地面移动测量近景影像的建筑物道路特征线段自动分类研究

根据影像灭点理论分析建筑物道路特征线与影像平面线段间数学关系,对影像所提取线段进行分类。实验通过立体影像中模拟数据和基于影像边缘提取线段的处理实现了地物特征线段的快速自动分类,无关线段过滤效果显著,是移动测量地物自动量测与影像理解的重要基础。     

低分辨率遥感影像中道路的全自动提取方法研究

从Marr视觉计算理论出发,利用低分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于边缘线段感知编组和动态规划跟踪线段的道路信息全自动提取方法.首先分析了低分辨率影像中道路的辐射特性和几何特性,以得到道路模型.然后在底层处理阶段对影像进行边缘检测、无效线段去除等预处理;中层处理阶段采用基于上下文关联的感知线段编组法得到候选道路段,并由道路段的置信度阈值确定道路种子点;最后在高层处理阶段提出基于动态规划的道路跟踪算法得到候选道路,并且采用知识推理去除部分虚警.实验结果表明:(1)对图像中背景干扰较大的山区道路和复杂的城区道路网均有较好的识别效果;(2)识别过程全自动进行,没有人工干预,因此计算效率相比其他方法有一定的优势;(3)由不同传感器卫星获取的影像如L7,SPOT,SAR等,算法均能进行有效识别,具有很好的普适性和稳健性.     

基于图像分块和线段投票的遥感道路边缘线提取

从遥感图像中提取边缘线是一个经典的课题,不同的边缘提取算法适用于不同类型的图像。实际图像中道路的几何形状不甚规则,因受到建筑和树木遮挡导致对比度较低且噪声影响较严重,道路边缘线会发生断裂,故高分辨率遥感图像道路边缘线提取一直是一个研究热点。针对现有方法很难提取出清晰连续的道路边缘线问题,提出一种遥感图像道路边缘线提取新方法:首先通过方向模板检测边缘点,搜索出分块图像中的子线段;然后延伸子线段并进行投票,连接处于弯曲边缘线的直线段,将长度大于特定阈值的边缘线作为输出结果;最后去除毛刺和分叉,取8个方向道路的并集作为最终道路网。实验结果表明,该方法能够从高分辨率遥感图像中较好地提取带有一定曲率、对比度较低、噪声影响严重的道路边缘线。     

一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法

根据高分辨率遥感影像中道路宽度变化均匀、局部方向稳定等几何特征,提出了一种基于距离约束的高分辨率影像道路的提取方法。该方法根据图像相邻边缘像素间的距离值,依次提取道路边缘像素和道路曲线段,然后编组连接各个道路段,实现道路提取。     

道路网络示意图的多边形生长算法

道路网络示意图是实体网络的抽象表示,因其更加符合人的认知习惯,在地图服务与地图制图领域已得到初步应用。以路径为单位的网络示意图自动生成算法只顾及节点与线段的局部布置,且较难以维护网络拓扑一致性。本文以闭合多边形(网眼)为基本单位,利用网眼的独立性与邻接性,提出了多边形生长算法,核心思想是将道路网络分类为闭合多边形与非闭合线段,以闭合多边形提取、映射、优化为主线,辅助组合非闭合线段。算例分析验证,本算法在网络均衡分布及拓扑一致性方面具有优势。     

利用点对分析法检测线段

结合图像中直线段点密度分布的一些视觉经验,提出一种检测线段的点对分析算法,避免了Hough变换中累加参数空间的复杂计算过程.实验表明,本文方法具有精度高、消耗内存量小并能直接检测出线段及其端点的优点,可应用在弹道轨迹检测、字符笔画识别和遥感图像道路检测等领域.     

结合Steger方法和影像分类的道路中心线提取

针对直接利用监督分类结果提取道路中心线过程过于复杂的问题,研究一种综合利用Steger方法和影像分类结果的道路中心线提取新策略。以影像分类结果从Steger方法获取的条带中心线中初步筛选出候选道路中心线段,根据道路的连续性和方向的一致性进行合理延伸、连接,即可实现道路中心线提取。实验证明,提取的道路中心线在完整率、准确率和提取质量方面精度较高,并在一定程度上解决了道路断裂问题。     

高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。     

基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

基于链码优化的SAR影像城市道路网络提取

针对传统的基于局部比率的道路提取算子存在道路展宽与定位精确性差的缺点,通过加入一个修剪窗口进行改进,有助于去除河流、树木等的影响,且得到了细化和定位更加准确的道路图谱.首次将链码用于道路连接表示,定义了链码能量网络,并将道路的先验知识引入,然后在对模拟道路图像线段连接概率分析的基础上得到了链码优化算法.由于该方法采用了分线运算,每次迭代不需要搜索整个道路片段,提高了运算效率.最后将该算法应用于真实SAR影像巾道路网络的提取,证明了它的有效性.     

GNSS差分协议校验方法的比较

详细的比较了4种常见的差分协议所用到的校验方法的异同,其中RTCM2.3采用的是奇偶校验的方法,RTCM3.0采用的是循环冗余检验方法,而CMR和CMR+采用的则是数据块之和模256这样的方法.通过算例以及理论分析,从校验方法的编码效率、容错率等方面对其进行比较分析.     

基于GIS的Dijkstra改进算法及其在交通导航系统中的应用

最短路径分析是GIS空间分析中最基本和最关键的问题,Dijkstra算法是有效解决该问题的理论基础。本文基于GIS空间分析特征,从数据存储结构、搜索技术及网络算法本身等方面对传统Dijkstra算法进行了优化与改进,并对该算法在交通导航系统中的应用进行了探讨。     

多级道路网的最优路径算法研究

针对大区域道路网的最优路径问题．分析了现有算法的不足．提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题．论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出，该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的.     

一种基于凸包的Delaunay三角网算法设计

Delaunay三角网算法的设计与研究对DTM的建立有着重要的作用,本文在分析已有三角网算法的基础上,根据逐点插入算法的思想与凸包算法相结合,提出了自己的算法:先绘制凸包,然后构建初始三角网,最后用LOP方法整体优化。该算法尽可能的减少了对一条边的优化次数,从而提高了算法的运行效率。     

转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息。把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程。并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值。     

转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息.把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程.并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值.     

利用等边长正交格网进行层次聚合聚类

层次聚合聚类的典型算法可以体现研究数据的多尺度特征,但是典型算法的时空复杂度太高。通过将数据所在空间划分成等边长正交格网,结合3点间距离的传递性排除冗余计算,并将其推广到N维空间。设计了一种与典型算法遵循相同的单链规则,可即时计算类间距离且无需计算距离矩阵的算法,在获得与典型算法相同的多尺度聚类序列的同时,所需内存远小于典型算法。实验结果表明,该算法无需人工干预且不使用距离矩阵,能大幅降低层次聚合聚类的运行时间,但是效率优势随空间维数增长逐渐降低。     

基于单调链和STR树的简单要素模型多边形叠置分析算法

针对简单要素类叠置分析的特点,利用STR(sort-tile-recursive)树索引改进算法能够将尽量多的多边形节点存储在STR树的叶节点中,减少在空间数据库中检索多边形时的磁盘读取次数。算法对多边形边界进行关于坐标轴的单调链分割,并在多边形求交过程中引入平面图的概念,利用平面图元素与各个多边形的拓扑关系来组织叠加后的多边形。该算法能有效减少求交点的时间,在线段求交中加入对连续出入点特殊数据的处理。同时该算法使用单调链减少多边形求交过程的比较次数,与其他使用双链表或单链表的算法相比具有占用空间少及处理速度快的特点。     

一种基于阻抗等级划分的整体最优空间位置分配方法

为提高空间位置分配问题的解算效率,对阻抗的整体最优空间位置分配问题进行研究,分析现有的贪婪取走启发式算法,提出一种利用阻抗等级划分解算此类问题的方法。利用模拟数据验证该算法的合理性和高效性,并在ArcGIS环境下利用ModelBuilder进行可视化建模,通过构建地理处理模型,解决基于阻抗的整体最优空间位置分配的实际应用问题。     

UWB室内距离交会定位算法的研究与性能分析

在众多室内定位技术中,超宽带(ultra-wideband,UWB)技术以其极大的带宽、高时间分辨率、高速数据传输等特点而备受关注,目前,UWB超宽带定位技术已广泛应用于展厅、仓库、超市、图书馆、矿井等环境中。针对基于超宽带室内距离交会定位原理的最小二乘算法及几何算法两种算法的性能进行了实验与评估,不仅比较了平面定位精度,而且对比了两种算法的执行时间。实验结果显示,在平面定位中,最小二乘算法具有更好的内、外符合精度,可以更为准确的估计移动目标的位置信息;但几何算法在执行时间和计算效率方面有着显著的优势。