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在计算机视觉及摄影测量领域中,影像的密集匹配一直是研究的重点与难点之一。它在影像三维重建、数字表面模型生产中都具有不可或缺的作用。近几年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的影像密集匹配算法也是层出不穷。本文通过对目前具有代表性的技术方法进行回顾,按照基于图像块的相似性度量学习和端对端生成视差图两类研究思路,叙述了深度学习在影像密集匹配中的研究进展与趋势,总结了现有方法的优点与不足,以期为影像匹配的研究提供具有参考价值的文献综述。 相似文献
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基于电离层残差法的北斗周跳探测与修复研究 总被引：3，自引：0，他引：3
对北斗周跳探测与修复的问题,利用北斗卫星信号频率特征以及电离层残差法的基本原理,推导并构造了适用于北斗周跳探测与修复的周跳检验量,通过北斗实测数据和人为加入周跳的实验方案,对该周跳检验量进行验算.结果表明:电离层残差法能够较好探测和修复较小的周跳,适用于北斗周跳的探测与修复. 相似文献
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