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J-GLOBAL ID：201802230462001457   整理番号：18A0751804

線セグメント整合を用いた真のオルソ光生成【JST・京大機械翻訳】

True orthophoto generation using line segment matches

著者 (7件)： Wang Qiang (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology, Beijing, China) ,  Wang Qiang (Beijing Key Laboratory of Spatial Information Integration and Its Application, Peking University, Beijing, China) ,  Yan Lei (Beijing Key Laboratory of Spatial Information Integration and Its Application, Peking University, Beijing, China) ,  Sun Yanbiao (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, University College London, UK) ,  Cui Ximin (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology, Beijing, China) ,  Mortimer Hugh (Rutherford Appleton Laboratory, Harwell, Oxford, UK) ,  Li Yanyan (School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, China)
資料名： Photogrammetric Record  (Photogrammetric Record)
巻： 33  号： 161  ページ： 113-130  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0601A  ISSN： 0031-868X  CODEN： PGREA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空中の都市シーンから真のオーソログを発生させるとき,特に大きな高さの差を持つ人工的特徴を含むものは,特徴エッジにおける鋸歯効果が修正画像において発生することができる。このような効果を排除することを目的として,本研究では,ラインセグメントマッチングを用いた高度な直交整流法を提案し,3D構築エッジを正確に再構成することを可能にした。対応する2Dラインセグメントを最初に抽出し,整合させて,2つの平面を接合し,ラインエンドポイント制約を課すことにより,3Dラインセグメントの再構成を可能にした。次に,3Dラインセグメントを,密なマッチングアルゴリズムによって得られた3Dポイントクラウドに組み込まれるために,離散的3Dポイントに分割した。最終的に,より完全で正確な三角化不規則ネットワーク(TIN)モデルを構築し,真のオーソログ生産のための重要な基礎データを提供した。実験結果は,鋸歯状効果が除去されることを示し,真のオーソログにおいて著しく改善された品質をもたらす。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 直交性 ,  再構成 ,  セレーション ,  ネットワーク ,  画像 ,  品質 ,  三次元 ,  都市 ,  二次元 ,  *光生成 ,  整流
準シソーラス用語： マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ラインセグメントの整合 ,  直交整流 ,  鋸歯状効果 ,  すず ,  真のオルソ写真

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： セグメント ,  整合 ,  光生成