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World File Search System立体图像
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物足迹 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两个核线图像中都无法清晰地检测到建筑物轮廓的情况下。此外，尽管影像匹配提供了表示建筑物高度的 DSM，但从该 DSM 中提取的建筑物大小和形状通常
立体建议水生恒温动物的大小
1. Kendall. K.. Alford, N. MeN., Clegg, WJ & Birchall, JD Nature339, 130-132 (1989)。2. Hoare, MR 等。J. Colloid Interface Sci. 75, 126-137 (1980)。立体建议 SrR-Tucker 1 和 Wilson 建议出版商如何缓解“直接观看”立体对的一个缺点。但是，即使经过多年的练习（我小时候通过盯着重复的墙纸图案不知不觉地获得了这项技术），也需要付出努力才能获得和保持立体视图，而且感知的深度从未像使用立体镜时那样清晰。然而，立体镜并不容易获得或便宜，而且太笨重，无法随身携带。我最近发现，传统立体镜的一个很好的替代品是通过两个平面塑料菲涅尔透镜来观察立体图像，这种透镜现在被广泛用作阅读放大镜。这些透镜并不昂贵，两个透镜合在一起的形状和大小与信用卡一样。光学质量出奇地高，立体图像至少与使用模制塑料双凸透镜的普通折叠立体镜产生的图像一样好。安德鲁·库尔森 英国爱丁堡大学分子生物学系，爱丁堡 EH9 3JR，英国
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
综述 无人机平台与3D测量与建模中的SfM-MVS方法：文化遗产领域的综述
摘要：近年来，运动结构 (SfM) 和多视角立体 (MVS) 算法已成功应用于安装在无人机 (UAV) 平台上的摄像机生成的立体图像，以构建 3D 模型。事实上，基于 SfM-MVS 和 UAV 生成的图像组合的方法可以实现经济高效的采集、快速自动化处理以及 3D 模型的详细和准确重建。因此，这种方法在文化遗产 (CH) 领域的表示、管理和保护中变得非常流行。因此，本综述论文讨论了无人机摄影测量在 CH 环境中的使用，重点关注图像采集技术和 3D 模型构建软件的最新趋势和最佳实践。尤其是，本文旨在强调与可用的不同平台和导航系统相关的不同图像采集和处理技术，以及分析和深化有效描述整个摄影测量过程的 3D 重建方面，为不同领域的新应用提供进一步的见解，例如结构工程以及属于 CH 领域的遗址和结构的保护和维护修复。
使用摄影测量法和运动结构对地面雷达干涉测量的变形图进行配准和可视化
干涉数据与来自地面摄影测量和运动结构 3D 点云。在确定内在和外在方向参数后，将地面雷达干涉测量获得的数据投影到点云上，然后投影到初始照片上。在照片上可视化边坡变形测量值可提供易于理解和分发的信息产品，尤其是对于难以接近的目标区域，例如陡峭的岩壁或岩石坠落区。比较了四种方法的参考步骤和最终可视化的适用性和误差传播：(a) 使用测量相机和立体图像摄影测量的经典方法；(b) 使用测量相机获取的图像，使用运动结构自动处理；(c) 使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构处理；(d) 无标记方法，使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构，无需人工地面控制点。完全无标记方法可用于高分辨率雷达干涉测量的可视化，有助于生成可供解释的可视化产品。