对比Harris算子和Susan算子的建筑物边界规则化方法

建筑物顶部边界的精确提取在建立数字城市等方面发挥着非常重要的作用。本文针对从遥感影像中粗提取的建筑物边界不规则的问题,结合Harris算子和Susan算子,提出了一种对粗提取后的建筑物边界进行规则化拟合的处理方法。首先对粗提取的建筑物顶部边界进行预处理以剔除噪声影响;然后分别使用Harris算法和Susan算法对预处理后的建筑物边界进行角点检测提取;最后对检测提取的边界角点进行点号排序和规则化拟合连接得到规则的建筑物边界。试验结果表明,通过该方法处理后的建筑物边界平滑且与其实际边界基本一致。     

利用原始激光雷达点云数据提取渐进式建筑物轮廓线

建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。     

加权抛物Radon变换叠前地震数据重建

基于部分动校正（NMO）后反射同相轴在CMP道集上的抛物线走时近似,给出了加权抛物Radon变换叠前地震数据重建方法（WPRT）. WPRT通过在迭代过程中引入变化着的权系数,拓展和改进了传统抛物Radon变换方法,使其可同时完成不规则采样的规则化和空道及近偏移距道重建,且有更高的计算效率. 文中给出了应用WPRT进行近偏移距和中偏移距的空地震道重建及数据规则化的算法实现. 理论模型和实际地震资料的地震数据重建结果显示了本文算法的优点.     

机载LiDAR点云的多层建筑物三维轮廓模型自动重建

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一种新的基于点云数据的多层建筑物三维轮廓模型高精度自动重建方法。在已完成建筑物结构提取及轮廓规则化处理的基础上,利用多层屋顶轮廓在水平投影面内的相邻关系,将各层屋顶中同等级屋顶的相邻关系概括为平行边、不平行且不相交、相交3种相邻形式,结合多层屋顶的层级结构信息对相邻轮廓边界进行一致性处理。实验证明本文方法可以进一步消除多层建筑物各屋顶轮廓的规则化处理误差,使相邻轮廓边界在水平投影面内严格重合,同时重建后建筑物三维轮廓模型的正确性与完整性较高,拐点的定位精度优于激光点平均间距。     

基于小波变换的2D形状分析

提出一种以小波变换为基础，可以对２Ｄ形状进行旋转对称性检测、边缘轮廓的角点位置确定，并使方向规则化的分析方法。该方法的特点是：方便、准确、适合于多分辨率分析和噪声图象分析     

基于稀疏离散τ-p变换的叠后地震道外推

这里研究的是一种基于稀疏离散τ-p变换的地震道缺失重建方法。该方法根据叠后零偏移距剖面,在局部时窗内可以看作是一系列线性同相轴的组合,使用稀疏离散τ-p和预条件双共轭梯度算法进行地震道外推,使空间方向的缺失道得到恢复。τ-p变换由于信息不足,有限的孔径和离散等因素,导致在τ-p域的结果存在假象、不准确,而在τ-p域进行稀疏对于重建缺失的信息是非常有用和必要的。同时,还可使用迭代的预条件双共轭梯度算法进行计算。     

地震资料叠前深度偏移连片处理关键技术

地震资料连片叠前深度偏移处理目前仍旧存在着区块间能量不均、频率差异、空面元、覆盖次数差异大、速度难以求准等突出问题.针对以上现状,本文采用振幅匹配及匹配滤波等技术,确保区块间振幅能量分布,解决频率差异,保证子波特征分布均匀,无闭合差存在;研究并采用了两步法数据规则化方法,即基于反假频傅里叶重构的空间内插和基于Voronoi多边形的振幅归一化技术,改善由于空面元和覆盖次数不均造成的偏移划弧现象.在此基础上,研究了叠前深度层析反演速度建模技术,解决连片速度问题,给出叠前深度偏移的速度体.将上述连片处理关键技术应用于实际资料后,偏移剖面无空间假频存在,成像效果明显提高,并在油田勘探中取得了显著的实际应用效果.     

多星形约束图割与轮廓规则化的高分遥感影像直角建筑物提取

提出了一种基于多星形约束的图割和轮廓规则化的交互式半自动提取高分影像上直角建筑物的方法。首先,通过人工在建筑物上画一条线的交互方式自动得到包含目标建筑物的影像图块;其次,利用双边滤波对该影像块进行保边去噪预处理并进行超像素分割;再次,以交互线所在的超像素为前景,以交互线所得的建筑物范围与影像块边界之间的超像素为背景,进行基于多星形约束图割方法得到建筑物图斑;最后,利用Harris算子检测图斑上的角点,并对角点分组拟合得到规则的建筑物轮廓。为验证本文方法的有效性,分别对两幅不同地区和不同空间分辨率的高分航空影像进行建筑物提取试验,结果表明,该方法不仅交互简单而且具有高效性、准确性和稳定性。     

高分辨率抛物线拉冬变换多次波压制技术

对于孔径过小,采样不充分的地震数据,抛物线拉冬变换的多次波压制效果不理想,且存在空间假频问题。综合Sacchi、Mauricio、Todd Mojesky等对抛物线拉冬变换压制多次波的分析,阐明了高分辨率抛物线拉冬变换原理。通过理论模型试验和实际地震数据的分析证明,高分辨率抛物线拉冬变换可以突破离散采样和有限孔径的限制,实现对地震数据中的多次波及空间假频的快速、有效压制。     

基于LIDAR数据的建筑物自动化重建

对基于LIDAR数据的建筑物重建进行研究,提出了一种自动化的建筑物重建方法.根据建筑物的边缘线通常互相垂直或平行这一特点对提取的轮廓线进行规则化.然后在屋顶三角网中随机选取种子三角形进行区域生长,将屋顶分割成不同的平面,通过平面相交得到建筑物的屋脊线.最后通过搜索离建筑物轮廓点最近的LIDAR点云,将搜索到的LIDAR点云高程值赋给该轮廓点.实验结果表明:利用该方法进行建筑物重建具有较高的精度.