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J-GLOBAL ID：201902217903796018   整理番号：19A0035970

UAV画像モザイクにおける総誤差除去のための改良アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on an Improved Algorithm for Eliminating Gross Error in UAV Image Mosaic

著者 (4件)： Xi Wenfei (College of Tourism and Geographic Sciences, Yunnan Normal University, Kunming, Yunnan, 650050, China) ,  Li Dongsheng (Kunming Metallurgy College, Kunming, Yunnan, 650033, China) ,  Li Jingshan (Yunnan Huineng Energy Trading Co., Ltd., Kunming, Yunnan, 650224, China) ,  Ling Zhen (Kuuming University of Urban and Rural Construction&Engineering Management Faculty, Kunming, Yunnan, 650214, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： Geoinformatics  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： UAV技術を用いて高分解能画像を得ることができる。高精度ホモグラフマトリックスを得て,画像マッチング効率を向上させるために,本論文はRANSACアルゴリズムを改良して,画像グレイレベル情報を加えることによって,一致全体誤差を取り除いた。次に,二乗平均二乗誤差を用いて,画像マッチングの品質を評価した。このアルゴリズムの信頼性を検証するために,一連の建物画像を用いてアルゴリズムを試験した。結果は,全体の誤差マッチポイント除去の比率が7.45~%によって増加して,新しいアルゴリズムには小さな二乗平均二乗誤差があることを示して,それは著しく正確さを増やした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： HOMO ,  品質 ,  信頼性 ,  *画像 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  グレイレベル ,  RANSAC ,  画像マッチング ,  高精度 ,  高精細画像 ,  画像モザイク , 【Automatic Indexing@JST】

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)： UAV ,  画像モザイク ,  誤差 ,  アルゴリズム ,  研究