基于机载LiDAR数据的城市建筑物高度分级方法研究

传统的基于不规则的三角网和形态学点云滤波处理方法提取的DEM,由于在滤波过程中没有顾及不同区域地形起伏度差异,使得滤波过程中产生大量粗差,导致DEM 与实际地形偏差太大.准确提取建筑物轮廓和高程的前提是要提取高精度的DEM,因此必须在DSM转化为DEM的过程中改进DEM提取方法.本文针对地形起伏度不大的城市区域,采取格网值替换、设置高程和面积阈值进行过滤处理的方法提取建筑物轮廓及高程值,验证表明该提取方法的精度优于传统滤波方法.     

改进的软阈值法去噪效果分析

本文针对固定阈值法对信号去除噪声会出现"过扼杀"小波系数的现象,提出一种改进的阈值公式,进而给出改进的软阈值法。理论分析、工程实例的结果表明:改进的软阈值法无论在去噪效果上,还是在信噪比和均方根误差意义上均优越于硬、软阈值法,同时还有效地克服了软阈值中的估计小波系数和带噪小波系数间的恒定偏差问题。     

自适应Canny边缘检测算法研究

在分析传统Canny算子边缘检测原理的基础上,提出了一种自适应Canny边缘检测方法。文中方法在保持了传统Canny算子原有的信噪比高、定位准确和单边缘响应优点基础上,提高了抑制虚假边缘的能力,并且利用全局阈值分割方法自适应确定动态阈值,提高了边缘检测的自动化程度,在实际应用中取得了良好的效果,通过实验证明了自适应Canny边缘检测方法是一种有效的边缘检测改善方法。     

新阈值及阈值函数的评价和变形预测实验

变形监测数据是判断对象是否会发生异常变化的重要依据,但实测数据会被带入噪声,将隐藏其实际变化规律。本文利用含有高斯白噪声的信号来评价两种新的阈值及阈值函数的去噪效果,并评价两种新的阈值及阈值函数在提高预测精度方面的效果。实验表明,较传统的硬/软阈值函数,两种新阈值及阈值函数的去噪效果更优,而且该组合方法提高了预测的可靠性和精度。     

基于小波阈值法去噪的建筑物变形监测数据处理

基于小波阈值法具有非常明显的渐进近似最优性质,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果,利用小波阈值法去噪的技术,对一组建筑物变形监测数据进行去噪处理.实验结果表明,小波阈值去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待检测信号的先验知识,特别适合于建筑物变形监测数据处理.     

动态变形信号小波阈值降噪模型研究

由于小波分析具有时频多分辨功能,小波去噪方法能在降噪的同时,更有效地保留有用信号.讨论小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,研究一种有效的GPS动态变形监测数据的小波阈值降噪模型,并进行降噪实验,取得令人满意的结果.     

免疫遗传算法分割图像研究

针对目标提取过程中图像分割的问题。本文采用免疫遗传算法,利用MATLAB实现图像分割。该方法通过增加免疫函数,使得遗传算法在进行交叉和变异的过程中有了一定的干预性,加快了求解速度,是对遗传算法的一种改进。通过实验对比分析:大多数情况下,采用免疫遗传算法和大津阈值算法得到的结果是一致的。但在部分情况下,该算法的分割效果要好于大津阈值。同时该算法由于引进了免疫算子,在计算速度上要比大津阈值快。免疫遗传算法在图像分割中着重要的现实意义。     

基于高差分析的点云数据提取矿区地表沉陷信息方法

机载LiDAR技术能够快速获取整个矿区地表空间位置及垂直相对位置的动态变化量,观测结果更为全面、直观,从而可以获得整个矿区地表开采沉陷分布与移动下沉情况.从点云数据滤波入手,对获取的鹤壁矿区两期点云数据提取的DEM作差值计算,得出该段时期内地表的垂直位移量,然后通过设置高差阈值和面积阈值,并采用基于高差分析的方法,提取地表沉陷信息.试验结果表明,该方法提取的沉陷面积精度能达到94.75％,可在中小尺度上对矿区开采沉陷进行监测.     

自动确定图像二值化最佳阈值的新方法

在详细分析二值化处理原理及当前技术的前提下，综合考虑图像的各种实际情况，提出了自动确定图像二值化阈值的增强大津法和边缘检测阈值法。多次实验表明，根据这两种方法确定的阈值对图像进行二值化处理，不仅可有效地解决图像灰度随地特征变化的图像处理问题，同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果，该方法可进一步应用于图像分割等。