吉林大学学报(地球科学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (2): 662-.

• 地球探测与信息技术 • 上一篇    

一种基于重叠区指数化互相关和优化Dijkstra算法的航摄影像镶嵌线选取方法#br#

刘瀚阳,王博帅,王凤艳,牛雪峰   

  1. 吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026
  • 收稿日期:2021-06-04 出版日期:2022-03-27 发布日期:2022-11-22
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(42077242)

A Seamline Determination Method for Aerial Images Based on Exponential Cross Correlation and Optimized Dijkstra’s Algorithm#br#

Liu Hanyang, Wang Boshuai, Wang Fengyan, Niu Xuefeng   

  1. College of GeoExploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China
  • Received:2021-06-04 Online:2022-03-27 Published:2022-11-22
  • Supported by:
    the National Natural Science Foundation of China (42077242)

摘要: 航摄影像因含有丰富的地理信息而成为实用的可视化产品和决策工具。通常需要将多幅航摄影像沿镶嵌线拼接才能覆盖研究区域,因此如何选取最优航摄影像镶嵌线具有研究意义。本文提出了一种新颖的航摄影像镶嵌线选取方法。首先构造一种指数化互相关方法,高质量地表达航摄影像重叠对应区域的错位程度;其次优化Dijkstra算法,在重叠区找出错位差异最小的路径作为航摄影像镶嵌线;最后使用两组来自城市和城镇区域的航摄影像将本文方法与相关方法进行对比,结果表明使用本文方法获取的镶嵌线穿越更少的独立地物且用时更短。

关键词: 指数化互相关, 错位差异函数, 镶嵌线选取, 航摄影像, 优化Dijkstra算法

Abstract: Aerial image has become a practical visualization product and decision-making tool because of its rich geographical information. Usually, it is necessary to splicing multiple aerial images along the seamline to cover the research areas. So how to select the optimal seamline is of research significance. This paper presents a  new method for selecting aerial image seamlines: firstly, an exponential cross-correlation method is constructed to express the dislocation degree of the corresponding area of the aerial images with high quality; secondly, the Dijkstra algorithm is optimized to find the path with the least dislocation difference in the overlapping region as the optimal seamline; finally, two sets of aerial images from the designated cities and urban areas are used to compare with the  related methods. The results show that the seamline obtained by the proposed method passes through fewer independent ground objects, and it takes less time. 

Key words: exponential cross correlation, mismatch expression function, seamline determination, aerial orthoimage, optimized Dijkstra’s algorithm

中图分类号: 

  • P237
[1] 贾会会, 张海清, 李克达, 张小朋. 融合分布式散射体时序InSAR技术在矿区形变调查中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(1): 202-.
[2] 王明常, 刘鹏, 陈学业, 王凤艳, 宋玉莲, 刘瀚元. 基于GEE的东北三省城市建设用地扩张研究[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(1): 292-.
[3] 王博帅, 蒲东川, 李婷婷, 牛雪峰. 基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(4): 1284-1294.
[4] 王凤艳, 王梓铭, 王明常, 姜琦刚, 杨天亮, 张馨月, 赵明宇. 中蒙俄经济走廊沿海与内陆NDVI分布特征[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(3): 864-876.
[5] 王明常, 朱春宇, 陈学业, 王凤艳, 李婷婷, 张海明, 韩有文. 基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(1): 296-306.
[6] 张森, 姜琦刚, 习靖, 宫昀迪. 基于H/α分解原理的古河道信息提取——以松嫩平原西部地区为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2020, 50(6): 1905-1916.
[7] 白韬, 杨国东, 王凤艳, 刘佳为. 一种面向对象的最优分割尺度计算模型[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2020, 50(1): 304-312.
[8] 许军强, 马涛, 卢意恺, 白潍铭, 赵帅. 基于SBAS-InSAR技术的豫北平原地面沉降监测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(4): 1182-1191.
[9] 王明常, 张馨月, 张旭晴, 王凤艳, 牛雪峰, 王红. 基于极限学习机的GF-2影像分类[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2018, 48(2): 373-378.
[10] 杨化超,邓喀中,杨国东,牛雪峰,董四辈. 矿山条带开采相似材料模型变形测量[J]. J4, 2007, 37(1): 190-0194.
[11] 王明常, 郭鑫, 王凤艳, 张馨月. 基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(6): 1795-1804.
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[1] 程立人,张予杰,张以春. 西藏申扎地区奥陶纪鹦鹉螺化石[J]. J4, 2005, 35(03): 273 -0282 .
[2] 李 秉 成. 陕西富平全新世古气候的初步研究[J]. J4, 2005, 35(03): 291 -0295 .
[3] 和钟铧,杨德明,王天武,郑常青. 冈底斯带巴嘎区二云母花岗岩SHRIMP锆石U-Pb定年[J]. J4, 2005, 35(03): 302 -0307 .
[4] 陈 力,佴 磊,王秀范,李 金. 绥中某电力设备站场区地震危险性分析[J]. J4, 2005, 35(05): 641 -645 .
[5] 纪宏金,孙丰月,陈满,胡大千,时艳香,潘向清. 胶东地区裸露含金构造的地球化学评价[J]. J4, 2005, 35(03): 308 -0312 .
[6] 初凤友,孙国胜,李晓敏,马维林,赵宏樵. 中太平洋海山富钴结壳生长习性及控制因素[J]. J4, 2005, 35(03): 320 -0325 .
[7] 李斌,孟自芳,李相博,卢红选,郑民. 泌阳凹陷下第三系构造特征与沉积体系[J]. J4, 2005, 35(03): 332 -0339 .
[8] 李涛, 吴胜军,蔡述明,薛怀平,YASUNORI Nakayama. 涨渡湖通江前后调蓄能力模拟分析[J]. J4, 2005, 35(03): 351 -0355 .
[9] 旷理雄,郭建华,梅廉夫,童小兰,杨丽. 从油气勘探的角度论博格达山的隆升[J]. J4, 2005, 35(03): 346 -0350 .
[10] 章光新,邓伟,何岩,RAMSIS Salama. 水文响应单元法在盐渍化风险评价中的应用[J]. J4, 2005, 35(03): 356 -0360 .