The use of line moments of edge contour automatically detected with wavelet transform for surface matching

• Autorzy: Chinh Ke L.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie momentów linii konturów automatycznie wydzielanych metodą przekształcenia wavelets dla dopasowanych powierzchni

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the line moments of edge contour detected in an image as the high level features which are useful for surface matching. It has been proved that line moments do not depend on scale and rotation in transformation and they are sensitive to small changes of line erroneously extracted. Therefore, line moments are the useful tools in the process of feature-based matching, which can be used for merging (comparing) two surfaces derived with different sensors for the same terrain scene. In order to receive a line in an image, the edge pixels of terrain contour have to be detected and then linked into a line. The paper also focuses on the problem of using wavelet transform for automatic detection of edge pixels. The suggestion of 3-D line moments for surface matching has been presented in the section 5.

PL

W ostatnich latach zgromadzony został ogromny zasób danych informatycznych o terenie w postaci zdjęć lotniczych, satelitarnych, SAR, IFSAR (InSAR), LIDAR, DTM terenu itd., otrzymanych różnymi sposobami i przy użyciu różnych sensorów. Integracja danych jest jednym z głównych kierunków badań. Linie konturowe powierzchni terenu na zdjęciu należą do podstawowych cech, które są wykorzystywane w procesie dopasowania metodą FBM (Feature-Based Matching). Niniejsza praca przaedstawia propozycję zastosowania niezmienników momentów linii konturowych, zwanych cechami wysokiego poziomu, do dopasowania powierzchni. Linie konturowe w pierwszym etapie muszą być rozpoznane i wydzielone. Dla realizacji tego celu zastosowano transformatę wavelets. Połączenie automatycznie wydzielanych za pomocą transformaty waveles linii konturowych wraz z wyznaczanymi ich momentami w 2-D (na zdjęciu) lub w 3-D (przestrzenne linie) wykorzystywanymi w procesie dopasowania powierzchni umożliwią pełną automatyzację procesu wykonania wzajemnej i absolutnej orientacji pary zdjęć, jak również wykonanie orientacji wewnętrznej i zewnętrznej poszczególnych zdjęć.

Słowa kluczowe

EN

surface matching; wavelet transform; line moment; edge contour

PL

geodezja; transformata falkowa; dopasowanie powierzchniowe

• Wydawca: Komitet Geodezji PAN
• Czasopismo: Geodezja i Kartografia
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 53, z. 2
• Strony: 99--113
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., wykr.

Twórcy

autor

Chinh Ke L.

• Warsaw University of Technology Institute of Photogrammetry and Cartography

Bibliografia

• [1] Adamos C., Faig W., (1992): Hough transform in digital photogrammetry, Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Washington 1992, Vol. 31, part B3, pp. 250-253.
• [2] Ansari N., Delp E.J., (1991): On detecting dominant points, Pattern Recognition, Vol. 24, No 5, pp. 441-451.
• [3] Bronsztejn I.N., Siemiendiajew K.A., (2000): Matematyka - Poradnik encyklopedyczny, PWN.
• [4] Ghen F.S., Huang T.S., (1995): Invariant matching and identification of curve using B-spline curve representation, IEEE Transaction of Image Processing, Vol. 4, No 1, pp. 1-10.
• [5] Habib A., Kelley D., Asmamaw A., (2000): New approach to solving matching problem in photogrammetiy, Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Vol. 33, part B2, pp. 257-264, Amsterdam.
• [6] Heipke C., (1992): A global approach for least squares image matching and surface reconstruction in object space, Photogram. Eng. Remote Sens., 58(3).
• [7] Lee J-S., Sun Y.N., Chen C-H., (1995): Multiscale corner detection by using wavelet transform, Vol. 4, No 1, pp. 100-104.
• [8] Malat S., Wen L.H., (1992): Singularity detection and processing with wavelets. IEEE Transaction on Information Theory, Vol. 38, No 2.
• [9] Min-Hong H., Dongsig J., (1990): The use maximum curvature point for the recognition of partially occluded object, Pattern Recognition, Vol. 23, No 1/2, pp. 21-33.
• [10] Salari E., Balaji S., (1991): Recognition of partially occluded objects using B-spline representation, Pattern Recognition, Vol. 24, No 7, pp. 653-660.
• [11] Smith M.J., Park D.W.G., (2000): Absolute and exterior orientation using linear features, Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Vol. 33, part B3, pp. 850-857, Amsterdam.
• [12] Ueffing Merzhausen C., (2001): Wavelets based ECW image compression, Week’01, Wichmann, 2001.
• [13] Vacili A., (2002): Haze detection and removal in high resolution satellite image with wavelet analysis, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 40, No 1, pp. 210-216.
• [14] Wang Z., (1990): Principle of photo grammetry (with Remote Sensing), Press of Wuhan Technical University of Surveying and Mapping, Beijing.
• [15] Wei W., Lozzi A., (1993): Recognition and inspection of manufactured parts using line moments of their boundaries, Pattern Recognition, Vol. 26, No 10, pp. 1461-1471.
• [16] Ying C., (2000): Wavelet-based image matching for different sensor, Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Vol. 33, part B3, pp. 177-182, Amsterdam.
• [17] Yun K.H., Sohn H.G., Yu K., Jeong S., (2000): Hough transform for interior orientation in digital photo grammetry. Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Vol. 33, part B3, pp. 692-696, Amsterdam.
• [18] Yunhan D., Milne A.K., Forster B.C., (2000): A SAR speckle filtering algorithm towards edges sharpening, Int. Arch. Phot. Rem. Sens., Vol. 33, part Bl, pp. 89-95, Amsterdam.