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地埋成像系统中图像冗余删除算法设计与实现
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61272084,61202004); 江苏省高校自然科学研究重大项目(11KJA520002); 江苏省科技支撑计划(社会发展)项目(BE2011826); 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20113223110003,20093223120001)
中文摘要:

地埋成像系统拍摄的图像由于极易受到车速和环境的影响,使成像系统拍摄的图片和真实图存在一定的差异,关于地埋成像系统拍摄图像的真实性和准确性的问题,长期受到重视并且亟待解决。为了提高地埋成像系统拍摄图像的清晰度和精准度,需要对采集的图像数据进行冗余去除。在分析现有的常用图像匹配技术之后,并从实际应用的角度出发,文中提出了一种去除线阵式相机行扫描带来的冗余行的相关策略和算法。在该算法的基础上,结合线阵式相机的特性以及拍摄图像的要求,提高了判断相邻行相似度的算法的精准性,实现了对原始图像的准确还原。通过实验,系统地分析了算法的适应性,实验结果验证了所提算法的有效性。

英文摘要:

Because of the influence of vehicle speed and environment,the pictures shot by the ground imaging system have a certain gap with the real map. The problem about the authenticity and accuracy of image shot by the ground imaging system have caused people's attention in the long term,and it is urgent to be solved. In order to improve the clarity and precision of the photo shot by ground imaging system,the redundant of the shot photo should be deleted. From a practical point of view,after analyzing the existing frequently-used image matching technique,the related strategy and algorithm of deleting redundant caused by CCD camera in the process of line scanning has being put forward in this paper. At the same time,on the base of algorithm,combined with the characteristics of CCD camera and the requirements of photographed images,the precision of the algorithm used to adjacent the similarity of row s has been improved,and the accuracy requirement of reducing the original image has been realized. Through experiment,analyze the adaptability of the algorithm systematically,and the simulation results have show ed the feasibility of the algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263