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。     

基于星载SAR影像的苏北地区海岸线提取研究

介绍了K-means聚类分割法和形态学处理,并对比了几种边缘算子;针对Prewitt算子和Roberts算子在像素点邻近区域内受噪声影响较大、边缘检测效果不佳的问题,选用Canny算子提取海岸线.首先对SAR影像进行K-means算法、形态学处理,再采用Canny算子提取海岸线.与其他边缘提取算法相比,该方法提取的海岸...     

一种基于形态学梯度矢量和自适应模糊的目标边缘提取算法

鉴于现有的形态学梯度边缘检测算子没有考虑梯度的矢量性,在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,并将平滑处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时,在图像分割部分运用了多层次自适应的模糊阈值分割方法,利用自适应的方法对典型的模糊分割器的窗宽进行调整,并运用多层次的局部调整使图像分割后的物体边缘更加完整清晰。     

基于数学形态学的遥感影像边缘检测研究

针对含有复杂地物、边缘密度大的遥感影像,提出了一种基于多结构元素形态学的边缘检测方法。首先,根据遥感影像的特点,用形态学的开闭滤波器去除影像中的噪声点。然后基于多结构元素形态学进行边缘检测,最后,对边缘检测结果进行二值化及细化处理。并同Sobel及Canny算子的检测结果进行了比较。结果证明,该方法能有效地提取边缘、保护细节。     

基于分形理论和形态学的遥感图像地物检测

利用分形理论和数学形态学的方法对大比例尺遥感影像上面状地物飞机进行了检测。经实验结果得出,利用“地毯覆盖法”提出的分形斜率截距法对遥感影像飞机检测,结果要优于灰度统计法、经典边缘检测算子和形态学算子检测的结果。     

基于多结构元的形态学边缘检测方法研究

针对传统边缘检测算子的缺点,研究了基于数学形态学的边缘检测方法,给出了基于多结构元的抗噪型形态学边缘检测算法的具体流程,进行了实验对比分析,表明该方法具有较好的边缘提取能力和抗噪性。     

基于形态学的边缘提取算法

首先介绍了形态学算法的原理,再利用该算法进行了实验。对某高校广场影像图的道路边缘进行提取,并将结果与Canny算子、Robert算子、Prewitt算子得到的结果进行比较。结果表明,形态学边缘提取算法具有较好的稳健性,且边缘提取效率较高。     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子,以二值形态学为理论基础,将原有的形态学梯度算子进行改进,进行图像处理时,首先选用迭代阈值的方法对图像二值化,然后利用改进的形态学梯度算子提取图像边缘信息.实验结果表明,将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,且有很好的抗噪能力.     

基于最佳阈值形态学方法对机载LiDAR数据进行边缘提取

对机载LiDAR数据的边缘提取方法进行研究。介绍机载LiDAR系统与应用以及机载LiDAR数据处理流程,并运用VC＋＋程序将机载LiDAR数据生成深度影像。将形态学边缘提取方法改进后,运用最佳阈值形态学方法对深度影像进行边缘提取。其中建筑物边缘与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,对山脉直接采取此方法进行边缘提取,得出采用最佳阈值形态学方法对边缘提取是有效的,提取的边缘更连续,断点少,有利于判读。     

在Matlab平台下基于形态学方法对LIDAR数据进行建筑物边缘提取

为了对机载LIDAR数据进行更好的应用,本文对LIDAR数据进行建筑物边缘提取方法进行了研究。本文介绍了LIDAR系统,以及LIDAR数据处理流程。首先将机载LIDAR数据三位点数据生成深度影像,在Matlab的平台下运用形态学方法对深度影像进行建筑物边缘提取,并与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,得出运用形态学方法对建筑物边缘提取有较好的效果。形态学方法得到的建筑物边缘断点少,边缘更连续,因此更有利于判读。     

基于空间向量的空间圆拟合算法研究及其应用

对基于空间向量的空间圆拟合算法进行研究,将空间圆看成过球心的空间平面和球壳相交而成的圆,根据球心在空间圆上任意两点连线的中垂面上的性质,利用空间向量组建中垂面方程,与拟合的平面方程联立求解圆心坐标和半径。采用C#语言编写程序进行了算法实现,利用索佳全站仪采集断面数据,使基于该算法的程序在管道准直分析的工程中得到实际应用。     

本体驱动的地理信息服务发现模型研究

引入地理信息服务本体的概念,提出了本体驱动的地理信息服务发现模型,研究了地理信息服务的多级匹配算法,通过量化地理信息服务的功能相似度和信誉相似度,根据待选服务和服务请求之间的相似度阈值,对服务进行匹配和筛选。设计了本体驱动的地理信息服务注册中心,从查全率、查准率、响应时间、副本负载等指标对本体驱动的地理信息服务发现进行了测试。结果证明,该模型具有查全率和查准率高、动态负载平衡等特点。     

Ontology-driven discovering model for geographical information services

This paper proposes an ontology-driven discovering model for the geographical information services to improve their recall ratio and precision ratio. This model uses the geographical information service ontology. In this paper, first we study the multilevel matching arithmetic of geographical information services. This arithmetic is used for filtering and matching the services in the service register center according to the similarity between services selected and services requested from the definition of t...     

一种加网图像去网的算法

采用查找网点中心的方法,计算出任意加网图像的网点网格,按网格中网点的面积率来转换成灰度值,改变二值图属性,从而达到去网的目的。实验结果表明,去网效果与加网图像的分辨率、加网线数、加网角度等因素有关。使用此算法可以得到较满意的去网效果,可以合成出满足打样要求的彩色图像,用于RIP后图像的数字打样。     

LS-SVM算法中优化训练样本对测深异常值剔除的影响

在验证趋势面滤波是最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)取特定参数解的基础上,利用LS-SVM所构造的海底趋势面对测深异常值进行剔除.为了克服LS-SVM解非稀疏性的缺点,同时抑制偏差较大的训练样本对海底趋势面构造的影响,提出一种基于局部样本中心距离的训练样本优化方法.为了检验该算法的有效性,选取实测的多波束测深数据进...     

一种基于分布中心的矢量数据零水印算法

针对鲜有零水印算法能同时适用于点、线、面矢量数据版权保护,提出一种基于分布中心的矢量地理空间数据零水印算法。首先,对矢量数据进行格网划分;其次,计算格网内每个点到其算数平均值中心的距离,并将得到的距离序列与距离平均值进行比较,大于等于距离平均值,则记为1,否则为0;然后,统计格网内的0和1数量的多数,记为0或1,以此生成空间数据特征值;最后,将该特征值与置乱后的二值水印进行异或,构造出零水印图像。实验表明,文中算法能同时适用于点、线、面矢量数据,并且对常见的平移、缩放、裁剪、格式转换、随机删点等攻击鲁棒性好。     

城市公交线路快速查询实现

介绍了公交换乘查询的普通算法,在此基础上详细介绍了如何对该算法进行改进,并比较了二者所需的时间复杂度,得出后者比前者查询效率大大提高,最后将改进算法运用到公交查询系统中。     

智能泊车引导方法的研究与实现

讨论了运用模糊综合评估(FCE-Fuzzy Comprehensive Evaluation)方法建立车辆至最优停车场的引导算法,通过该算法可以得出在动态因子影响下的车辆最优引导路径。利用模拟交通数据对算法进行了检验,结果证明该算法引导结果正确可行。     

利用等高线数据提取山脊(谷)线算法研究

在对现有的山脊线和山谷线自动提取算法进行分析比较的基础上,提出一种简单实用的自动提取山脊线和山谷线算法。实验结果表明,用本文方法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。     

基于FGHT的SAR影像形状检测算法

形状检测在目标识别中有着重要作用。广义Hough变换(GHT)具有很好的全局特性,是常用的目标形状检测算法。但由于SAR影像具有强噪声等特点,常用的广义Hough变换算法可能会产生定位不准确的问题,甚至会出现错检的情况。文中将GHT中投票不集中的区域看做"模糊投票点",构造了隶属函数,并据此设计了模糊广义Hough变换算法(FGHT),通过优化参考点的位置达到检测结果精确定位的目的。实验对比证明,该算法在强噪声情况下具有更好的鲁棒性。