Nonrigid Image Registration for Low-Altitude SUAV Images With Large Viewpoint Changes
Nonrigid Image Registration for Low-Altitude SUAV Images With Large Viewpoint Changes
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视点变化较大的低空 SUAV 图像的非刚性图像配准
DOI：
10.1109/lgrs.2018.2796136
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发表时间：
2018-02
影响因子：
4.8
通讯作者：
Yi Luo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Su Zhang;Kun Yang;Yang Yang;Yi Luo
低空航空摄影使用小型无人机（SUAVs）与大的视角变化会导致非刚性失真和低重叠率。提出了一种基于非刚性特征的低空SUAV图像配准方法。我们的方法的核心思想是保持高匹配率的内点，同时利用离群值的变化翘曲网格。因此，可以获得重叠区域上的精确图像变换以及非重叠区域上的真实的变换的良好近似。使用42对SUAV图像进行了特征匹配和图像配准实验。我们的方法表现出良好的性能相比，四个国家的最先进的方法，即使高达80%的离群值。
Low-altitude aerial photography using small unmanned aerial vehicles (SUAVs) with large viewpoint changes causes nonrigid distortions and low overlap ratios. We present a nonrigid feature-based low-altitude SUAV image-registration method. The key idea of our method is to maintain a high matching ratio on inliers while taking advantage of outliers for varying the warping grids. Thus, accurate image transformation over the overlapping areas as well as a good approximation of the real transformation over the nonoverlapping areas can be obtained. Experiments on feature matching and image registration are performed using 42 pairs of SUAV images. Our method exhibited a favorable performance as compared with four state-of-the-art methods, even with up to 80% outliers.
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基于小型无人机的动态农业梯田多时相图像配准
影响因子：
5
作者：
魏梓泉;韩一峰;李梦雅;杨昆;杨扬;罗毅
通讯作者：
罗毅
DOI：
10.1109/iccv.2017.291
发表时间：
2017-10
期刊：
2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
影响因子：
--
作者：
Su Zhang;Yang Yang-Yang;Kun Yang;Yi Luo;S. Ong
通讯作者：
Su Zhang;Yang Yang-Yang;Kun Yang;Yi Luo;S. Ong
通过保留全局和局部结构进行非刚性点集配准
DOI：
10.1109/tip.2015.2467217
发表时间：
2016-01
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Ma J;Zhao J;Yuille AL
通讯作者：
Yuille AL
影响因子：
19.5
作者：
YUILLE, AL;GRZYWACZ, NM
通讯作者：
GRZYWACZ, NM
DOI：
10.1109/iccsit.2010.5565098
发表时间：
2010-07
期刊：
2010 3rd International Conference on Computer Science and Information Technology
影响因子：
--
作者：
Suhas G. Salve;K. Jondhale
通讯作者：
Suhas G. Salve;K. Jondhale