一种改进的空间上下文点云分类方法

考虑到点云数据具有线性分布和密度不均匀的特点,以及现有复杂场景点云分类方法中缺少对非局部空间上下文信息的有效利用,提出了一种改进的空间上下文点云分类方法。该方法在提取点云数据顾及曲率的自适应邻域的基础上,首先估算点云局部特征与依赖性空间上下文,并基于超级体素提取分布性空间上下文,最后采用高阶条件随机场模型,实现对点云数据的自动分类,避免了利用单一点云局部特征分类的局限性。试验结果表明,本文方法能够有效提高点云数据地物分类精度。     

移动地图制图的句法模型

采用形式语言的方法,研究了移动地图制图的句法模型。剖析了移动地图制图的过程,将句法模型定位在制图的逻辑演算层面;结合地图表达的层次性和递归性特征,将移动地图制图的句法结构抽象为"制图词汇+句法规则"的最简形式。在制图词汇方面,建立了制图词汇的分类体系,并重点对空间关系谓词系统进行了建模;在句法规则方面,描述了句法操作规则和不同层次的句法单位描述规则。探讨了句法模型的编译流程和关键技术,并通过试验对移动地图制图句法模型的可行性进行了验证。句法模型的本质是一种使用有限规则和词汇动态生成不同地图表达形式的形式语言语法,可作为一种高阶的人机交互制图接口。     

基于水边线的遥感影像防波堤提取方法

通过对遥感影像上防波堤的空间关系特征和其他特征的分析,设计了一种基于水边线的遥感影像防波堤提取方法。该方法首先对海岸带影像进行水边线提取;然后,将提取的水边线作为海陆分界线,进行海陆分割,得到海陆二值图;最后根据遥感影像上防波堤的空间关系特征和其他特征将防波堤从水边线中分割出来,并剔除伪防波堤的干扰。实验结果表明,该方法能够实现防波堤的自动准确提取,并且提取速度快、稳定性好。     

基于混合核函数的支撑向量机及其在遥感影像土地利用分类中的应用

提出了将波谱信息和上下文信息包含其中构建分类特征向量的方法，提出了一种基于混合核函数的支撑向量机用于分类，在人工彩色纹理数据分类和SPOT5遥感影像数据土地利用分类中，验证了其有效性。     

移动环境自适应地图综合方法初探

随着移动定位服务等技术的飞速发展,地图综合在专题内容、综合效率等方面已不能满足移动地图服务的需要。这就要求针对当前的移动环境,发展自适应地图综合方法。在系统分析当今移动环境自适应地图综合研究现状的基础上,指出移动环境自适应地图综合的理论基础与技术背景,提出移动环境自适应地图综合的基本思想、特征与关键问题,并以南京市湖南路商业区居民地为试验数据,实现了自适应于用户位置的居民地简化算法。     

利用超像素级上下文特征进行靠岸集装箱船检测

高分辨率光学遥感影像中靠岸集装箱船受到岸边建筑、阴影和背景环境的干扰严重，且其船身模式与相邻陆地上集装箱非常相似，较难实现自动化检测。针对这一难题，提出了一种利用超像素级上下文特征进行靠岸集装箱船检测的方法。首先，对图像进行过分割生成超像素，在超像素区域提取颜色、纹理特征并级联邻域超像素特征形成超像素级上下文特征；然后，将目标超像素作为正样本，并自适应地选择较难区分的背景超像素作为负样本来训练分类器，实现对目标、背景超像素的分类；最后，利用全连接条件随机场对分类结果优化，实现对靠岸集装箱船的检测。实验结果表明，该方法能够较为可靠地检测靠岸集装箱船，具有一定的应用前景。     

基于轮廓的侧扫声呐图像配准

针对侧扫声呐图像存在局部畸变，导致共视目标不一致的问题，本文提出了一种基于轮廓的侧扫声呐图像配准方法。首先提取图像中目标轮廓并计算每个轮廓点的环境上下文描述，以环境上下文的χ²检验统计量作为代价函数；然后通过使得所有匹配点对的代价和最小，获得轮廓点的对应关系；最后使用正则化的薄板样条函数对图像变换关系求解，建立轮廓内部像素的对应关系。试验结果表明，本文方法能够较好地保证共视目标的一致性，具有一定的借鉴价值。     

基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取

针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。