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Enregistrement W2009736105 · doi:10.1111/j.1477-9730.2005.00303.x

Analysis of Epipolar Geometry in Linear Array Scanner Scenes

2005· article· en· W2009736105 sur OpenAlex
Ayman Habib, Michel Morgan, Soo Jeong, Kyungok Kim

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Photogrammetric Record · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpipolar geometryComputer visionArtificial intelligenceScannerComputer sciencePhotogrammetryTriangulationImage rectificationProcess (computing)Frame (networking)Fundamental matrix (linear differential equation)Computer graphics (images)Image (mathematics)MathematicsGeometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resampled imagery according to epipolar geometry, usually denoted as normalised imagery, is characterised by having conjugate points along the same row (or column). Such a characteristic makes normalised imagery an important prerequisite for many photogrammetric activities such as image matching, automatic aerial triangulation, automatic digital elevation model and orthophoto generation, and stereo viewing. The normalisation process requires having the input imagery in a digital format, which can be obtained by scanning analogue photographs or by direct use of digital cameras. To reduce the time gap between the data acquisition and product delivery, many small‐scale mapping projects now rely on digital cameras. Digital frame cameras still, in general, provide imagery with geometric resolution and ground coverage inferior to scanned images from analogue cameras. Linear array scanners (line cameras) have therefore emerged as a possible alternative to digital frame cameras, especially for high‐resolution space‐borne imaging, with performance comparable to that of analogue frame cameras. The normalisation process of frame images is a well‐established and straight forward procedure. On the other hand, the normalisation process of linear array scanner scenes is not as straightforward and is sometimes mysterious. For example, providers of space‐borne imagery furnish normalised line scanner imagery while the user community is not aware of the underlying process. This paper presents a comprehensive analysis of the epipolar geometry in linear array scanner scenes. Special emphasis is directed towards scanners moving with constant velocity and attitude since such a trajectory closely resembles the imaging geometry of the majority of current space‐borne scanners. The research presented highlights the factors affecting the shape of the resulting epipolar lines such as the stereo coverage configuration and the geometric specifications of the imaging system. In addition, the paper outlines a comparative analysis of the normalisation process for frame and line cameras. The presented concepts are verified through experimental results with synthetic data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,019
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle