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胡庆武教授指导博士生获ASPRS2018年度论文金奖
2018-01-25 12:04:34  发布者:ZWQ  来源:胡庆武团队  评论:0 点击:


武汉大学遥感信息工程学院胡庆武教授指导博士生获美国摄影测量与遥感协会(ASPRS2018年度论文金奖(the Grand Award of 2018 TALBERT ABRAMS AWARD
 
     【通讯员 胡庆武】美国摄影测量与遥感学会(ASPRS)于近期公布年度获奖论文,武汉大学遥感信息工程学院胡庆武教授指导博士生李加元、团队成员艾明耀老师以《4FP-Structure: A Robust Local Region Feature Descriptor》一文荣获ASPRS年度金奖(Grand Award)--塔尔伯特·艾布拉姆斯奖(TALBERT ABRAMS AWARD),并获得3000美元奖金,这也是美国摄影测量与遥感学会(ASPRS)2018年度学术论文最高奖。

      影像匹配是对不同视角、不同时间或者不同传感器所获取的两张或者多张具有重叠区域的影像中提取可靠同名关系的过程。该技术不仅广泛应用于摄影测量与遥感图像处理中,还应用于医学图像分析、文物保护、模式识别、计算机视觉以及人工智能等领域。影像匹配仍然存在许多难点问题亟待解决。一个影像对可能包含有尺度、旋转、辐射亮度、重叠度大小、噪声、模糊或者时相等差异,这些几何与辐射上的差异给目前的经典影像匹配算法带来了艰巨的挑战,使其难以满足某些特定的实际应用需求。目前影像匹配算法面临如下关键挑战与问题:大辐射差异、大几何畸变、以及大粗差比例的粗差剔除。4FP-Structure: A Robust Local Region Feature Descriptor》一文针对大几何畸变与大粗差比例的粗差剔除问题,提出了一种局部区域特征描述子。采用“平面四面体”为每个特征点构建了一个4FP- Structure结构,并将其作为局部区域骨架来描述该区域。同时,所提方法还计算局部区域之间的几何关系,并利用局部几何关系来获取尽可能多的高精度匹配点。




图1 4FP- Structure影像匹配方法
 

      图2为部分影像匹配结果,不论匹配精度还是成功匹配点数量,该方法都明显优于传统经典影像匹配方法。本文方法能普适于摄影测量与遥感、计算机视觉、无人驾驶以及机器人等众多领域智能感知应用中。



图2 影像匹配结果
 

      注:美国摄影测量与遥感学会(ASPRS)创立于1934年,为全球7000多位专业会员提供服务,是本领域最知名的国际学术组织之一。近年来每年年会均设优秀论文奖项5项,从每年刊登在ASPRS官方刊物PE&RS上的所有论文中匿名评审产生。塔尔伯特·艾布拉姆斯奖(TALBERT ABRAMS AWARD)由ASPRS杰出的特许会员塔尔伯特·艾布拉姆斯先生(空中摄影测量之父)资助,用于奖励过去一年最具理论和实践意义的创新性热点论文,是ASPRS最具影响力论文奖。

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