基于对比度增强和形态学的遥感影像道路提取

提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。     

利用地形开度算子自动提取激光雷达点云断裂线

基于机载激光雷达（LiDAR）点云生产高质量的数字高程模型（DEM）,需要地形特征线的约束。本文针对现有断裂线提取算法仅仅考虑了地表的局部变化,错提取率高的现状,从人工解译的角度出发,引入地形开度（topographic openness）作为一种定量描述地表整体变化的地形特征,提出了基于地形开度的断裂线自动提取算法。首先将原始地面点按高程采样成距离图像,然后通过地形开度算子获取地表的主体结构变化,最后结合形态学算子和边缘提取算子提取断裂线种子点并跟踪断裂线矢量。试验结果表明,该算法无需人工干预,能够快速提取较完整的断裂线。     

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。     

图像特征点提取及匹配技术研究

图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。     

SAR影像的城市街区边缘直线特征提取算法研究

针对城市街区边缘特征的提取问题,提出了一种基于高斯伽马形双窗与Gabor组合滤波器的城市街区边缘提取算法。算法首先设计了一种高斯伽马形双窗与Gabor的组合滤波器算子,采用该算子对影像进行滤波处理,可以很好地消除噪声等因素产生的虚假响应,并得到边缘结构特征;然后基于滤波后的SAR影像,采用LSD算法进行直线边缘提取,并对LSD算法进行优化改进,实现短直线特征的删除、合并和延长处理,获得较为连续的长直线特征;最后采用多组雷达影像数据对本文提出算法进行实验验证。实验结果表明,该算法能够有效克服相干斑噪声等因素的影响,提取得到真实、准确且连续性较强的城市街区边缘特征。     

基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配

针对近景影像自动相对定向过程中初匹配点对中误匹配率较大的情况,将基于三角形约束方法引入近景影像匹配.首先利用Harris算子提取特征点集,经初匹配后运用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向构建核线几何得到内点集,删除误匹配点生成同名Delaunay三角网;在同名三角形的约束下通过缩小Harris特征点阈值得到新内...     

基于Harris兴趣值的影像线特征高精度提取方法

针对影像高精度线特征提取问题,本文提出一种基于Harris兴趣值的直线提取方法:利用EDISON算法提取影像的初始边缘,并将其细化到单像素,对提取的每一边缘点在其法线方向进行基于Harris兴趣值的子像素定位,并将精确定位后的点拟合成直线。通过采用两幅真实影像进行试验,证实了本文所提方法的有效性。     

多景近景摄影测量的特征匹配

提出一种多景近景摄影测量图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建近景图的图像匹配算法。此算法采用Harris角点提取算子等进行特征点提取,可为其分配特征描述符,并且比较各特征提取算子之间的精度。在进行相邻图片的特征比对时,提出一种特征索引算法,提高搜索效率。     

航空影像特征匹配研究

基于格网和三角网的优点 ,提出了一种基于特征的影像松弛匹配方法。算法利用边缘提取算子提取影像特征信息 ,把提取的边缘特征点分配到预定的规则格网中进行登记 ,同时构建特征三角网     

基于Harris兴趣值的影像线特征高精度提取方法

针对影像高精度线特征提取问题,本文提出一种基于Harris兴趣值的直线提取方法:利用EDISON算法提取影像的初始边缘,并将其细化到单像素,对提取的每一边缘点在其法线方向进行基于Harris兴趣值的子像素定位,并将精确定位后的点拟合成直线.通过采用两幅真实影像进行试验,证实了本文所提方法的有效性.     

Matlab中图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像识别的中心环节,快速、精确地提取图像物体的边缘信息一直是国内外研究的热点。本文介绍了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较。得出Sobel算子、Prewitt算子检测斜向阶跃边缘效果较好,Roberts算子检测水平和垂直边缘效果较好,LOG算子和canny算子提取的边缘比较完整,位置比较准确,并能够检测出图像较细的边缘部分。为进一步研究图像边缘检测理论奠定了一定的基础。     

基于特征空间的航空影像自动配准算法

为解决图像配准的出界点、噪声干扰等问题,提出一种基于特征空间的航空影像配准算法.该算法采用改进的Harris算子提取特征点(角点),并建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准.实验结果表明,该算法在旋转、缩放、噪声等多种因素的影响下具有良好的配准效果,特别是对于小重叠区域(具有75%以上出界点)的图像对,配准效果良好.     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

介绍Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,提出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。在计算梯度幅值的时候采用了邻域的梯度幅值计算方法,考虑了像素对角线方向的梯度计算,进一步抑制了噪声的影响。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

一种基于Harris算子的快速图像匹配算法

针对局部特征匹配面临的实时性和鲁棒性难以兼顾的问题,提出了一种基于Harris算子的快速图像匹配算法。通过分析Harris算子的基本原理,提出了用特征检测的中间数据描述局部特征,并建立了一种基于Harris自相关矩阵之迹的低维特征描述子,在保持算法鲁棒性的同时有效减少了算法的计算量,最后用特征描述子之间的绝对值距离作为相似性度量匹配特征点以降低计算复杂度。实验结果表明,本算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化和较小视角变化保持不变,而且匹配速度较快。     

基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究

边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。     

无人机采场图像二维经验小波变换降噪研究

针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。     

基于Harris算子的遥感影像自适应特征提取方法

提出一种基于Harris算子的遥感影像自适应特征点信息提取新方法。在进行特征点自动提取时,该方法通过设计一种自适应的迭代策略,实现了特征点阈值的自动确定。在兼顾局部纹理信息的基础上,通过对影像预先的分块处理和邻近点剔除,保证了特征点在全幅影像中的均匀分布。杭州地区TM影像特征点的提取试验表明,该方法自动化程度高,提取的特征点分布均匀合理,能满足几何配准和几何纠正精度要求,具有较高的实用价值。     

SAR图像ROEWA边缘检测器的改进

针对指数加权均值比(ROEWA)边缘检测算子无法准确确定边缘位置和边缘方向的问题,对其表达式进行了改进。重新定义了反转的、带符号的、归一化最小指数加权均值比(IROEWA),作为边缘强度指标,来量化描述边缘的跃变程度,并在此基础上准确计算出边缘的方位。同时将改进的非极大值抑制算法应用到边缘检测流程中,对IROEWA得到的边缘强度图进行后处理。针对自然SAR图像和仿真SAR图像的实验都表明,改进算法能够得到比ROEWA加分水岭分割的原始算法更好的边缘检测结果。利用接收者操作特征(ROC)曲线,对改进算法进行量化评价,其曲线下面积(AUC)可达0.97570,非常接近理想的检测器;在其ROC曲线的最优点处,检测率可达0.95232,而虚警率仅为0.00214左右。     

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.