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J-GLOBAL ID：201802221660390716   整理番号：18A0647843

密集点雲のディジタル表面モデル自動生成手法【JST・京大機械翻訳】

Method of Digital Surface Model Automatic Generation with Dense Point Clouds

著者 (4件)： Yan Li (武漢大学測絵学院,武漢,430079) ,  Chen Zhanghai (武漢大学測絵学院,武漢,430079) ,  Fei Liang (武漢大学測絵学院,武漢,430079) ,  Zhang Yige (武漢大学測絵学院,武漢,430079)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 32  号： 5  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  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： 航空機搭載航空機の多視野画像の密なマッチングによって得られたオリジナルの点雲には,多くのノイズと空洞があり,都市のデジタル表面モデルの再構成に直接適用することが困難であり,強化点雲に基づくPoissonベクトル最適化のための新しい方法を提案した。まず第一に,逆投影誤差制約と点雲距離分布統計分析法を用いて,可能な限り多くのノイズを除去し,k近傍の平均値サンプリングにより点雲を強化し,固定点法を用いてベクトルを一致させた。第二に,表面データの冗長性を再構成する問題を解決するために,特性を維持する前提の下で,最も短い端部判定基準を導入して,大量の狭い三角形を除去した。最後に,ISPRSの下での空中画像とUAVの画像を用いて実験を行った。結果により、本方法は二次元ディロニラネット構造アルゴリズムと高速三角化方法より表面再建効果において一定の改善があり、マルチビジョン画像のDSM自動生成に対して実行可能であることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次元 ,  ベクトル ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  統計解析 ,  冗長性 ,  航空機 ,  再構成 ,  判定基準 ,  雑音
準シソーラス用語： 空中画像 ,  逆投影 ,  ベクトル最適化 ,  航空機搭載 ,  *自動生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-view image ,  digital surface model ,  photogrammetric point cloud ,  surface reconstruction ,  noise reduction

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 点雲 ,  ディジタル ,  モデル ,  自動生成 ,  手法