基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

地质二维矢量点符号的自动三维建模

针对传统的三维点符号库实现方法工作量大、扩展性差等问题,提出了直接从二维矢量点符号到三维点符号的自动建模方案。采用三维图元的设计思路,解决符号扩展性差的问题。借鉴二维矢量点符号的表达,来进行三维符号的设计与建模,是对二维符号库的资源再利用,有利于实现二三维符号库的统一。通过设计内存池及内存拷贝的优化策略来提高模型的可视化效率。实验结果表明,提出的方案不仅有较好的可视化效果,并且具有相关文件数据量小、符号的可扩展性好等优势,对三维GIS的符号库研究具有重要的参考价值。     

初始凸包对改进快速凸包算法效率的影响

针对目前众多采用了改进的快速凸包算法对给定的平面海量离散点集生成凸包的文献中,没有明确指出其初始凸包的形式(四边形或八边形)对算法效率的影响的问题,该文对凸包的生成过程进行了深入分析,并进行了大量的实验。通过比较这些实验的结果,发现以四边形或八边形作为初始凸包均能有效地提高算法效率,但在相同的条件下,以八边形作为初始凸包时,并不能将算法效率进一步提高,与以四边形作为初始凸包相比,其实际的执行效率不升反降。实验结果表明以四边形作为初始凸包时算法效率最佳。     

基于二叉树的散乱点集快速凸包算法

在右壳树和左壳树概念的基础上,提出了基于二叉树的散乱点集快速凸包算法,它在查找每一个凸包顶点的同时,通过去除若干非凸包顶点来迅速、动态地减小散点集的规模,通常情况下能达到线性时间复杂度。算法省却了凸包顶点间连接关系的判断过程,适用于任何复杂的散点分布情况,并且简单,易于实现。     

平面点集凸包Graham算法的改进

本文提出了一种计算平面点集最小凸包的快速算法。该算法首先对平面点集进行扫描,查找到最左、最右、最上、最下4个方向上的极值点,以此构造出一个初始凸包,并删除初始凸包内部的所有点;然后把剩余点集分组,每组运用格雷厄姆(Graham)算法生成一个新的凸包;最后将所有子集凸包的顶点看作一个新的点集,再次运用Graham算法生成最终凸包。测试结果表明,改进后的算法可较大幅度地提高执行效率。     

凸壳内缩法进行多密度离散点群边界检测

针对现有离散点群边界检测方法对多密度点群检测结果效果不够理想这一问题,本文提出利用凸壳内缩法检测离散点的边界:先建立离散点群凸壳结构,再定义内缩精度后通过点群凸壳结构特征实现最适内缩精度的识别.该方法对内缩扫描区域面积会随边界点密度不同而变化,因此更加适用于多密度离散点群边界的检测.通过与现有边界检测方法的对比,本文提出的方法在处理多密度离散点群的边界检测问题时具有高效性和普适性.     

坐标排序的离散点凸包生成算法

针对传统的凸包生成方法在数据量较大情况下效率下降明显的问题,该文提出了一种基于平面离散点快速生成凸包算法。基于凸包边界单调性对平面点集分区域按X轴方向排序的方法,较好地减少了传统凸包生成算法的计算量,实现了凸包求取的高效性。实验结果表明:该算法不仅可以快速有效地生成凸包,还能够保证结果的准确性,且效率较高。     

基于LiDAR点云数据的树冠空隙度指数分析

分形维数法是分析空间结构分布的一种典型方法,但它对于区分不同的分布形式还存在缺陷。针对这一问题,该文介绍了空隙度指数的定义和树冠空隙度的计算方法;以模拟的树冠点云数据为对象,提出了一种基于三维凸包和三维滑动盒算法的激光雷达(Li DAR)点云数据空隙度分析方法,详尽分析了不同冠型产生的空隙度指数差异;并利用4棵实测的树冠点云数据做检验;最后阐述了空隙度指数在树冠空间异质性分析研究中的作用,并对其应用范围和前景作了展望。结果表明:划分尺度相同时,在一定的尺度范围内,锥型树冠、半球型和半椭球型树冠的差别可以通过空隙度指数曲线有效地区分,实测树冠的结果也体现了空隙度指数对于判断树冠空间结构的有效性。     

带约束折线的平面散点集Delaunay三角剖分

首先将原始散点与约束点一起进行三角剖分,形成初始Delaunay三角网,然后再将各条约束线段通过局部更新,依次嵌入已存在的三角网中,从而生成带有约束折线的平面散点集的Delaunay三角剖分。该算法思路简捷,易于编程,生成的三角网形态优良。     

二维线划图中建筑物檐口高自动提取方法

为了更好地满足智慧城市建设中对自动获取建筑物精确檐口高的需求,提出了一种基于极大值边缘信息量的高程初值提取方法,实现了二维线划图与边缘影像在檐口位置的初始套合,在此基础上通过广义点摄影测量迭代求解精确檐口高。实验结果表明,该方法可以全自动地恢复二维线划图中的建筑物檐口高,达到分米级精度,不仅提供了一种生产三维线划图的技术方法,而且对于建筑物三维建模、人工地物自动提取等技术的发展和进步也具有推动意义和参考价值。