーニングを行い,写真測量に適した特徴点を保持した。マルチレベル適応可能なマッチング戦略を採用して,マッチング精度を向上させるだけではなく,マッチング精度を向上させることもできた。小型UAVの画像に基づく実験結果は,提案方法がSIFT特徴点を大いに減少させるだけではなく,高い精度を保証して,マッチング点の精度を向上させて,アルゴリズムの効率を向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不変性 ,  写真測量 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  *マッチング ,  マルチレベル ,  特徴点
準シソーラス用語： テクスチャ ,  情報エントロピー ,  最適アルゴリズム ,  *画像マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： SIFT ,  image matching ,  UAV image

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  画像マッチング ,  スケール ,  不変 ,  応用