當(dāng)拼接多張正射影像時(shí),特別是在包含較多明顯地物的城市區(qū)域,為了獲得高質(zhì)量的覆蓋范圍廣的拼接后正射影像,需要進(jìn)行最優(yōu)拼接線的搜索和拼接網(wǎng)的構(gòu)建。為了避免明顯拼接縫的產(chǎn)生,影像間最優(yōu)拼接線應(yīng)該避免穿過(guò)諸如建筑物、車(chē)輛等明顯地物,盡量穿過(guò)諸如道路、草地等影像間相似性較高的區(qū)域。為了拼接多張正射影像,需要構(gòu)建拼接網(wǎng),用于將單獨(dú)的拼接線連接成網(wǎng),同時(shí)找到全局最優(yōu)的連接點(diǎn)�；谙袼氐钠唇泳�搜索方法,具有速度快,適用性廣,實(shí)現(xiàn)容易等優(yōu)點(diǎn)。但是由于像素級(jí)特征可提取的影像信息有限,不能很好地從影像中識(shí)別出明顯地物,導(dǎo)致拼接線穿過(guò)明顯地物,從而造成“鬼影”現(xiàn)象。因此,研究效果更好的最優(yōu)拼接線搜索算法非常必要。此外,在對(duì)拼接線進(jìn)行優(yōu)化時(shí),現(xiàn)有的算法大多在像素級(jí)上進(jìn)行優(yōu)化,優(yōu)化效果好,但是由于結(jié)點(diǎn)數(shù)量太多,導(dǎo)致優(yōu)化效率較低。因此,提出一種新的既可保證優(yōu)化效果,又可提高優(yōu)化效率的優(yōu)化策略非常重要。最優(yōu)拼接線搜索算法可以生成兩張影像間的拼接線,但是在實(shí)際生產(chǎn)中,需要對(duì)多張正射影像進(jìn)行拼接,因此還需要構(gòu)建拼接網(wǎng)并進(jìn)行優(yōu)化。傳統(tǒng)的拼接網(wǎng)構(gòu)建及優(yōu)化方法,通常不能對(duì)連接點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,或者找一個(gè)局部最優(yōu)的點(diǎn)作為連接點(diǎn),從而造... 

【文章頁(yè)數(shù)】：130 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 最優(yōu)拼接線搜索
        1.2.2 拼接網(wǎng)構(gòu)建及優(yōu)化
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于像素的拼接線搜索
    2.1 圖割優(yōu)化模型介紹
    2.2 基于像素的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)
    2.3 基于圖割模型的能量?jī)?yōu)化
    2.4 拼接線質(zhì)量評(píng)價(jià)
    2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.5.1 紋理復(fù)雜度測(cè)度評(píng)估
        2.5.2 基于像素的拼接線搜索算法評(píng)估
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于前景目標(biāo)分割的拼接線搜索
    3.1 超像素分割
    3.2 前景目標(biāo)分割
    3.3 基于前景目標(biāo)分割的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)
    3.4 由粗到精的拼接線優(yōu)化策略
        3.4.1 超像素級(jí)的最優(yōu)拼接線搜索
        3.4.2 像素級(jí)最優(yōu)拼接線搜索
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 前景目標(biāo)分割對(duì)拼接線的影響
        3.5.2 由粗到精的優(yōu)化策略評(píng)估
        3.5.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于語(yǔ)義分割的拼接線搜索
    4.1 基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割
        4.1.1 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.1.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        4.1.3 模型參數(shù)設(shè)置
        4.1.4 損失函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.1.5 類(lèi)別平衡
    4.2 基于語(yǔ)義分割的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 基于語(yǔ)義分割的代價(jià)函數(shù)評(píng)估
        4.3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)及分析
        4.3.3 不同數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 拼接網(wǎng)構(gòu)建及優(yōu)化方法
    5.1 初始拼接網(wǎng)構(gòu)建
    5.2 拼接網(wǎng)優(yōu)化
        5.2.1 交點(diǎn)提取及分類(lèi)
        5.2.2 拼接面構(gòu)建
        5.2.3 緩沖區(qū)域構(gòu)建
        5.2.4 兩兩區(qū)域優(yōu)化
        5.2.5 連接區(qū)域優(yōu)化
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)及分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要工作與創(chuàng)新
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文與科研情況
    1.發(fā)表論文
    2.發(fā)明專(zhuān)利
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]攝影測(cè)量與深度學(xué)習(xí)[J]. 龔健雅,季順平.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]一種融合超像素與最小生成樹(shù)的高分辨率遙感影像分割方法[J]. 董志鵬,王密,李德仁.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]航空影像接縫線的分水嶺分割優(yōu)化方法[J]. 袁勝古,王密,潘俊,胡芬,李東陽(yáng).  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2015(10)
[4]正射影像鑲嵌線自動(dòng)搜索的視差圖算法[J]. 袁修孝,段夢(mèng)夢(mèng),曹金山.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2015(08)
[5]遙感圖像鑲嵌接縫線自動(dòng)生成方法綜述[J]. 周清華,潘俊,李德仁.  國(guó)土資源遙感. 2013(02)
[6]一種改進(jìn)的正射影像鑲嵌線最小化最大搜索算法[J]. 袁修孝,鐘燦.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2012(02)
[7]Intelligent optimization of seam-line finding for orthophoto mosaicking with LiDAR point clouds[J]. Hong-chao MA 1,Jie SUN 2 (1 School of Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China) (2 State Key Lab for Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China).  Journal of Zhejiang University-Science C（Computers ＆ Electronics）. 2011(05)
[8]DSM輔助下城區(qū)大比例尺正射影像鑲嵌線智能檢測(cè)[J]. 左志權(quán),張祖勛,張劍清,曹輝.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2011(01)
[9]基于高斯超像素的快速Graph Cuts圖像分割方法[J]. 韓守東,趙勇,陶文兵,桑農(nóng).  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2011(01)
[10]基于蟻群算法的正射影像鑲嵌線自動(dòng)選擇[J]. 張劍清,孫明偉,張祖勛.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2009(06)

博士論文
[1]基于視差圖的數(shù)字正射影像鑲嵌線自動(dòng)搜索及其質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究[D]. 段夢(mèng)夢(mèng).武漢大學(xué) 2015

碩士論文
[1]多幅遙感圖像自動(dòng)裁剪鑲嵌與色彩均衡研究[D]. 蔣紅成.中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2004



本文編號(hào)：3695221