Browsing by Author "TEO TEE-ANN"

Now showing 1 - 7 of 7

整合三維房屋模型與二維影像之套合、匹配、及牆面重建之研究
(2009)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
整合三維房屋模型與二維影像之套合、匹配、及牆面重建之研究
(2010)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
三維房屋模型是數碼城市及適地性資訊服務中重要的數位內容。本計畫使用都市等級三維房屋模型(OGC LOD2)及二維近景影像建立建築等級三維細緻房屋模型(OGC LOD3)。研究重點為三維房屋模型與二維影像之空間套合、特徵匹配及牆面幾何重建。第一項工作目標為三維房屋模型與多重疊影像之特徵匹配，研究重點為多重疊影像之匹配技術，研究中使用三維房屋模型做為輔助資訊，結合輻射約制、參數約制及幾何約制進行線形特徵之匹配，最後以空間前方交會完成三維牆面結構線之萃取；第二項工作目標為半自動化三維細緻房屋模型之牆面幾何重建，研究重點為牆面幾何重建紋理敷貼，研究中使用半自動化方式選取初始模型，經模型庫之自動化模型擬合產生牆面幾何模型，完成建築等級三維細緻房屋模型重建。
整合三維房屋模型與二維影像之套合、匹配、及牆面重建之研究(III)
(2011)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
三維房屋模型是數碼城市及適地性資訊服務中重要的數位內容。本計畫使用都市等級三維房屋模型(OGC LOD2)及二維近景影像，建立建築等級三維細緻房屋模型(OGC LOD3)。研究重點為三維房屋模型與二維影像之空間套合、特徵匹配及牆面幾何重建。本計畫年度工作目標為半自動化三維細緻房屋模型之牆面幾何重建，研究重點為牆面幾何重建及紋理敷貼。研究中使用物件導向知識庫分類偵測牆面之窗、門等物件，以半自動化方式建立階層式牆面語意模型。牆面語意模型包含牆面物件間之關聯性及屬性。接著由牆面語意模型建立牆面幾何模型，利用三維線段經模型庫之模型擬合，產生牆面幾何模型。為避免牆面物件幾何模型間的差異，研究中對所有物件進行整體正規化處理，以提升牆面物件間的一致性。最後，將影像紋理敷貼於牆面物件，完成建築等級三維細緻房屋模型重建。
無人載具遙測影像之移動模糊偵測及影像修復
(2015)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
空載全波形光達之波形分析、特徵萃取及分類
(2012)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
全波形光達為光達系統最新的發展趨勢，傳統多重回波光達僅提供三維離散點及反射強度，而全波形光達提供完整的回波訊號。比較兩者，多重回波光達資料提供幾何特徵及單點反射強度，而全波形光達提供完整的幾何及回波特特徵，因此全波形光達有助於地表重建及地物判識。本計畫以三年為期進行全波形光達之波形分析、特徵萃取及地物分類，全程研究重點為利用回波訊號進行資訊萃取並提升地形及地物的分辨能力。第一年目標為建立一維波形分析的演算法，研究重點是以不同數學模式回波訊號進行分解，以取得點位座標及波形參數，其中波形參數包含振輻、波寬、形狀因子等。第二年目標為建立三維波形特徵萃取的演算模式及地形分類，研究重點是整合時間序列之多重完整回波，考量波形之間空間的關聯性，完成波形特徵萃取，其中萃取的特徵包含紋理特徵、高程變化特徵、法向量角度變化特徵等，最後進行地面及非地面之分類。第三年目標為整合全波形光達及同步獲取之光學影像進行地物分類，將波形分析及特徵萃取的成果做為分類的圖層，以隨機樹分類器(Random Forest Classifier)整合光達及光譜圖層進行分類，研究重點為分析全波形特徵對分類的幫助，並分析各特徵的效益。
空載全波形光達之波形分析、特徵萃取及分類
(2014)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
全波形光達為光達系統最新的發展趨勢，傳統多重回波光達僅提供三維離散點及反射強度，而全波形光達提供完整的回波訊號。比較兩者，多重回波光達資料提供幾何特徵及單點反射強度，而全波形光達提供完整的幾何及回波特特徵，因此全波形光達有助於地表重建及地物判識。本計畫以三年為期進行全波形光達之波形分析、特徵萃取及地物分類，全程研究重點為利用回波訊號進行資訊萃取並提升地形及地物的分辨能力。第一年目標為建立一維波形分析的演算法，研究重點是以不同數學模式回波訊號進行分解，以取得點位座標及波形參數，其中波形參數包含振輻、波寬、形狀因子等。第二年目標為建立三維波形特徵萃取的演算模式及地形分類，研究重點是整合時間序列之多重完整回波，考量波形之間空間的關聯性，完成波形特徵萃取，其中萃取的特徵包含紋理特徵、高程變化特徵、法向量角度變化特徵等，最後進行地面及非地面之分類。第三年目標為整合全波形光達及同步獲取之光學影像進行地物分類，將波形分析及特徵萃取的成果做為分類的圖層，以隨機樹分類器(Random Forest Classifier)整合光達及光譜圖層進行分類，研究重點為分析全波形特徵對分類的幫助，並分析各特徵的效益。
空載全波形光達之波形分析、特徵萃取及分類
(2013)
張智安
;
TEO TEE-ANN
;
國立交通大學土木工程學系（所）
全波形光達為光達系統最新的發展趨勢，傳統多重回波光達僅提供三維離散點及反射強度，而全波形光達提供完整的回波訊號。比較兩者，多重回波光達資料提供幾何特徵及單點反射強度，而全波形光達提供完整的幾何及回波特特徵，因此全波形光達有助於地表重建及地物判識。本計畫以三年為期進行全波形光達之波形分析、特徵萃取及地物分類，全程研究重點為利用回波訊號進行資訊萃取並提升地形及地物的分辨能力。第一年目標為建立一維波形分析的演算法，研究重點是以不同數學模式回波訊號進行分解，以取得點位座標及波形參數，其中波形參數包含振輻、波寬、形狀因子等。第二年目標為建立三維波形特徵萃取的演算模式及地形分類，研究重點是整合時間序列之多重完整回波，考量波形之間空間的關聯性，完成波形特徵萃取，其中萃取的特徵包含紋理特徵、高程變化特徵、法向量角度變化特徵等，最後進行地面及非地面之分類。第三年目標為整合全波形光達及同步獲取之光學影像進行地物分類，將波形分析及特徵萃取的成果做為分類的圖層，以隨機樹分類器(Random Forest Classifier)整合光達及光譜圖層進行分類，研究重點為分析全波形特徵對分類的幫助，並分析各特徵的效益。