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。     

利用Harris算子进行广义点摄影测量特征提取及其矢量化

提出了一种基于非局部极值抑制的Harris算子,实现了特征点和边缘线的联合提取。采用基于主方向的边缘跟踪,实现了边缘的矢量化存储。实验证明,改进后的Harris算子在特征点和边缘线联合提取时较原始算法效果更好。本算法采用一定的数学模型对边缘线进行拟合,从而进一步对边缘特征进行描述,有利于数据管理和后期的特征匹配。     

一种基于SVM的无人机影像中单个建筑物的角点检测方法

针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。     

改进Harris算子用于点特征的精确定位

Harris算子是在计算机视觉领域使用非常广泛的点特征提取算子，它算法简单，而且稳定，但缺憾是其定位精度只能达到一个像素。参考摄影测量中Foerstner算子精确定位的思想，改进Harris算子，使其可以定位到子像素。实验证明，该方法在点特征的提取和精确定位方面都达到了较好的效果。     

基于单应矩阵约束的黑白棋盘格角点提取

针对Harris算子提取棋盘格角点存在的问题,提出基于单应矩阵的黑白棋盘格角点提取方法.方法首先通过人机交互确定角点提取范围以及计算单应矩阵;然后根据单应矩阵将物方平面上其他点映射到影像上以确定初始的角点位置;最后以初始点位为基准,根据最小距离法确定最终Harris算子角点提取结果.实验结果表明,文中提出算法能有效提取黑白棋盘格角点.     

应用二阶Harris算子的高铁轨道近景影像特征点提取

由于轨道影像具有较高的灰度相似性,传统一阶Harris算法提取轨道影像特征存在时间效率低、特征点聚簇等负面问题,文章针对已有Harris方法的不足,提出了一种基于图像分块自适应阈值的二阶导数Harris特征点检测算法,采用自相关矩阵兴趣值识别轨道图像特征点,并分别对有砟与无砟铁路轨道影像开展特征点提取。实验结果表明,二阶Harris算子在轨道近景影像特征点提取方面具有较高的计算效率,所提取出轨道影像特征点满足均匀分布的空间特征,有效避免了传统方法特征点的聚簇现象。     

利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化

提出以LiDAR为辅助数据对航空影像的规则建筑物进行边缘提取和优化的方法。首先采用Alpha Shapes算法对点云数据进行初始边缘提取,同时规则化初始边缘;再利用屋顶点云辅助航空影像的建筑物分离,采用Canny算子和Hough变换对建筑物分离后影像进行边缘提取,并用LiDAR规则边缘对Hough变换结果进行边缘优化。对比单独运用航空影像进行边缘提取的结果表明,采用优化方法后,提高了屋顶边缘提取的准确性,得到了较完整的建筑物边缘。     

基于角点检测的遥感图像几何质量评价方法

为分析图像压缩过程对遥感图像几何质量的影响,提出一种新的基于图像角点检测的图像几何质量评价方法.首先介绍经典Harris角点检测算法,然后针对Harris算法定位精度不高的缺点改进Harris算法:对角点响应函数进行曲面拟合后求拟合曲面极值点,以此作为图像亚像素级角点坐标,最后将改进的Harris算法应用到遥感图像几何...     

基于图像灰度的点特征提取算子参数自适应研究

目前基于图像灰度的点特征提取算子的参数选择均根据经验值手动设置。然而该方法常需多次设置比较后才能得到较好的特征点,所以有必要研究各算子的参数自适应。通过真实拍摄影像测试了各算子参数对提取特征点的影响情况;在此基础上提出各算子的自动设置参数算法,并通过3种对比度不同的影像分别测试了各自动设置参数算法的特征点提取效果。研究结果表明:各自动设置参数算法都能自动检测较优的参数值,避免了手动设置参数的不确定性,提高了影像特征点提取的效率。     

一种基于倾斜摄影测量点云密度自适应分割的建筑物边界提取方法

针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。     

Automatic registration of aerophotos based on SUSAN operator

The technique of image matching is the basis of image fusion,image mosaic and scene 3D reconstruction.In the paper a novel image registration method based on SUSAN operator is proposed.Firstly,Corner points are extracted by using SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) operator.Then matched corner points are selected through coarse matching and fine matching.Based on such corner pairs,aerophotos are registered automatically.     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。     

利用车载点云数据构建建筑物立面窗户模型

采用车载LiDAR数据进行窗户模型构建是一项艰巨的工作，本文提出了一整套窗户模型构建方法。首先利用RANSAC算法对建筑物立面进行探测分离主墙面，基于空洞思想对主墙面窗户进行聚类，然后采用动态椭圆凸壳算法探测窗户边界轮廓点。对获取窗户边界点采用RANSAC算法进行分割，采用基于稳健整体最小二乘算法进行直线拟合和角点恢复，最终结合窗户的几何特征完成窗户模型构建。试验结果证明了该方法能够准确有效地构建建筑物立面中的窗户模型。     

机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究

提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究

研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。     

利用结构面对象的高分遥感影像建筑物变化检测

根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法。从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域。试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整地覆盖变化建筑物表面且对象边缘检测效果较好。