文献

J-GLOBAL ID：202002226910378364   整理番号：20A1242418

改良ORBアルゴリズムに基づくUAV空中画像のパノラマ再構成技術に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Panorama Reconstruction Technique of UAV Aerial Image Based on Improved ORB Algorithm

著者 (4件)： Zhang Yingying (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences),Information Research Institute,Jinan,China,250014) ,  Zhang Jiangzhou (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences),Information Research Institute,Jinan,China,250014) ,  Zhang Lu (Inner Mongolia Grid,Hohhot,China,010000) ,  Wang Shuai (Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences),Information Research Institute,Jinan,China,250014)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EITCE  ページ： 1252-1256  発行年： 2019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： 古典的なORB(配向FASTと回転BRIEF)アルゴリズムは,通常特徴点をグローバルに抽出する。それは,より多くの誤った特徴マッチ対とより長い計算時間をもたらす。本論文では,改良ORBアルゴリズムを提案し,空中画像のパノラマを再構成した。最初に,位相相関法を用いて,ステッチ画像と参照画像の間の重なり領域を得て,改良ORBを採用して,重複領域上の特徴点を検出して記述した。第二に,K最近傍(KNN)アルゴリズムを用いて特徴点を近似的に適合させて,偽マッチング点をランダムサンプリング(RANSAC)アルゴリズムによって取り除いた。最後に,改良加重平均融合アルゴリズムを採用して,ゴーストを除去し,一方,UAV画像のシームレススプライシングを実現した。実験結果により,SIFTおよび古典的ORBと比較して,本論文で提案したアルゴリズムは,より高い登録精度を得ることができ,また,UAV空中画像のステッチング精度および効率を,著しく改善することができた。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  近似法 ,  再構成 ,  ゴースト ,  無作為抽出
準シソーラス用語： 加重平均 ,  シームレス ,  特徴点 ,  RANSAC ,  *空中画像 ,  参照画像 , 【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 (6件)： アルゴリズム ,  UAV ,  空中画像 ,  パノラマ ,  再構成 ,  研究