改进Balloon Snake算法提取遥感影像水体边界

相比于正交T-Snake算法,传统Balloon Snake算法不受格网约束,能够更加精确提取高分辨率遥感影像上水体,然而尚不能解决河中岛引起的拓扑冲突问题。由此,本文提出了一种改进Balloon Snake算法(T-Balloon Snake),设计了目标内部由于空洞引起的拓扑冲突检测与处理机制。算法首先在目标水体内部手动设置一个初始轮廓,在曲线每次膨胀前对曲线进行自相交检测,若存在拓扑冲突则对曲线进行分裂与合并处理,最终直至迭代停止。实验选取了三类湖泊与河流高分影像,实现了复杂遥感影像水体矢量边界的一次性精确提取。实验结果表明,该方法可直接有效提取水体中深凹以及岛状边界,在提取结果正确性和完整性上都优于传统Balloon Snake算法。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

运用GVF Snake算法提取水域的不规则边界

GVF Snake是一种改进型主动轮廓提取算法。本文在详细介绍GVF Snake原理的基础上,重点对GVF Snake的内、外部约束力在边界提取中的作用以及初始边界对提取结果的影响进行了实验研究,提出了初始边界和内部约束力权值的合理设置方法,设计并实现了交互式GVF Snake算法,并用于提取遥感影像上水域的不规则边界。该算法采用种子点区域生长法自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake算法搜索水域的实际边界。实验表明：对于形状极不规则的水域,交互式GVF Snake算法也能方便、快速、准确地获取其边界。     

基于Snake模型的水体提取

引入Snake模型,并对其进行改进,在水体内部构造初始轮廓线,通过轮廓线的膨胀变形拟合水体边界,从而实现对水体的提取。实验分析证明此方法整体效果较好。     

基于 GVF 和 Snake 模型的高分辨率遥感图像四元数空间道路提取

基于Snake模型的优势及缺陷,提出一种高分辨率多光谱图像道路提取方法。通过建立多光谱图像信息的四元数表达式,解决Snake模型应用于多光谱图像的局限性;通过多光谱图像四元数空间标记分水岭分割,获取道路初始轮廓,解决道路初始边界设置问题;通过梯度矢量流模型迭代求解,解决道路凹陷位置逼近问题,最终实现道路提取。用QuickBird 高分辨率多光谱遥感数据验证方法的可行性,与直接采用Snake 模型进行道路提取结果相比,本文所提出的方法对于高分辨率影像上的高等级道路提取具有较好的精度。     

融合车载影像与点云的道路边界提取与矢量化

车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。     

区域生长与GVFSnake模型相结合的水域边界提取

利用梯度矢量流GVF(Gradient Vector Flow) Snake模型实现了全色遥感影像上水域边界的智能提取.对于形状特别复杂的水域,单独利用GVF Snake模型提取其边界,存在着人机交互繁琐、时间消耗大、提取精度有待提高等问题.为了解决这些问题,提出了一种自动初始化的GVF Snake,利用区域生长法自动...     

斑点抑制与多分辨率拓扑分析相结合的SAR图像河流水体提取

针对由于斑点噪声和建筑遮挡造成的高分SAR图像河流水体提取的不连续问题,本文提出一种结合自适应斑点抑制和多分辨率拓扑分析的河流水体提取方法。首先,在斑点抑制各向异性扩散中引入Beta度量以实现SAR图像的自适应滤波;其次,利用局部阈值分割和连通域标识对去噪图像中的河流水体段进行快速提取;然后,以河流水体段的最小外接凸多边形为对象构建高斯金字塔,并由此进行多分辨率拓扑分析来获得河流间断点信息;最后,由区域生长策略逐层地对间断点进行判别,实现相邻河流水体段的自动连接。采用TerraSAR-X和GF-3高分SAR图像验证提出的方法。结果表明,该方法可有效地提取完整河流水体。对多幅SAR图像提取结果的定性和定量评价验证了提出方法的有效性与稳健性。     

从机载激光雷达点云提取建筑物屋顶边界的活动轮廓模型改进方法

本文基于边缘与局部信息提出了一种处理多波段图像的活动轮廓模型,并将其应用于LiDAR数据的建筑物边界提取。本文首先将分类得到的屋顶点云数据转换为栅格数据,并作为模型的输入图像,进而采用变分水平集方法解求模型能量函数的最小解,得到建筑物的边界。该模型消除了其他活动轮廓模型对初始曲线和所处理图像类型的限制,适于任意形状的建筑物边界的自动提取;水平集规则项的添加,减小了模型的计算时间。实验结果表明：与IAC模型、GACcolor模型相比,本文模型在建筑物边界提取的应用中可以达到更高的匹配度、形状相似度以及位置精度。     

SAR图像河流提取的主动轮廓模型的稳健估计算法

针对现有主动轮廓模型无法精确提取SAR图像中河流的难题,提出了一种结合L_1范数和拉普拉斯能量的主动轮廓模型。首先,将Chan-Vese(CV)模型中L_2范数形式的外部能量约束项替换为L_1范数形式的外部能量约束项,得到新的能量泛函;其次,提出了一种基于拉普拉斯核函数的外部能量约束项,并将其添加到上述能量泛函中,同时赋予两种外部能量约束项不同的调节系数;最后,引入曲线内外区域像素灰度绝对中位差的均值替代模型中的常数曲线内外能量权值,以得到完整的提出模型。针对实际SAR图像进行河流提取,结果表明:与现有主动轮廓模型相比,本文提出的模型在河流提取准确性和提取效率两方面具有明显优势。     

基于变化检测的视频对象提取及后继帧的对象跟踪

提出一种多尺度帧间边界变化检测方法，将当前图像划分为变化区域和非变化区域，变化区域内采用基于Hausdorff距离跟踪器找到对象在后继帧的最佳匹配位置；然后利用Snake模型拟合该位置上的非刚性形变，得到对象真实边缘；最后采用一种基于距离变换的最短路径法使开环闭合。     

RivWidth: A Software Tool for the Calculation of River Widths From Remotely Sensed Imagery

RivWidth is an implementation in ITT Visual Information Solutions IDL of a new algorithm that automates the calculation of river widths using raster-based classifications of inundation extent derived from remotely sensed imagery. The algorithm utilizes techniques of boundary definition to extract a river centerline, derives a line segment that is orthogonal to this line at each centerline pixel, and then computes the total river width along each orthogonal. The output of RivWidth is comparable in quality to measurements derived using manual techniques; yet, it continuously generates thousands of width values along an entire stream course, even in multichannel river systems. Uncertainty in RivWidth principally depends on the quality of the water classification used as an input, though pixel resolution and the values of input parameters play lesser roles. Source code for RivWidth can be obtained by visiting http://pavelsky.googlepages.com/rivwidth.     

基于等高线协同的水系高程提取方法

针对现有水系高程提取方法存在效率低、精度不高以及高程逻辑错误等问题,提出了一种基于等高线的水系高程提取方法。该方法通过构建水系与等高线的协同空间关系提高求交效率,采用河流分段趋势面插值方法提高水系高程精度,并建立水系树结构以避免高程逻辑错误。通过与现有方法的对比分析与试验验证,结果表明,该方法能兼顾精度与效率,且不存在高程逻辑错误,比现有方法更优。     

GVF Snake与显著特征相结合的高分辨率遥感图像道路提取

高分辨率遥感图像中的道路信息,对地理信息系统数据库的更新具有重要的意义。本文通过分析道路在遥感图像中所呈现的特性,提出了一种基于显著特征和GVF Snake的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法根据视觉认知理论将道路的几何特性和辐射特征作为显著特性。首先,通过融合颜色对比度和空间统计特征计算显著性图,并以输出的显著图的最大值作为GVF Snake的初始种子点;再利用区域生长法求出道路的初始边界,通过梯度矢量流模型的迭代求解,并最小化能量函数,实现道路信息的自动提取。试验结果表明,本文所提出的方法提高了不仅可以提高计算效率,还具有较好的检测精度。     

An Automated GIS Procedure for Delineating River and Lake Boundaries

Digitization of river and lake boundaries is an essential task in several hydrologic studies, which, in most cases, is performed manually by using aerial photographs. This paper presents an automatic geographic information system (GIS) procedure for delineating river and lake boundaries using aerial photographs. The GIS procedure is based on supervised classification of aerial photographs by using the National Hydrography Dataset (NHD) for creating training areas. Four study areas – Lake Palestine in Texas, Brazos River in Texas, Neuse River in North Carolina, and Snake River in Idaho – are used to demonstrate the approach. The results from the automatic boundary delineation process are evaluated by comparing them to manually digitized boundaries. The boundaries delineated by the automatic procedure matched the manually digitized boundaries with an overall difference of less than five percent in terms of area measurement. Besides saving about 85 percent of manual labor, the GIS procedure provides a consistent way of delineating water bodies, and provides estimation of river channel widths, which, in conjunction with existing NHD data, can be used to estimate average flow depths. Supplementing the regional scale NHD data with local scale attributes such as channel width and depth may lead to increased use of NHD in local scale studies.     

面向等高线与河流冲突处理的多约束移位方法

本文针对等高线与河流的不一致性问题,以移位等高线匹配河流为出发点,提出一种对每个特征点动态确定仿射变换模型进行移位的方法。该方法综合考虑移位角度比例、地形特征点相对位置、局部形态的保持和变换等因素,对各特征点实时计算其位移的角度、位置和缩放变化等约束建立其移位模型。实验结果表明,本文提出的方法能够较好地实现等高线到河流的一致性改正,可有效解决等高线与河流数据的空间匹配问题。