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论述了在原Voronoi图的基础上增加点和删去点后生成新Voronoi图的算法.在增点过程中,针对新增加点后不满足Delaunay三角网特性的情况,利用最大最小角规则进行局部优化,根据优化后的三角网生成新Voronoi图;在删点过程中,针对删点的不同位置情况,修改相应Voronoi域,生成新Voronoi图. 相似文献
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讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。 相似文献
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分析常规三角网生长算法的优缺点,提出点角概念,在生成Delaunay三角形的过程中,逐步缩小离散点的搜索范围,克服常规算法时间效率低的缺点。构网过程中,完全遵守Delaunay三角网的剖分准则,验证算法的稳定性和高效性。 相似文献
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针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。 相似文献
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边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一,它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用。但是,不同的图像有着不同的特征,到目前为止,没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测。针对这一不足,本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法,并将经典算法与改进后的算法进行对比分析,然后利用Canny算子对二值化处理后的图像进行边缘检测。得出结论,迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效率、高精度的方法。 相似文献
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面向影像匹配的SUSAN角点检测 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。 相似文献
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本文将遗传算法(GA)应用于非监督训练,提高了遥感数据的分类精度。遗传竞争学习算法(GA-CL)综合了遗传算法和简单的竞争学习算法,可用于改进非监督训练的结果。遗传算法在典型样本聚类的过程中可以避免得到局部最优值。Jeffries-Matusita(J-M)距离法是通过统计测量两个训练类别之间的分离度,可用于评价这种算法。将此算法应用于TM数据的结果显示,遗传算法改进了简单的竞争学习算法,与其他非监督训练算法相比,其提供了K-均值,GA-K-均值和简单的竞争学习算法。 相似文献
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标准中值滤波及其一些改进算法对于被低密度脉冲噪声污染图像的处理可取得令人满意的效果,图像被严重污染时,这些算法得到的结果均不理想。针对这一缺陷,基于文献[1]提出的一种滤波算法进行改进。首先,利用极值法对图像进行检测,判断出噪声及非噪声点;其次,设置滤波模板的最小及最大尺寸,对噪声点进行窗口逐渐增大的滤波处理。计算机模拟实验结果及对SAR图像滤波结果表明:该滤波算法在噪声去除及边缘和图像细节保持上优于标准中值滤波及其一些改进算法。 相似文献
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一种改进均值的自适应中值滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%~90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。 相似文献
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一种顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对传统的影像分辨率增强算法存在的缺点,提出了一个顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法。在算法中,首先通过影像分析,根据定义的3种纹理特性,确定出像素在影像中所在的位置是属于平滑纹理、一般纹理还是边缘纹理,然后根据不同的属性应用不同的滤波器进行内插增强。特别是对边缘纹理的处理,为了提高精度,是通过两次迭代来完成的。实验中利用该算法和传统的增强方法对三峡地区航空影像和武汉TM影像分别进行了处理,并用常用的影像质量评价方法对增强处理结果进行了对比评价,实验证明,所提出的算法在保持纹理、边缘方面有较大的优越性,具有实用价值。 相似文献
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首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。 相似文献
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针对传统边缘检测方法存在的通用性较差、精度不高等问题,提出一种利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法。该方法将极值梯度分解为正梯度和负梯度,并在八个方向上进行判断与求解,然后得到由局部灰度增加最大和减小最大的两类像点共同组成的初始边缘,最后根据初始边缘的特点,分别建立不同类型边缘的亚像素定位拟合模型。为验证该方法的性能,分别利用模拟影像和实际影像与传统方法进行对比试验。试验结果表明该方法对不同类型的边缘都能较好的检测,并且对包括角点在内的边缘有更高的定位精度。因此,该方法可有效应用于影像的边缘检测中。 相似文献