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A unified framework of bundle adjustment and feature matching for high-resolution satellite images / Xiao Ling in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 7 (July 2021)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 7 (July 2021) . - pp 485 - 490 Titre : A unified framework of bundle adjustment and feature matching for high-resolution satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiao Ling, Auteur ; Xu Huang, Auteur ; Rongjun Qin, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 485 - 490 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] compensation par faisceaux [Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] orientation du capteur [Termes IGN] précision radiométrique Résumé : (Auteur) Bundle adjustment (BA) is a technique for refining sensor orientations of satellite images, while adjustment accuracy is correlated with feature matching results. Feature matching often contains high uncertainties in weak/repeat textures, while BA results are helpful in reducing these uncertainties. To compute more accurate orientations, this article incorporates BA and feature matching in a unified framework and formulates the union as the optimization of a global energy function so that the solutions of the BA and feature matching are constrained with each other. To avoid a degeneracy in the optimization, we propose a comprised solution by breaking the optimization of the global energy function into two-step suboptimizations and compute the local minimums of each suboptimization in an incremental manner. Experiments on multi-view high-resolution satellite images show that our proposed method outperforms state-of-the-art orientation techniques with or without accurate least-squares matching. Numéro de notice : A2021-571 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.87.7.485 Date de publication en ligne : 01/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.87.7.485 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98163 [article]

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