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Enregistrement W2186412753 · doi:10.5589/m12-041

Subpixel image matching based on Fourier phase correlation for Radarsat-2 stereo-radargrammetry

2014· article· en· W2186412753 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésSubpixel renderingArtificial intelligencePhase correlationComputer visionMatching (statistics)Synthetic aperture radarComputer scienceAliasingCross-correlationPixelPattern recognition (psychology)Fourier transformRemote sensingMathematicsGeographyFourier analysisStatisticsUndersampling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Image matching is the major step in the radargrammetric process to measure elevation parallax. To extract parallax from stereo synthetic aperture radar images the subpixel image matching method based on Fourier phase correlation was implemented with an algorithm using the hierarchical multiresolution approach and applied to Fine Quad mode Radarsat-2 data. The experimental results with simulated images show that a decrease in intersection angle leads to an increase in matching accuracy of up to 0.06 of a pixel. To validate the matching results a digital surface model was extracted from the real stereo pair and compared with accurate lidar data. The statistics show that there are good improvements (in the order of 10%–20%) in the accuracy over results extracted using a traditional image matching technique based on the normalized cross-correlation. The analysis of the mutual dependence of matching accuracy and stereo pair configurations shows that the application of subpixel matching allows us to make the ra...

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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