一种基于曲率法的曲线特征点选取方法

本文提出使用弯曲树来组织曲线的弯曲形态,根据弯曲特征以一定范围计算曲线弯曲程度所得到的值度量点的宏观弯曲量,作为特征点的选取标准;并根据微观弯曲量微调领域内特征点的位置,来确定特征点。实验对比发现,本算法可以在一定程度上克服传统曲率算法的不足,选取的特征点能够控制曲线的宏观形态,并且位置准确。     

弯曲面积头尾断裂分类的曲线综合方法

针对现有基于曲线弯曲的综合方法存在算法复杂、计算量大,过于关注局部相邻弯曲之间的关系,忽略整体弯曲之间联系,现有算法有用于筛选弯曲的阈值设置基于经验不合理等问题。该文借助头尾断裂分类法,提出了一种根据弯曲面积分类,以达到化简曲线目的的综合方法。该方法采用斜拉式曲线划分方法,将曲线划分为若干弯曲,以曲线首尾的连线为轴线,计算各个弯曲与相应轴线围成的面积,然后利用头尾断裂对其进行分类,将面积位于数据"头部"的弯曲予以保留,并提取"尾部"弯曲中距离轴线最远的点作为特征点,最后,合并弯曲与特征点作为综合结果。实验表明,该方法简单高效,可以迭代地在顾及整体弯曲数据且不使用经验阈值的情况下,舍去细小弯曲,保留原有曲线的特征弯曲,以获取不同细节层次下都符合自然规律且与原图高度相似的综合结果。     

基于等高线的地形特征线提取研究

针对数字化等高线数据,研究地形特征线的提取。总结了地形特征线提取的判断依据和相关方法;提出采用曲线弯曲原理和分析方法对等高线数据进行地形线自动提取的方法,采用整体分析与局部分析相结合的方法提取特征点,按属性连接地形线的实现过程。对自动生成的山脊线和山谷线进行适当的人工编辑,最终得到比较准确的地形特征线。     

离散曲线演化及等高线剖分山脊山谷线提取

针对地貌图形中提取山脊山谷线的现有方法大都偏于随机性和局部性的问题,文章提出了一种基于离散曲线演化(DCE)和等高线凹凸包分割的提取方法:依据"整体抗噪、局部关联"的原则,将离散后的等高线数据进行全局DCE演化,标记点的整体重要性级别;然后对等高线进行凹凸包分割,并在局部凹凸包上根据"包点对应性"提取出重要性级别最高的点作为特征点;最后根据等高线间建立的拓扑关系,依据流水模型,在凹凸一致性、距离、方向角、重要性级别等因素的限制下对特征点进行连线。实验结果表明,该方法能较好地提取山脊山谷线,有效减少噪声的影响和特征点连接的错误。     

矢量数据压缩的角度分段道格拉斯算法研究

本文提出了一种矢量数据压缩方法：角度分段道格拉斯算法。该方法以道格拉斯—普克法为基础，通过对角度和距离的判断，取出代表曲率变化的特征点，对曲线进行分段，然后使用道格拉斯—普克法进行化简。在所需要化简的曲线弯曲程度变化较大的情况下，该方法可以规避其它压缩方法产生的压缩程度不够、丢失曲率变化特征点的问题。     

曲线弯曲深度层次结构的二叉树表达

地图综合要顾及目标的几何特征、语义特征和拓扑特征，其中地理意义是控制综合算子系统、参量调整的决定性因素。就线状要素而言，单从角度、距离、矢高等几何特征出发设计的曲线化简算法只能算作对曲线坐标串的几何压缩，不是真正意义上的地图综合。由于曲线的弯曲特征在表达线状地物地理特征上具有重要意义，对弯曲特征的识别、结构描述及操作分析成为目前线要素制图综合的研究热点。本文基于约束Delaunay三角网模型提出一种方法描述曲线弯曲特征在深度上的层次结构，对曲线上的矢量点构建三角网，在三角网覆盖区域里，由外向内进行三角形的“剥皮”操作，根据“剥皮”操作，根据“剥皮”进行过程中遇到的特征三角形构建二叉树，实现大弯曲套小弯曲层次结构的表达。该方法基于Gestalt对称性、连续性原则、对二叉树结点进行考察，可提取认知意义上的真正弯曲。本文同时给出了弯曲特征二叉树在多边形（闭合曲线）综合化简中的算法设计及实验结果。     

层次树的曲线弯曲拓扑结构描述方法

针对目前曲线弯曲拓扑结构描述中存在弯曲不符合人的视觉感受等问题,提出一种利用弯曲层次树描述曲线拓扑结构的方法。该法利用双缓冲区变换识别曲线上的弯曲,通过控制变换宽度提取不同层次上的弯曲,根据得到的弯曲构建弯曲层次树,树的结点代表不同的弯曲,同一层结点表示弯曲之间相邻关系,不同层结点表示弯曲之间的嵌套关系。最后通过该方法在曲线综合中的实验验证了其在曲线特征形态的保持中的优势。该文对曲线拓扑结构的描述具有一定的参考价值。     

曲线弯曲的多叉树表达

针对当前曲线弯曲识别方法的不足,提出一种基于多叉树结构的曲线弯曲表达方法。该方法以曲线轴线作为弯曲划分基准,通过递归方式层次化提取不同方向、不同区间上弯曲,根据提取结果生成弯曲多叉树。最后通过曲线综合试验验证了方法的有效性。     

基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配

针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。     

以弯曲骨架线为化简指标的海岸线综合方法

针对海岸线综合中以弯曲高度和弯曲深度为化简指标的不足,提出了以弯曲骨架线为指标的综合方法。在基于曲线单调段的弯曲识别的基础上,通过弯曲部位三角网的构建提取了弯曲骨架线。结合＂扩陆缩海＂原则进行了海岸线综合实验,验证了该方法在保持海岸线形态特征方面的有效性与可行性。     

一种提取山脊线和山谷线的新方法

提出了一种提取山脊线和山谷线的新方法。基于矢量等高线,以Mean Shift思路为全局步骤,以多因素流水模型为局部追踪依据,在提取特征点的同时完成山脊线、山谷线追踪。首先建立等高线间的拓扑关系,确立追踪起点;然后分割等高线弯曲,并依此建立虚拟扇形区域;最后,建立多因素流水模型,根据"流向最大概率"原则,追踪山脊、山谷线。实验结果表明,该方法能更加准确地提取地形特征点,增强抗噪性,并在特征点提取的同时完成山脊、山谷线的连接,大大减少运算量。     

恐龙谷南缘微地貌地形特征要素提取及分析

地形特征信息是地学研究中的重要依据,用于描述地形变化的总体样貌,决定了基础地形地貌形态特征。本文对禄丰恐龙谷南缘环状微地貌的地形特征进行提取及分析。首先,采用无人机测量技术获取测区影像数据,通过影像数据处理构建测区0.5 m分辨率的DOM数据与点云数据,并基于TerraSolid软件平台搭建滤波规则对点云数据进行分类、抽稀压缩处理,提取测区地面点,以地面点数据为基础数据构建测区2 m分辨率的DEM;然后,通过叠加ArcGIS空间分析中最大值提取与正负地形提取,完成地形特征点的提取分析;并结合ArcGIS中水文分析、平面曲率与坡型组合的方法,完成地形特征线提取分析;最后,在eCognition 9.0中通过面向对象的方法,实现地形面状特征提取。试验结果表明：①提取鞍部点的最佳分析窗口为11×11。②通过鞍部点位及两种方法提取脊—谷线,其中水文分析提取脊线更为细致,整体连贯性更为突出且从山体两侧脊线分布密集,试验区山体崎岖处提取鞍部点,即说明恐龙谷南缘整体受亚热带低纬度高原季风气候影响,山体受一定程度风化侵蚀。③恐龙谷南缘地形面状特征中裸岩、裸地两者面积占比较大,两者相加后占测区总面积64.2%,结合实地干湿分明的气候特点和实际勘察植被相对低矮的特征,在一定程度上说明该区域表层土壤疏松,需注意水土流失引起的生态问题。     

基于罗德里格矩阵的结构变形参数提取方法

将罗德里格矩阵引入结构体变形参数提取中,首先对全局配准好的点云数据进行结构体特征点的提取,再利用提取的特征点基于罗德里格矩阵进行结构体变化旋转量和平移量的计算,从而实现变形参数的提取。通过对采集的数据进行实验,验证了该方法在结构体变形参数提取中的可行性。     

基于四元数的变形参数提取

目前,对于变形提取主要是提取变形量,但是没办法提取变形的方向,而四元数方法主要是用于点云的匹配,得到点云匹配的旋转参数和平移变量。本文拟将四元数用于目标物整体变形参数的提取中,在对整个点云进行全局配准之后,对局部点云进行归一化处理,同时,提取特征目标物的特征点,并利用四元数进行局部匹配的计算,获得局部匹配的旋转变量和平移变量,该旋转变量和平移变量即是结构体的变形参数,利用实地扫描的点云数据验证了该方法用于变形量提取的可行性。     

一种根据曲率变化检校畸变差的方法

提出了基于曲率变化的畸变差检校方法。首先对影像上提取的直线进行二分，根据重新匹配出的直线可确定实际物方直线在影像上的投影因镜头畸变而产生弯曲的程度，以此可对镜头的畸变进行检校。但对于镜头畸变较大的情况二分直线无法检测出实际曲线的弯曲程度，因此，需要对所有共线的直线进行分组，由每组直线来确定实际曲线的弯曲程度，检校镜头畸变，从而消除其对影像的影响。实验证明，通过这种方法对镜头畸变进行检校，能够得到较好的结果。     

拓扑插值与光谱特征结合的复杂城区边界提取

复杂城区边界通常存在建筑物大小差异较大、周边林区高低起伏、散点建筑成片出现的情况,对城区边界提取算法造成严重干扰。针对这一问题,本文提出一种基于拓扑插值和光谱特征的高分辨率遥感影像复杂城区边界提取方法。一方面,通过对大型建筑特征点进行拓扑插值,避免由于大型建筑特征点稀疏造成的城区边界缺失;另一方面,利用植被光谱特征来滤除城区周边高低起伏的林区和散点建筑带来的冗余特征点,从而有效抑制城区误提取。通过试验和对比分析表明,本文方法在提取复杂城区边界方面,具有较好的稳健性和较高的精度。     

边缘约束的航摄立体影像密集匹配方法

航摄影像中的房屋边缘等深度不连续给密集匹配带来了极大的挑战.传统半全局密集匹配(semi-global match-ing,SGM)方法中使用双参数进行视差平滑约束,但对整张图像使用同一参数难以适应航摄影像中复杂的场景;参数太大时易导致深度不连续处过度平滑,丢失边角特征,参数太小时易导致在平坦区域平滑约束不足,造成点云...     

多因素参与的3D特征点检测方法

针对现有3D特征点提取方法易造成边界点遗漏和尖锐点错判的问题,提出一种基于多因素参数的3D特征点检测方法.首先在3D特征点提取过程中,利用相邻投影法向夹角的大小提取边界点,以保证边界的完整性;其次针对点云尖锐点的提取,通过将k邻域中曲率权值、法向量夹角均值和距离均值用于定义特征点识别参数;然后根据曲率最大值和相邻点间的距离均值定义3D特征点识别阈值,并将识别参数与阈值进行比较而判定特征点;最后将所提出的方法分别与现有的基于曲率和法向量的3种方法进行实证分析比较,实验结果表明,基于多因素参与的3D特征点检测方法能够有效识别出点云尖锐点,并且能够保证边界点的完整性.     

地形特征约束的等高线群渐进式简化方法

为保留等高线群简化过程中的地形特征信息,研究了一种等高线群渐进式简化方法。首先,从等高线数据中提取地形特征点及地形特征线;将提取的地形特征点和特征线作为约束条件予以量化,并作为控制变量;再依据渐进式图形简化的思想,利用控制变量对等高线上的非特征点、特征点、特征线及其关联的弯曲进行渐进式取舍,从而实现等高线群的动态简化。实验结果表明,该方法能够有效地保持地貌形态特征,同时提高了简化过程的智能化程度。     

基于SIFT的特征均匀提取改进研究

针对现在基于图像的三维重建面临的图像数据尺度不一和影像分辨率增高特征点增加两个问题,本文提出了基于SIFT的尺度均衡和均匀限制特征点数量的改进策略,通过采用给定特征点数量的方法来控制影像提取特征点的数量.同时根据高斯尺度增大与提取特征点数量成反比的特性,通过构建尺度与特征点数量的比例系数和给定特征点数量就可以获得影像的不同高斯尺度上提取的特征点数量.通过对影像进行格网划分,将提取特征点数量分配到每个格网.通过控制格网提取特征点数量的控制,可以在控制特征点提取数量的同时,获得更为均匀的特征点分布.实验证明,本文改进算法与SIFT算法相比,尺度分布更加均匀,空间分布的比例系数有30％左右的提升,提取特征点匹配的正确率有5％的提升,因此,本文改进算法在基于图像的三维重建中有一定程度的应用价值.