北京,2023年9月11日–WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”),一家领先的全球性全息增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布开发了一种新的基于特征空间对象(CSO)提取和匹配的方法。首先,使用Mask R-CNN模型自动提取CSO及其在图像上的定位点。然后,根据类别、相对距离和相对方向,通过一种编码方法对每个对象及其最近的相邻对象进行编码。接下来,应用一个编码匹配算法来搜索最相似的对象对。最后,通过位置匹配对对象对进行过滤,构建用于自动图像匹配的最终控制点。实验结果表明,与传统方法相比,这种方法在匹配成功率方面具有优势。
随着遥感技术的不断发展,高分辨率遥感图像的自动匹配一直是一个难题。不同的拍摄角度和光照条件可能导致图像局部失真,这为数据处理和分析带来麻烦。WiMi基于特征空间对象的高分辨率图像自动匹配是一项突破性技术,它将彻底改变遥感行业,实现精确的数据分析,并为环境监测、城市规划和农业管理等领域提供可靠的信息支持。
这一技术创新的核心是一种基于特征空间对象的自动匹配方法。传统的图像配准方法通常依赖于灰度配准、变换域配准或特征点匹配,但这些方法对灰度、旋转和畸变非常敏感,计算量又很大,因此不适合自动匹配。该技术采用了一种新的思路,通过自动提取特征空间对象并利用Mask R-CNN模型定位其位置,来实现更精确的匹配结果。
首先,利用Mask R-CNN模型对图像进行扫描,自动提取出特征空间对象及其在图像上的定位点。这一步的精度和效率建立在团队多年来在计算机视觉领域积累的研究和创新之上。随后,对每个提取出的特征空间对象及其最近的相邻对象,根据对象类别、相对距离和相对方向进行编码。编码后的特征为后续匹配提供了基础。
为了找到最相似的对象,WiMi使用了一种先进的编码匹配算法。该算法通过计算编码特征之间的相似度,来确定匹配的程度。相似度较高的对象对被视为匹配候选。进一步地,通过位置匹配算法对初始对象对进行过滤,排除一些错误匹配,获得更可靠的配准结果。通过这一步骤,WiMi的技术能够准确地找到图像中的空间位置关联,从而进一步提高匹配的准确性。
WiMi基于特征空间对象的高分辨率图像自动匹配在实验中取得了令人印象深刻的结果。在多个数据集上的测试和比较表明,该技术在匹配成功率方面明显优于传统的基于局部特征点的优化方法。这一突破性的结果将使遥感行业能够更准确、高效地处理和分析数据,为决策提供更可靠的依据。
除了遥感图像处理,该技术还具有广阔的应用前景。在城市规划领域,基于特征空间对象的自动匹配技术可以帮助规划者更好地了解城市的发展趋势,以便制定更科学的城市发展战略。在环境监测方面,该技术可以提供精确的图像匹配结果,以帮助科学家监测和评估环境变化,为环境保护和资源管理提供重要的数据支持。该技术在农业管理和灾害监测方面也可以发挥重要作用,提供精确的数据分析和决策支持。
WiMi正在与行业伙伴将该技术推向市场,并探索其应用。通过将该技术与现有的遥感数据处理平台和软件相结合,用户将能够轻松实现高精度图像匹配,从而提高数据分析的精确性和效率。该技术的推出标志着WiMi在图像处理领域取得的又一重要突破。该技术的应用将对遥感行业产生巨大影响。过去,图像配准需要大量时间和人力,且结果不总是准确的。然而,WiMi的技术将使匹配过程更自动化、高效和准确,极大地提高了遥感数据处理的效率和质量。
WiMi基于特征空间对象的高分辨率图像自动匹配技术解决了遥感图像处理中长期存在的问题。该技术的应用将为相关领域的科研和实践提供更可靠、准确的数据库。此外,WiMi计划与合作伙伴进行进一步的研发工作,以进一步优化算法的效率和性能,扩大应用范围,并为不同领域开发更多解决方案。WiMi将为用户提供更多选择,满足不同行业对图像处理和数据分析的需求,并为实现精确的数据分析和智能决策提供有力支持。该技术的成功应用将为环境保护、城市规划和农业管理等领域带来巨大的经济和社会效益。
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