【摘 要】
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针对在海量场景识别中现有透视失真校正方法的鲁棒性尚不理想,不足以用于对场景复杂、干扰较多的户外建筑物图像进行准确校正的问题,提出一种改进的户外建筑物透视失真校正方
【机 构】
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北京理工大学计算机科学技术学院,北京理工大学光电学院
【基金项目】
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国家重大专项(2012ZX03002004)
论文部分内容阅读
针对在海量场景识别中现有透视失真校正方法的鲁棒性尚不理想,不足以用于对场景复杂、干扰较多的户外建筑物图像进行准确校正的问题,提出一种改进的户外建筑物透视失真校正方法.该方法针对建筑物的形状特点,结合手机的重力感应功能对Hough变换直线检测算法进行了改进,并使用RANSAC方法剔除部分错误直线,提高了算法的鲁棒性;利用消隐点坐标对图像进行校正,恢复建筑物的仿射结构,使其与训练图像更加接近;在实验中,将校正后的图像用于图像识别,并提出一种基于互信息的融合策略,将侧视图和校正后的图像结合在一起进行识别.实验结果表明,该方法能够鲁棒地对户外建筑物图像进行透视校正,极大地提高了户外建筑物识别正确率.
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