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1.
针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改进的蜂群方法等边缘检测方法相比,本文提出的方法能有效避免背景区域的干扰,精确定位目标区域,所得边缘轮廓连通完整、细节丰富.该方法具有较优的主观视觉效果和较强的抗噪能力,且运行时间较少. 相似文献
2.
在岩体工程中,由于扫描测量角度、障碍物的阴影和遮挡等因素,使用激光扫描仪扫描得到的岩体点云数据往往包含孔洞,影响后续三维重建的效果。现有的修复方法主要针对规则的点云数据,依据孔洞邻域信息对点云孔洞进行修复,对岩体点云孔洞的检测与修复效果欠佳,且效率低。从岩体点云数据特征出发,提出一种基于平面提取的岩体点云孔洞检测与修复算法。首先,应用一种优化的区域生长算法对岩体点云进行平面提取,然后遍历所有点云并检索其k邻域点集,将其映射至对应平面,计算邻域夹角,实现孔洞检测;最后将点云孔洞根据边界点集的对应平面数量进行分类,在对应平面上新增采样点实现点云孔洞修复。本算法通过平面提取实现了点云数据的去噪和平面拟合过程,简化后续的孔洞修复流程,降低时间复杂度。实验结果表明,与已有算法相比,本算法对大型不规则岩体点云孔洞的检测、修复准确率和运行效率更高,修复效果更佳。 相似文献
3.
提取建筑物屋顶是建筑物三维重建的一个重要步骤,为了更精确的提取建筑物屋顶,本文融合了高分辨率的光学和SAR图像。利用SAR图像中建筑物的叠掩来确定光学图像中的建筑物,从而在光学图像上确定一个包含建筑物屋顶小窗口,利用ISODATA分类方法对小窗口进行了分类来获取建筑物屋顶类别或屋顶轮廓,最后计算得到屋顶的规则轮廓。从计算结果上看该方法是可行的。 相似文献
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一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法. 算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵. 通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测. 该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性. 实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法. 相似文献
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提取准确的道路信息对城市规划和数字城市制图具有重要意义。利用高密度车载激光扫描数据,针对无法以路沿作为道路边界的情况,提出一种基于边缘线检测的道路自动提取方法。先利用平面检测算法对分段后的路面完成粗提取,在此基础上,分析道路边缘线与相邻两侧路面在激光反射强度与几何性质上的差异,通过设定合理阈值提取边缘线上的点云,最后对离散边缘点进行曲线拟合完成道路精提取。利用实际获取的城区车载点云数据验证表明,该方法提取道路的正确度、完整度和提取质量等均高于90%,特别是对无明显路沿的道路,可有效识别出道路边缘线。 相似文献
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马知也 《天水师范学院学报》2013,(5):22-28
碎片经扫描后存为位图文件,碎片位图的每一个像素是用8bit表示的灰度值.位图像素点能够通过原始变量组内相关性检验,且各碎片边缘像素点也能够通过变量组间线性相关性检验.因此可以对各碎片边缘像素点使用典型相关性分析,根据分析结果进行碎片匹配.典型相关分析可以使用统计学中的方差、协方差及相关矩阵等建立相关模型,分析出各碎片轮廓像素值间的相关性.实践证明,在进行碎片边缘相关性分析中使用相关矩阵的效果较好.通过对相关性计算与碎片拼接递归程序的运行结果的分析表明,论文提出的碎纸片半自动拼接方法适用于规则切割的碎纸片的拼接. 相似文献
8.
对已知目标形状,利用核主成分分析方法非线性建模,并根据高分辨率遥感图像特点,提出一种新的融入形状先验、图像边缘、颜色以及阴影信息的目标提取方法.该方法构造了基于活动轮廓模型的能量函数,并通过迭代的全局最优化方法最小化,实现对目标的准确分割提取.实验结果表明,该方法不仅能准确高效分割提取目标区域,而且能抵制背景噪声干扰,具有很强的鲁棒性和实用价值. 相似文献
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基于NSCT和ACO的SAR图像舰船检测 总被引：1，自引：1，他引：0
为更好地获取舰船检测的图像信息,通过对雷达图像中舰船目标与相干斑噪声的分布特点进行分析,提出1种基于非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)与蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船目标检测方法.该方法通过对SAR图像进行NSCT自适应阈值去噪,再应用ACO进行边缘检测,实现舰船目标的精确检测.仿真结果显示,该方法能够在复杂相干斑噪声背景中有效提取舰船目标的轮廓信息,很好地保持图像纹理和舰船结构,具有理想的抗干扰性能,保证检测结果的准确性. 相似文献
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导弹发射井是重要的遥感目标,发射井目标检测的研究对国防事业意义重大。在数据层面,由于发射井样本数量少,目前没有可用于其目标检测的有效数据集,构建有效的数据集对相关领域研究有极大价值。在算法层面,遥感图像分辨率的不同导致发射井目标呈现多尺度的特性,这是解决发射井目标检测问题的难点之一。基于以上分析,首先利用Google Earth构建首个发射井目标检测的数据集,然后针对发射井目标检测任务设计有效的检测模型。本文的模型充分融合了目标的多尺度特征和上下文的信息,并通过级联网络多阶段检测目标,有效检测出多尺度导弹发射井目标,检测效果优于目前主流的算法。 相似文献
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机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段，而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。为有效剔除植被和墙面点云，以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响，提出一种层进式屋顶点云提取方法。首先对LiDAR点云进行滤波，在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点，然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点，最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云。试验结果表明，本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云，有效率可达85%以上。 相似文献
13.
对机载单天线SAR/GMTI模式下动目标参数估计精度较低的问题进行研究. 首先,用多普勒频移量和距离走动量来估计动目标径向速度,根据估计的结果校正距离走动. 然后,用改进的反射特性位移法来估计动目标的多普勒调频率,在不存在加速度时估计出动目标方位向速度. 这样就可以在进行动目标参数估计的同时实现聚焦成像. 仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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机载SAR采用相控阵天线是一个重要发展方向,而运动补偿系统对机载SAR系统至关重要.本文采用坐标映射的方法将大地坐标系下的预定波束指向映射到天线平台坐标系下,并转换为天线阵元的相位偏移,完成波束控制,实现了机载SAR的运动补偿.在基于DSP和FPGA的硬件平台上实现了该算法.初步实验结果验证了软、硬件的正确性. 相似文献
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基于深度学习方法的建筑物自动提取具有精度高、速度快的技术特点,对城市规划、防灾减灾等的行业应用具有重要意义。针对高分辨率遥感影像建筑物自动提取,引入深度学习特征功能模块和传统遥感应用技术验证环节,形成不同骨架模块、UNet++网络和真实性检验的建筑物遥感提取功能模块嵌合的深度学习业务化应用技术体系,通过VGG、ResNet和Inception等传统卷积网络模型骨架对基础网络进行改造,提升模型运行效率,强化模型特征学习能力,通过真实性检验验证算法的有效性、适用性,展示完整的遥感应用技术链条。以Mnih公开的马萨诸塞州建筑物数据集为数据源,和传统非全卷积网络模型和全卷积网络模型等方法进行对比分析,结果表明通过增加模型深度和宽度可以有效提升模型建筑物提取效果,基于InceptionV3-UNet++骨架模型在召回率、准确度、CSI、F1分数、Kappa系数和总精度表现最为优秀,分别达到85.14%、90.50%、0.7816、0.8774、0.8504和95.57%,并在WHU数据集上验证了它的鲁棒性。该方法在建筑物提取结果和细节上都有显著提高,特别是对复杂不规则建筑物的提取上,将极大促进真实、复杂、大场景高分辨率影像的建筑物提取遥感应用。 相似文献
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基于SVM分类器的集装箱箱号识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图... 相似文献