基于灰度分级的图像分割算法的研究

通过对灰度图像的灰度级压缩,将图像中每个像素的灰度值用一个合适的类标志来代替,构成一个“类-图像”。在一个“好”的分类标准的控制下,实现对图像的分割。     

一种图像目视效果的改善方法

常规的图像目视效果改善方法会改变像素的灰度值,灰度值的改变会引起各种各样的图像特征计算发生不同程度的变化,进而影响到图像地物的识别和分类工作。提出利用Windows系统常用BMP图像格式的特点,通过调整颜色查找表来达到既实现图像目视效果改善、又不改变像素灰度值的目的。     

顾及结构信息的DOM镶嵌线搜索算法

针对数字正射影像镶嵌线搜索的传统算法大都只顾及灰度值差异而忽略影像结构信息的不足之处,该文根据镶嵌线的搜索准则,设计自动搜索一条能够避开高出地面的物体、不通过影像边缘且避开待镶嵌影像上灰度反差较大区域的镶嵌线:在原始影像上采用一个综合了灰度信息和结构信息的公式,计算出每一个像素的准则值;为了避免搜索陷入局部最优,采用动态规划的方法搜索出一条准则值最小的镶嵌线。实验表明,搜索出的镶嵌线能够避开房屋、树木等高出地面的地物和车辆等移动物体,避开影像上灰度反差大的区域。     

基于改进随机蕨算法的GIS增强现实应用研究

随机蕨算法由于其简单高效,实时性好的特点,在计算机视觉领域得到了广泛的应用。但是其在构造二值特征过程中采用的基于像素点灰度值比较的方法对图像变形的适应性较差。本文基于方向梯度直方图对光照变化,图像变形鲁棒性较好的特点,利用统计方向梯度直方图取代像素灰度值进行比较,以此构造特征点二值特征。基于改进的随机蕨算法,本文设计了一种将增强现实技术(AR)应用于GIS的框架模型。实验结果表明,经过改进的随机蕨算法对目标识别的正确率得到了有效提升,且算法的实时性较好,适用于GIS的增强现实应用。     

引入自适应窗口的立体图像匹配算法

基于灰度的数字图像立体匹配算法的中心问题是选择一个适当尺寸的窗口。窗口尺寸既要尽可能地大，以便为可靠匹配包容足够的灰度变化；又要尽可能地小，以避开投影畸变的影响。本文介绍一种通过测算局部灰度和视差变化来选取适当窗口的方法。该方法引入一个窗口范围内的视差分布统计模型（随机模型）。利用该模型可确定，在窗口内的视差变化及灰度变化引起的窗口中心点视差估值的统计误差。以此为基础，文中提出一种窗口搜索方法，以对整幅图像上每一像素求出一个统计误差为最小的视差估值。这种算法不仅能自适应地调节窗口的尺寸，而且亦能同时调整窗口的形状（矩形）。     

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。     

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性。为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致。与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真。     

基于图像局部均值标准差算法的沥青路面裂缝检测

通过分析沥青路面的特性,本文提出了一种适用于沥青路面裂缝检测的图像处理算法。通过计算图像局部像素均值、横向与纵向相邻局部像素均值的均值以及两均值的标准差,结合滤波以及基于像片晒相原理的匀光操作来抑制图像背景的噪声出现,缓解灰度不均匀现象,突出沥青裂缝特征。采用分块图像处理方案,实现路面影像的裂缝提取。实验结果表明,本算法对裂缝线性特征敏感,检测效果较好。     

利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法

针对快速鲁棒特征SURF描述符匹配精度不高且对光照变化不具有鲁棒性的问题,提出利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法。该方法在SURF算法的基础上,对特征邻域像素的灰度值进行排序和分段。通过建立索引表对每段的像素进行表示形成描述子,再将每段的描述子串联形成特征描述符对影像进行匹配。实验表明,该算法较SURF算法匹配精度高,匹配可靠性方面提高74.7%,且对线性及非线性光照变化均具有较好的鲁棒性。     

利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割

阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法，它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上；然后在不同尺度层上统计影像的特征值，以形成影像的特征数据；接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况，从而判断像素是否属于水域，与传统的水域提取方法相比，它用到了不同频率上水域灰度信息，从而更准确地刻画了水域的灰度特性，试验结果表明，利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好。     

基于切平面投影的散乱数据点快速曲面重建算法

介绍了一种快速的散乱数据点曲面重建算法(切面投影三角网法),该算法不需要已知数据点的几何、拓扑信息以及是否存在边界等先验知识。算法利用邻近点集反映出的局部几何和拓扑信息,基于切平面投影方式计算每个数据点的邻域,从而完成每个数据点的局部拓扑重构。重构中物体表面数据点的降采样或不均匀采样可能会产生伪洞,因此,在重建后进行洞的检测,进而根据洞的大小来区分物体表面上实际存在的洞和重构过程中生成的伪洞,并对伪洞进行填充。利用多组散乱数据点进行重建的结果表明,切面投影三角网法高效、稳定,可以快速、自动地重构出复杂拓扑结构物体的三角网表面模型。     

GIS中平面面位误差环的解析模型

本文基于随机场理论,导出了随机面元的分布函数和概率密度函数。为了衡量随机面元的位置不确定性,将点位误差椭圆和线位误差带进一步扩展到面位误差环指标。根据推求包括线的原理,导出了多边形面位误差环边界线的解析表达式,并分析了面位误差环的构成机理,证明了误差环边界线为连续闭合曲线的结论。最后通过实例绘制了面位误差环的可视化图形。     

车载激光点云数据的栅格化处理

车载激光点云由于车辆的震动和点云的融合,得到的数据为散乱空间点云。本文通过对空间点云进行两个方向的排序,得到以x值为主排序,z值为次排序的点云图,然后设置栅格,对于每个栅格点,找到投影在XOZ投影面内与其距离最近的激光点,将该激光点的y值赋给栅格点,得到与该区域空间点云相对应的栅格化点云。在按照X值排序时,根据点云的特点给出了一种插入排序算法。实验结果表明栅格化后的点云与原点云在表现建筑结构上效果一致。散乱点云栅格化后为点云的进一步分析打下基础。     

熵理论在确定点位不确定性指标上的应用

分析了传统点位不确定性指标的局限性，基于信息论中的联合熵和最大熵定理导出了n维随机点熵不确定指标以及落入其内概率的统一公式；提出了以熵误差椭圆与熵误差椭球作为2维、3维GIS中点元的位置不确定性度量指标。提出的熵指标具有唯一确定、不受置信水平选取的主观性影响等特点，适合于度量未知分布的点位不确定性。     

基于带权点法向量的LiDAR数据屋顶检测方法

提出了一种基于带权点法向量的LiDAR数据屋顶检测方法。通过利用点和其邻接点构成的面法向量进行峰值统计,检测屋顶面。检测过程中同时考虑每个点法向量的权值,从而确定每个点对面的贡献,一定程度上消除了噪声的影响,提高了小面积屋顶检测的准确程度。同时,采用多阈值进行屋顶面检测,能够检测大小不同的面。通过实验验证了本算法的有效性。     

图像控制点数据库的设计与实现

地面控制点数据是航天航空图像摄影测量几何处理的必需数据。文中首先比较了控制点数据的存储管理方式，即采用文件系统方式与数据库方式的优缺点；接着分析了控制点图像数据的特征，从而提出了图像控制点数据的数据库存储方案，讨论了图像控制点数据库的查询方法；最后结合文中的方法，设计并且实现了一个控制点图像数据库管理与应用实验系统。通过分析认为，建立控制点图像数据库是重复利用控制点资源的有效途径。     

Matlab与Visual C++混合编程处理全站仪数据的方法

内业数据检核中经常要对点的外业实测坐标与内业成图后的坐标进行比较,以此来发现是否出现造点或是点位挪动的情况.同时经处理后的观测数据能直观地得到外业人员想要的三维坐标,可方便地进行下一步的测量工作.以南方全站仪为例,利用Matlab 与visual C++混合编程生成可脱离Matlab环境直接运行的可执行文件,并给出相关...     

基于区域生长的体素滤波点云去噪算法

介绍了一种基于区域生长的体素滤波点云去噪算法。首先,使用体素滤波算法将点云数据体素化后,根据每个网格与最大密度网格的比值大小,将网格分为两类:大密度网格、小密度网格。然后对大密度网格使用区域生长法处理。最后,对全部数据进行区域生长处理。实验结果表明,该方法能够消除大、小尺度噪声,并且能够消除簇状噪声,且不改变点云的纹理信息。     

大量约束边条件下Delaunay三角网的快速生成

讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求，本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架，主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析，发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%，同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明，该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。