利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化

提出以LiDAR为辅助数据对航空影像的规则建筑物进行边缘提取和优化的方法。首先采用Alpha Shapes算法对点云数据进行初始边缘提取,同时规则化初始边缘;再利用屋顶点云辅助航空影像的建筑物分离,采用Canny算子和Hough变换对建筑物分离后影像进行边缘提取,并用LiDAR规则边缘对Hough变换结果进行边缘优化。对比单独运用航空影像进行边缘提取的结果表明,采用优化方法后,提高了屋顶边缘提取的准确性,得到了较完整的建筑物边缘。     

基于最佳阈值形态学方法对机载LiDAR数据进行边缘提取

对机载LiDAR数据的边缘提取方法进行研究。介绍机载LiDAR系统与应用以及机载LiDAR数据处理流程,并运用VC＋＋程序将机载LiDAR数据生成深度影像。将形态学边缘提取方法改进后,运用最佳阈值形态学方法对深度影像进行边缘提取。其中建筑物边缘与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,对山脉直接采取此方法进行边缘提取,得出采用最佳阈值形态学方法对边缘提取是有效的,提取的边缘更连续,断点少,有利于判读。     

一种亚像素边缘提取方法

特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。     

一种亚像素边缘提取方法

特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。     

基于DEM自动提取泥石流沟谷边缘线算法的试验

很多泥石流流域侵蚀程度的描述量,与冲沟的边缘长度有关。本文提出了一种基于DEM自动提取沟边缘线的算法。提取步骤分为DEM平滑去除洼地、判断沟谷中心线、去短枝、初步提取边缘线、细化等几个步骤。最后按照这一方法以成昆铁路沿线的普歪沟为实验区,提取了一条泥石流沟的沟谷边缘线。并将其与同一图像目视解译勾绘的沟谷边缘线比较,表明这种方法不但能够将沟的边缘线提取出来,而且提取出的边缘线更能够表现沟的细部特征。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,本文提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取,实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差,为此,笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

一种新型雷达图像边缘提取技术

由于合成孔径雷达系统的有限带宽，使阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条型边缘变成屋顶边缘，斜坡型边缘甚至难以探测。在本文中针对合成孔径雷达图像，提出了一种新型的边缘提取方法。这个方法分为二个步骤；首先根据图像亮度进行局部分割（如在一个5*5的窗口内），得到亮度不同的两个区域。第二步：将亮度不贩 两个区域边界作为图像的边缘，并根据亮度变化确定图像的边缘，将这个方法用于合成孔径雷达图像边缘提取，成功地提取了合成孔径雷达图像的边缘信息。     

三维点云边缘检测和直线段提取进展与展望

从图像中提取边缘和直线段是计算机视觉研究的热门主题,近年来,随着三维点云数据质量的不断提高,从三维点云数据中提取边缘和直线段得到了很多学者的关注,已取得了一些研究成果。本文探讨了从三维点云数据中检测边缘和提取直线段的基本思想,对已有的方法和研究现状进行了较全面的综述,介绍了具有代表性的三维点云边缘检测与直线段提取方法,并对各个方法的特点和缺陷进行了分析,最后对三维点云边缘检测与直线段提取研究的前景进行了展望。     

顺序形态滤波在边缘检测中的应用

介绍了二值图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制、边缘提取特性。     

顺序形态滤波在边缘检测中的应用

介绍了二值图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位p=1/2时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法.实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制、边缘提取特性.     

图像平滑与边缘检测的迭代算法

图像平滑和边缘检测是图像处理、计算机视觉等领域研究的经典问题。区别以往对这两个问题独立求解的做法，文中作者将图像平滑与边缘检测问题结合起来综合考虑。首先，提出了基于全局边缘特征的边缘检测算法并对自适应平滑算法进行了改进。然后，利用迭代处理的思想对图像进行平滑和边缘检测，得到了迭代的平滑与边缘检测算法。实验表明，该算法可以有效地解决平滑过程中的细节保持和边缘检测时剔除伪边缘这两个难题。     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

数字影像上特征信息的小波表示

影像特征的表示和描述是计算机视觉中的重要内容。本文给出了基于小波变换的影像特征检测算法，从理论上说明了利用不同分辨率上小波变换系数的模值描述特征强度的合理性。     

基于星载SAR影像的苏北地区海岸线提取研究

介绍了K-means聚类分割法和形态学处理,并对比了几种边缘算子;针对Prewitt算子和Roberts算子在像素点邻近区域内受噪声影响较大、边缘检测效果不佳的问题,选用Canny算子提取海岸线.首先对SAR影像进行K-means算法、形态学处理,再采用Canny算子提取海岸线.与其他边缘提取算法相比,该方法提取的海岸...     

一种适用于空间非合作目标的角点检测算法

随着在轨失效航天器数量不断增加,针对这类空间非合作目标的在轨服务需求日益迫切。由于在轨的非合作目标飞行器上无法布置合作标志器,通过提取非合作目标上的关键轮廓角点对其进行跟踪。本文针对空间非合作目标所具有的特性,传统Harris算子对运动非合作目标角点的检测中存在大量的伪角点,提出一种基于Canny边缘检测的Shi-Tomasi角点检测方法,即对影像先进行滤波、二值化及形态学处理,其次利用Canny边缘检测获得其轮廓后再进行Shi-Tomasi角点检测。实验结果表明,该算法能有效地解决深空中光照条件等因素造成的角点难以检测问题以及减少伪角点,对空间非合作目标的关键角点提取有较好地检测精度和准确性。     

一种基于小波变换的新的边缘检测方法

阐述了基于小波变换模局部极大值的多尺度边缘检测原理.提出一种基于图像的小波分解细节来检测图像边缘的方法,经实验,该方法得到的边缘图像明显好于经典的边缘检测算子.     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。     

粒度Hough变换及其在遥感影像直线检测中的应用

在基于Hough变换的遥感影像直线检测的过程中引入粒度计算的概念,利用粒度计算具有多角度、多层次观察问题的能力,对遥感影像中的直线边缘特征进行不同粗细的粒度分析,建立粒度计算概念下的直线检测算法,实现对不同长短、粗细直线的识别。真实的IKONOS遥感影像机场跑道提取试验证明了该方法的有效性。     

灰色系统理论在图像边缘检测中的应用研究

提出了一种将邓氏关联度与经典的Prewitt边缘检测算子相结合的边缘检测方法。采用Prewitt算子作为参考序列,图像各像素点及其8邻域构成比较序列,计算参考序列和比较序列之间的邓氏关联度,依据邓氏关联度的大小来判断图像的边缘。仿真实验表明,该方法可以较准确地检测出有用的图像边缘信息,具有一定的抗噪能力,提取的边缘比较完整,非边缘点少,连续性好。