一种四叉树和测地线活动轮廓模型相结合的海陆影像分割方法

海陆影像分割对于后续的海岸线提取、潮间带地形反演、海岸演化状况分析等都具有十分重要的意义。本文在分析了四叉树、测地线活动轮廓(GAC)模型和Canny边缘检测算子等在海陆影像分割中优缺点的基础上,提出了一种四叉树、Canny算子和GAC模型相结合的海陆影像分割方法。该方法综合利用上述各方法的优点,将Canny算子边缘检测结果融入到基于四叉树初分割的GAC模型中,重构边界停止函数,演化水平集方程,实现海陆影像分割。试验结果表明,该方法具有海陆影像分割速度快、精度高、可靠性强和自动化程度高等优点,对于弱边缘以及严重凹陷边缘,都能实现自动和准确分割。     

基于法向量密度聚类的LiDAR点云屋顶面提取

针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。     

一种改进的快速最小高差DEM匹配方法

利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。     

一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法

从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。     

公开DEM辅助无地面控制点国产卫星影像定位方法

在全球测绘的背景下,为实现无地面控制点的卫星摄影测量,提出了利用公开DEM辅助国产卫星影像进行无控定位的方法。为充分利用公开DEM在大范围内具有一致稳定的高精度特性,将其作为基准与从影像中提取的待定位DEM进行表面匹配,匹配时采用引入截尾最小二乘估计的最小高差(LZD)法,并根据对应点高差的分布自适应探测及剔除DEM之间的差异;匹配确定的变换参数用于对直接定位结果进行物方改正。设计了多组针对天绘一号和资源三号国产卫星影像的对比试验,结果表明本方法切实可行,能充分利用基准DEM的优势,具有较好的稳健性;定位精度很大程度上取决于但不限于基准DEM的精度,基本不受其分辨率的影响;当待定位DEM分辨率较高时,单景影像利用SRTM DEM即可得到能较好满足1∶5万比例尺地形图测制要求的无控定位精度。本方法还为卫星影像定位精度的检核提供了一种新的有效手段。     

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。     

利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法

针对传统边缘检测方法存在的通用性较差、精度不高等问题,提出一种利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法。该方法将极值梯度分解为正梯度和负梯度,并在八个方向上进行判断与求解,然后得到由局部灰度增加最大和减小最大的两类像点共同组成的初始边缘,最后根据初始边缘的特点,分别建立不同类型边缘的亚像素定位拟合模型。为验证该方法的性能,分别利用模拟影像和实际影像与传统方法进行对比试验。试验结果表明该方法对不同类型的边缘都能较好的检测,并且对包括角点在内的边缘有更高的定位精度。因此,该方法可有效应用于影像的边缘检测中。     

一种亚像素边缘提取方法

特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。     

一种航空影像与矢量数据配准的新方法

针对航空影像与矢量数据间的配准问题,本文提出了一种基于直线段特征利用二维多尺度模板进行影像与矢量数据配准的方法。该方法以预处理后的矢量数据为先验信息,利用二维多尺度线段模板自动搜索线状地物建立配准基元间的相关,以共线条件方程作为配准转换函数,实现了航空影像与矢量数据的配准和航空影像外方位元素的解算。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和配准精度。