- Tytuł:
-
Wykorzystanie sieci neuronowych w procesach fotogrametrycznych
Application of neural networks to photogrammetric processes - Autorzy:
-
Mikrut, S.
Mikrut, Z. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/129938.pdf
- Data publikacji:
- 2008
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Geodetów Polskich
- Tematy:
-
artificial neural network
image matching
digital photogrammetry
sztuczna sieć neuronowa
spasowanie obrazów
fotogrametria cyfrowa - Opis:
-
W niniejszym artykule poruszono problem wykorzystania sztucznych sieci
neuronowych (SSN) w geoinformatyce obrazowej, ze szczególnym uwzględnieniem procesów
fotogrametrycznych. Przedstawiono wyniki przeglądu literatury światowej oraz zaprezentowano
rezultaty badań prowadzonych w ramach projektu dotyczącego użycia sieci do spasowania
fotogrametrycznych zdjęć lotniczych. W oparciu o literaturę, przeanalizowano wyniki prac
wykorzystujących sieci neuronowe do: klasyfikacji obrazów wielospektralnych, wydobywania
cech, kalibracji kamer oraz spasowania obrazów. Zaprezentowano również wyniki własnych
eksperymentów, bazujących na idei wykorzystania sieci opierającej się na wyborze specjalnej
reprezentacji, która następnie jest wykorzystywana do spasowania obrazów fotogrametrycznych
dla dwóch wybranych typów terenu. W badaniach wykorzystano sieci impulsujące ICM
(Intersecting Cortical Model), będące jedną z wersji sieci PCNN (Pulse Coupled Neural Network),
przy pomocy których wygenerowano tzw. podpisy obrazów (signatures), czyli
kilkudziesięcioelementowe wektory, opisujące strukturę fragmentu obrazu. Wyniki badań
częściowo potwierdzają słuszność przyjętych założeń, mimo występujących problemów
związanych ze specyfiką obrazów fotogrametrycznych.
The paper discusses the use of artificial neural networks in geoinformatics, particularly in photogrammetric image analysis. It reviews the relevant international publications (including the ISPRS congress proceedings) and discusses the outcome of research on the use of networks for matching photogrammetric images. The paper shows also results of tests, described in the literature, in which neural networks were applied to perform tasks such as feature extraction, multispectral image classification, camera calibration and matching. The idea of using neural networks is based on the selection of special representations. The essence of the neural networks-based methodology consists of preparing suitable representations of image fragments and of using them toclassify various types of neural networks. One of the methods adopted was based on the distribution and direction of image gradient module value. The research was conducted on forty four sub-images, taken from aerial photographs of two Polish cities: Bytom and Cracow. The areas shown in those images differed in their terrain cover. The images were divided into three categories: full sub-images, sub-images divided into 4 parts, and sub-images divided into 6 small parts. The research involved the Intersecting Cortical Model (ICM), a version of the Pulse Coupled Neural Network (PCNN), with which the so-called image signatures, i.e., a few dozen-element vectors that describe the image structure were generated. The preliminary results partially confirm the correctness of the approach adopted, despite problems resulting from the complex nature of photogrammetric images. - Źródło:
-
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18b; 409-421
2083-2214
2391-9477 - Pojawia się w:
- Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł