灰度级形态学及在扫描影像处理中的应用

讨论了灰度级形态学的基本原理和利用灰度级形态变换进行扫描影像的方法，提出了灰度影像细化和影像背景淹没滤波的形态学方法，并通过扫描等高线地图影像处理验证了方法的有效性。     

基于数学形态学的第四系地层遥感影像分割

利用数学形态学的方法对遥感影像的第四系地层进行了影像分割实验。经实验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子:高、低帽变换、滤波与阈值截取相结合的增强方法,通过选择合适的结构元素,对图像进行预处理后,就可以用形态学方法对第四系地层进行影像分割。经过处理的遥感影像,能够更有效地提取影像的目标。实验结果表明了本文所提的方法的有效性。最后,对形态学方法的不足之处和将来的研究方向展开了讨论。     

基于灰度形态学的高分辨率遥感影像预处理

提出了一种从高分辨率遥感影像中提取线性目标时影像预处理的方法。该方法基于灰度形态学的Top-Hat运算和灰度膨胀运算，用Top-Hat算子除去影像的噪声，再利用灰度膨胀增强影像目标和背景之间的对比度，使目标更易于识别。经过处理的遥感影像，能够更有效地提取影像的目标。     

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。     

基于灰度形态学的高分辨率遥感影像预处理

提出了一种从高分辨率遥感影像中提取线性目标时影像预处理的方法.该方法基于灰度形态学的Top-Hat运算和灰度膨胀运算,用Top-Hat算子除去影像的噪声,再利用灰度膨胀增强影像目标和背景之间的对比度,使目标更易于识别.经过处理的遥感影像,能够更有效地提取影像的目标.     

颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法

基于特征的影像匹配方法是无人机影像匹配中较为实用的一类方法。针对传统特征匹配方法主要以灰度影像作为输入量,难以利用颜色特征高效区分同名点这一问题,本文结合颜色不变量,设计了一种运用AKAZE特征的匹配算法,克服了传统无人机影像匹配忽略彩色信息的缺点;然后通过灰度级变换,使特征点数目大量减少而又不失其可靠性。试验表明,该方法不仅能够准确识别同名点,而且还提高了运行效率。     

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。     

一种全自动提取居民地的方法

对遥感影像中居民地提取的各种方法作了一般性的阐述,并在吸收这些算法优势的同时,提出了一种全自动实现遥感影像中居民地目标的提取方法：先求取非最大值抑制后的梯度图,而后进行高斯模糊处理,以提高影像上居民地区域纹理特征一致性;通过增强大津法和形态学的方法全方位腐蚀与膨胀,完成面状地物居民地的提取;最后进行图象矢量化处理。论述方法的同时,展示和分析了实验结果。     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

街景影像技术在新增违法建设监测中的应用

为实现新生违法建设严格管控,动态零增长真正落实的目标,北京市采用多种手段进行新增违法建设的发现和处理.探讨采用街景扫描车按规划好的时间和路线进行扫描,并对扫描的影像进行比对,提取出差异部分,发现新增违法建设的可行性.文章介绍了该方法的技术路线,总结了北京市近5年来采用该方法取得的经验和成果,探讨了该方法和其他发现违法建设方法对比的优点和存在的不足,为其他城市发现违法建设提供参考.     

大比例尺地形图扫描数字化影像变形纠正方法与实践

结合计算机图像处理的理论和技术，探讨了纠正大比例尺地形图扫描数字化影像变形误差的方法，运用自动搜索方里格网点的算法提高地形图扫描影像纠正的精度。     

基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法

提出了基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过以下3项措施进一步提高嵌入零树小波编码（Embedded Zerotree Wavelet，简称EZW）编码方案之工作效率：（1）引入快速提升小波以改进变换过程；（2）定义多阈值以完善逐次逼近量化过程；（3）采纳复杂关联模型以提高熵编码效率。实验结果表明：提出算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均优于EZW编码算法。     

基于Windows的扫描等高线地图识别系统

对等高线分版地图扫描获取的影像进行识别，可以实现栅格矢量自动转换，进而建立以不规则三角网为基础的数字地面模型。文中论述了在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下实现上述过程的软件系统的设计，并验证了设计方案的效率。     

面向对象的图像分类方法与彩色扫描地形图林地层的自动提取

提出了一种基于面向对象分类方法的彩色扫描地形图林地层自动识别方法，简要阐述了这种方法的基本概念和原理，分析和讨论了该方法的优越性和林地层提取效果，为基于地形图计算林地面积，找林地动态变化或土地利用类型变化的研究提供了方法参考。     

深度图像自动配准点云的方法研究

点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一,此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。     

地图扫描影像中文字,符号注记的自动提取

地图扫描影像中的文字、符号注记与图形目标的分离是实现地图符号注记诱导自动识别的重要前提和基础，文中提出一种基于影像行的连接影像目标整体及交互的提取算法。借助该算法不仅可以有效地实现地图扫描影像中文字、符号注记与图形线划目标的分离，而且可以实现其它一些二值铁处理及分析。     

浅析扫描地形图纠正方法与常用地图纠正软件的使用

主要介绍了图像数字化原理,扫描地形图纠正原理和常用地形图纠正软件的使用方法。     

遥感影像数据模型及影像数据库的建立

在总结图像数据模型研究的基础上,分析了遥感影像的种类、一般存储方式、影像与具体应用的关系,指出遥感图像管理的特殊性,提出了遥感影像在关系数据库中的逻辑表达模型,讨论了该模型支持下的基于图像内容的查询问题,最后介绍一个遥感影像数据库的设计原型。     

基于有理函数模型的线阵CCD遥感影像水平纠正技术

利用有理函数模型替代严格传感器模型已经成为当前高分辨率遥感影像通用的数据标准.对于附加有理函数模型系数的线阵CCD遥感影像,提出了一种利用反解有理函数模型实现倾斜像片与水平像片转换方法.其主要原理同传统框幅式倾斜影像与水平影像的转换相似:将倾斜像片上像点投影到物方水平面上;然后在物方水平面上根据原始倾斜像片的地面采样间...     

基于数学形态学的矿图扫描图像文字和符号的自动分离

从矿图扫描图像中实现线划图形与文字注记及点状符号的相互分离,是矿图扫描识别数字化技术的基本要求。本文依据数学形诚学原理,根据文字,符号自身的几何和拓扑特征,构造了系列形态变换模型,使用这些模型对扫描图像进行逐步处理,可从图像中自动地删除不同大小,方向及排列方式的文字和符号,从而得到分离的图形要素与文字,符号图像。实验结果表明,所构造的模型对独立文字和符号的分离十分有效。