摘要: ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一,于2002年3月1日发射升空.该卫星是欧洲迄今建造的最大的环境卫星.星上载有10种探测设备,其中4种是ER S-1/2所载设备的改进型,所载最大设备是先进的合成孔径雷达(ASAR),可生成海洋.海岸.极地冰冠和.... ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一,于2002年3月1日发射升空.该卫星是欧洲迄今建造的最大的环境卫星.星上载有10种探测设备,其中4种是ER S-1/2所载设备的改进型,所载最大设备是先进的合成孔径雷达(A

问题描述 在影像比对中,有一种方法是利用影像中的边缘(edge)资讯,计算每个边缘资讯中具有代表性的结构化特征,以作为比对两张影像是否相似的判断标准.Water-filling方法是从每个边缘图的一个端点开始,绕着相连的边缘点走并依序编号.若走到某一步时,遇到一个以上不同的连接点,则分成不同路径同时继续走,直到没有任何连接点为止.如果一个点和另一个点为上下左右相邻,就称为连接. 例如,在图1的影像中包含三个边缘图,每个边缘图由一些互相连接的边缘点构成.图中以黑色的方块代表边缘点,白色的方块代表背

一.前言 Wish3D出品的Smart3D系列教程中,前面一讲说明了小物件的照片三维重建,相信大家对建模的流程有了一定的了解.这次讲解中,我们将演示说明以一组无人机倾斜摄影照片为原始数据,通过Smart3D建模软件,重建生成三维地形的过程.与上次不同的是,这次的建模需要对导入的照片预先做一些处理,详情后面会一一说明. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,一组垂直拍摄而且多角度.重叠度满足重建要求的航片.航片对应的pos数据文件 三.方法步骤 关于通过无人机航拍的照片,照片进行三维重建生产模

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变

       这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面.        此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat

利用多张影像对小物体进行拍摄,进而进行三维重建,是计算机视觉中的重要问题之一. 目前对此研究最全面的网站是:http://vision.middlebury.edu/mview/eval/ 目前最优秀的算法是Furukawa的PMVS2:http://www.di.ens.fr/pmvs/ 目前集成了最优秀的PMVS2的系统是WuChangchang的VisualSFM(含SiftGPU): http://homes.cs.washington.edu/~ccwu/vsfm/ Structure

Portable Basemap Server:多数据源多客户端的底图服务器 [poll id=”1″]2014.3.8更新v3.1~在线切片转换为MBTiles时,增加RecreateEmptyCache模式.当你想继续上次未完成的任务或打算合并多个级别/范围的切片时,RecreateEmptyCache模式会非常适合: ~在CustomOnlineMaps.xml中自定义数据源时,增加Multi-Layer模式,比如可将标注和影像两个数据源融合为一个服务.具体用法请参考自带示例: ~修复已知

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如果你是个数字图像处理技术的研究人员,或这方面的工程师, 想必对这位戴有羽状帽饰的美女不会感觉陌生.我第一次在国际知名的学术性刊物上见到这位美女时,不禁叹为天人,毕竟在这样严肃的学术期刊上,还从未出现过如此吸引人的图片(见图一),图中的女孩裸露香肩,睁着无邪的大眼睛,正朝着读者回眸浅笑.接着,我陆续在相关的学术刊物上又多次见到这位美女的玉照,而且每次出现时都是摆着同一个Pose ,面带同一号表情,原来,这张相片已经成为非官方的数字图像处理技术的『测试标准』了.实际上,就在我的研究实验室中,当从事

转自 麽洋TinyOcean:http://www.douban.com/people/Tinyocean/notes?start=50&type=note 因为看了陈惟十二讲视频没有课件,边看边敲笔记的话 就不能专心听了,所以就在网上找了找果然找到了"麽洋TinyOcean"笔记,感谢 麽洋TinyOcean. 本来想都放在一篇里的,没想到第一讲就99分钟……好多内容……还是一讲一篇吧~(后发现太多,整合一下) CG基础教程-陈惟老师十二讲笔记(上) 猛戳我,我是教程地址 第

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

Kinect for Windows SDK开发入门(十五):进阶指引 下 上一篇文章介绍了Kinect for Windows SDK进阶开发需要了解的一些内容,包括影像处理Coding4Fun Kinect工具类库以及如何建立自己的扩展方法类库来方便开发,接下来介绍了利用Kinect进行近距离探测的一些方法,限于篇幅原因,仅仅介绍了近距离探测的三种方式. 本文接上文将继续介绍近距离探测中如何探测运动,如何获取并保存产生的影像数据:然后将会介绍如何进行脸部识别,以及介绍全息图(Hologram

在sextante中单纯利用python或者调用sextante已有算法进行自定义开发,很多情况下速度不咋给力,同样的操作调用QGIS的C++插件比用sextante里的算法要快,有时候快的 还不止一些,特别是当调用saga的算法时,saga要先进行一堆的数据格式转换,大大减慢了运行速度.为此,针对复杂的操作,多数情况下我都选择用C++进行开发,然后再在sextante里面进行调用.其调用实质就是python对C++的调用,网上资料很多,在此仅展示我的做法. 首先新建一个dll,在dll里面新建

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

写论文查了很多TIN的接口和属性,特此来记录一下. 转载请注明出处:博客园@秋意正寒,B站同名. 未完待续 1. Tin数据集在ArcGIS中的描述 Tin数据集在磁盘中,被ArcGIS以文件夹形式管理.Tin数据集比较特殊,点.线.三角面根据一定拓扑关系组成,与栅格数据集(一张影像).一个Shapefile平级.暂且不管其在代码层结构如何,总之,它就在硬盘里长得跟普通的文件夹是一样的,并且奇怪的是,其命名只支持小写(在ArcMap中). // 补充一下,超图.MapGIS.QGIS等软件不知道

课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 课程第5章介绍了如何从两张影像重建同名点的三维空间坐标,其中涉及到本征矩阵.基础矩阵.八点法恢复.四点法恢复. 1. 重建问题 重建问题是指通过影像重建场景中三维点的空间位置,在重建场景中三维点的空间位置之前需要获得影像的空间位置与姿态.故,重建问题涉及两方面的问题

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

1. okvis_app_synchronous.cpp 在此文件中 okvis 对象为 okvis_estimator,是类 okvis::ThreadedKFVio 的实例化对象. 数据输入接口是 ThreadedKFVio::addImuMeasurement 和 ThreadedKFVio::addImage. 整个数据输入的代码,在 for(...; i < numCameras; ...) 内,可支持多个相机的影像. 此文件是为 EuRoC 数据集写的入口,所以 IMU 只有 1 个

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就

继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的(上)篇中,认识了人工智能.深度学习,以及深度学习技术的应用,以及(中)篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况做了完整剖析后,系列文到了最后一篇,将带领各位Maker进入智能化的世界,你也能轻松成为一位AI应用创作者. Maker如何进入AI领域? 对Maker而言,要如何进入智能化的世界呢?我们可从几个方面来综合评估:创作智能化目标.算力(AI芯片).算法(模型/网络).训练数据及开发工具. 首先,确认创作内容的输入和输出项目为何?通常输出与输入的内

ORB_SLAM2::Initializer 用于单目情况下的初始化. Initializer 的构造函数中传入第一张影像,这张影像被称作 reference frame(rFrame).在获得第二张影像时传入第二张影像,这张影像被称作 current frame(cFrame).这一部分传入的代码可以在ORB_SLAM2::Tracking::MonocularInitialization()中查看,要求 rFrame 与 cFrame 都至少具有 101 个特征点,而且 cFrame 与 r