OESM辅助的高分辨率航空正射影像拼接线自动检测算法

针对常规拼接线检测算法在城市区域影像镶嵌时容易出现拼接线穿越建筑物从而破坏地物完整性的问题,提出了一种影像高程同步模型(OESM)辅助的拼接线自动检测算法。该算法首先通过对OESM模型规格化处理标识正射影像中的地物目标;然后在非地物目标区利用改进贪婪蛇算法检测拼接线。通过对建筑物密集分布的城市区域影像进行拼接线检测实验表明,该算法是一种理想的拼接线检测算法。     

一种基于重叠区指数化互相关和优化Dijkstra算法的航摄影像镶嵌线选取方法#br#

航摄影像因含有丰富的地理信息而成为实用的可视化产品和决策工具。通常需要将多幅航摄影像沿镶嵌线拼接才能覆盖研究区域,因此如何选取最优航摄影像镶嵌线具有研究意义。本文提出了一种新颖的航摄影像镶嵌线选取方法。首先构造一种指数化互相关方法,高质量地表达航摄影像重叠对应区域的错位程度;其次优化Dijkstra算法,在重叠区找出错位差异最小的路径作为航摄影像镶嵌线;最后使用两组来自城市和城镇区域的航摄影像将本文方法与相关方法进行对比,结果表明使用本文方法获取的镶嵌线穿越更少的独立地物且用时更短。     

航空影像接缝线的分水岭分割优化方法

提出了一种基于自适应标记分水岭分割的航空影像接缝线优化方法。该方法利用分割区域差异确定接缝线优先穿越区域,然后在优先穿越区域中使用基于最小二叉堆的Dijkstra最短路径算法得到最终的接缝线。试验表明,本文方法获得的接缝线能很好地避开投影差较大的区域,与其他算法的比较也表明本文方法具有更好的效果和效率。     

采用最优生成树的正射影像镶嵌线快速智能检测

针对高分辨率遥感影像提出了一种基于最优生成树的镶嵌线快速智能检测方法。该方法利用影像亮度差异和梯度构建重叠区域差分影像并视其为带权无向图,以Bottleneck模型为基础,采用最优生成树生成方法智能检测最佳镶嵌线。该方法回避了迭代搜索过程,具有速度快、效率高的优点。试验结果表明,所提出的方法能够在保证镶嵌线质量的同时具有较高的效率,可有效解决正射影像镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。     

基于Voronoi图的正射影像镶嵌网络生成与优化方法

提出一种基于Voronoi图的正射影像镶嵌网络生成与优化方法。首先以每幅DOM影像有效区域中心点作为种子点生成Voronoi图，确定每幅影像的有效镶嵌多边形并构建全局镶嵌网络；然后结合DSM数据对镶嵌多边形顶点位置进行调整，避免最终镶嵌结果影像出现无数据区域，同时可以使顶点避开建筑、树木等存在投影差的区域，以便对初始镶嵌线进行调整优化。试验表明，本文方法切实可行并且具有较好的自适应性。     

基于形态学与Dijkstra相结合的影像镶嵌线方法

镶嵌线自动搜索是实现影像重叠区域无缝拼接的关键步骤,而目前随着无人机技术的日益成熟及无人机能够快速获取高清的遥感图像数据,迫切需要寻找一种既有质量、又有效率的镶嵌线自动搜索的方法。本文提出一种基于形态学与Dijkstra相结合的影像镶嵌线方法,该方法首先确定两幅影像重叠部分的差分影像,然后在差分影像的基础上进行形态学膨胀处理,同时根据稀疏矩阵构建八邻域稀疏矩阵,最后使用Dijkstra算法在差分影像上进行镶嵌线的自动搜索,得到最优路径镶嵌线。实验结果证明,改进算法与未经过形态学处理的Dijkstra方法相比,其自动搜索镶嵌线过程在耗时少(耗时为3.72 s)的情况下,能够很好地避开房屋等高亮度区。     

高分辨率遥感影像图制作的镶嵌线自动提取

为更好地发挥遥感技术在城市规划地图制作中的应用，高分辨率遥感影像成为城市地图制作中最重要的数据源。面对地物信息复杂、建筑物众多的城市地区，如何快速提取高分辨率遥感影像地图制作过程中相邻两景影像之间的镶嵌线具有重要意义。本文以国产卫星中分辨率最高、幅宽最小的GF-2影像为数据源，融合建筑物轮廓数据，研究了基于最短路径的A*搜索算法，实现了遥感影像地图制作的镶嵌线自动提取技术。结果表明，该方法能够自动生成避让建筑物的镶嵌线，速度快、镶嵌质量高，可广泛应用于城市地区高分辨率遥感影像地图制作。     

DSM辅助下城区大比例尺正射影像镶嵌线智能检测

传统算法以重叠区域色彩(或灰度)差值图像为正射影像镶嵌线检测基础,可以很好地避开色差区域,但对建筑物高密集的城区效果不明显。本文以高精度数字表面模型为检测基础,通过智能识别处理手段对地面区域与非地面区域进行良好区分。传统镶嵌线检测算法都是以迭代运算为基础的智能算法,算法复杂度高。本文发展出一种贪婪蛇型算法,该算法仅与搜索步距、方向旋转间隔、以及重叠区域宽度等三个因素相关,具有速度快,效率高等优点。针对典型的城市区域进行镶嵌线检测实验,结果表明DSM辅助下的城区正射影像镶嵌线能很好地避开房屋等明显地表实体,并且贪婪蛇型算法能有效地进行最优路径检测。     

基于蚁群算法优化正射影像镶嵌线

本文针对正射影像镶嵌线优化需求,本文提出了一种利用蚁群算法优化正射影像镶嵌线的方法。该方法将待镶嵌的相邻正射影像对根据地面坐标计算出它们在重叠区域的差值图像,通过外方位元素生成一条初始镶嵌线,并根据蚁群算法在重叠区域的差值图像上沿着初始镶嵌线在起点至终点选择一条最佳的路径避开房屋等高大地物,保存为最优镶嵌线。试验结果证明该算法能快速、有效选择正射影像的镶嵌线,实现大比例尺与城市地区的正射影像智能镶嵌。     

顾及行人的室内全景影像拼接方法

在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。