基于改进RANSAC算法的复杂建筑物屋顶点云分割

屋顶模型重建影响到建筑物完整模型重建质量,屋顶面点云分割质量对屋顶模型重建具有重要意义.针对传统RANSAC算法在屋顶点云面片分割时易产生错分割、过分割等问题,本文顾及点云位置信息,提出一种对点云重新分配的改进RANSAC点云分割算法.算法暂时剔除非平面内点,选取平面内点集中3个点作为初始样本,平面拟合判定邻域是否有效...     

一种GNSS坐标基准偏差估计的融合方法

针对不同GNSS的坐标基准的差异问题,分析其产生来源及常用的偏差参数估计方法,提出了综合地面点法和星历法两者优点的融合算法。为了验证本文提出的融合算法的适用性和精度,算例采用NGA和IGS提供的2013年1月1日~1月14日共两周的数据,其中,包含分布在全球的34个IGS测站,结果表明,融合算法具有更高的精度和更好的稳定性。     

基于区域特征分割的密集匹配点云渐进形态学滤波

随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。     

基于补偿最小二乘的平面点云拟合方法

采用补偿最小二乘进行估计解算,同时兼顾参数和非参数两类因素,极大地提高了平面点云拟合精度。通过对斜面、水平面和垂直面3种平面分别使用最小二乘方法、特征值方法以及补偿最小二乘方法进行拟合,结果显示,补偿最小二乘方法的拟合效果最优。     

一种基于降雨模型的图像分割方法在砾岩图像分割中的应用

砾岩图像包含着很多有用的地质信息,对石油的勘探开发有着非常重要的意义.但是由于砾岩图像非常复杂,砾石的颜色、纹理都多种多样,因此从砾岩图像中准确地分割出砾石图像一直是图像处理中的重点和难点问题.将基于降雨模型的图像分割方法应用于砾岩图像分割中,取得了良好的效果.     

一种基于机载点云的DEM生成方法研究

DEM即数字高程模型,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟。DEM具有许多生产方式,作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,机载激光扫描在DEM构建方面具有很大优势。因此,本文研究了一种基于机载激光点云数据的DEM生成方法,该方法的关键在于机载点云的地面滤波处理。本文提出了一种改进的渐进三角网滤波方法,通过计算各点坡度以及邻域范围内的高差最大值,进行直方图统计分析,实现高度及角度阈值的自适应估计。将本文结果与人工滤波及布料滤波方法进行对比分析。实验结果表明,本文方法的结果更加贴近人工滤波处理效果,可有效提高DEM生成的精度。     

一种基于点云提取微地形对象的方法

在分析微地形特点以及现有网格DEM在表述微地形中存在的不足的基础上,提出了面向对象的数字高程模型,给出了该模型的形式化描述和以点云为数据源构建面向对象数字高程模型过程中采用的对象边界的识别、特征保持的点云疏化、基于属性近似的网格约化及对象识别等关键步骤的方法.并以实例证明了此过程的可行性.     

一种基于点云数据的三维建模方法研究

无人机倾斜摄影测量是利用多旋翼无人机到实地航拍影像,再经过软件自动化建模生成实景三维模型,因此具备很高的真实性,也能够测量更广阔的范围,但是容易缺失数据。三维激光扫描技术是采用非接触式高速激光测量方式,快速地获取测量对象表面几何特征的重要技术手段。     

一种新的聚焦点不同的近景影像融合方法

近景摄影测量是实现地面目标高精度三维建模的主要方法之一。实际摄影测量过程中,普通数字摄像机在拍摄与镜头距离不同的多个目标时,无法同时聚焦到所有目标而使近景影像各处都清晰。本文以不同聚焦点近景影像的融合为研究内容,以图像一层小波分解的高频系数能量为影像清晰度衡量指标。通过计算小波影像能量,将整幅影像划分为清晰区域、模糊区域及二者的交界区域。对于清晰区域和模糊区域,将清晰区域的像元值直接应用于融合影像,而对于二者的交界区域,将curvelet变换所得初始融合影像的像元值应用于对应位置处的融合影像,从而得到融合影像。最后,用两组实例数据对融合方法进行了验证,并采用信息熵、均方根误差和峰值信噪比三种客观评价准则,对所得融合影像进行定量分析。     

一种基于视觉特征的多分辨率快速图像融合方法

以红外与可见光图像融合为例,提出了一种基于图像视觉特征相关量值的多分辨率快速图像融合方法.该方法先利用CDF9/7小波将输入图像进行提升分解,然后在对分解后的小波系数矩阵采用视觉特征进行融合处理,最后通过提升逆变换得到重构图像.实验表明该方法即使在图像信噪比较低的情况下,仍能得到较好的熵、边缘及较高分辨率的效果,且执行效率高.     

基于点面关系构建的线基元点云配准算法

针对传统的点特征点云配准算法不能解决缺失同名点的配准问题,从点在平面上的几何关系出发,利用具有较强几何约束能力的直线特征,推导出基于单位四元数表征的无需同名直线端点完全对应的点云配准模型。结果表明,该模型不仅能够同步求解配准参数,还适用于大旋转角的配准问题,同时降低了配准模型对参数初值的要求,增强了配准模型的稳定性和实用性。     

基于图像分割的城市变化检测

利用遥感数据进行城市变化检测时,由于城市是包含建筑物、道路、绿地以及水体等多种地物类型的综合体,同时与农村居民地等地物类型具有相似的光谱特征,因此,传统的单纯基于光谱信息的变化检测方法很难取得理想的效果。将空间信息加入到变化检测中,可提高变化检测的精度,但常用的加入纹理的方法容易产生边缘效应。本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,在该方法中使用一种基于组分的多尺度形态学梯度,具有对噪声不敏感、边缘不会变厚等优点;同时与现有方法进行比较。实验结果表明,该方法在加入图像空间信息的同时避免了加入纹理等空间信息所产生的边缘效应,能够有效地提高城市变化检测的精度。     

基于移动激光扫描点云特征图像和SVM的建筑物立面半自动提取方法

建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。     

面向点云数据的黄土丘陵沟壑区沟沿线自动提取方法

基于点云数据地表建模中,沟沿线既是点云去噪的重要分割线,又是黄土丘陵沟壑区最典型的地形特征线。因此,本文提出了面向点云数据的基于多尺度格网采样和坡度分割的沟沿线自动提取方法,即在适宜格网尺度采样的基础上构建地表模型,利用沟沿线周围坡度陡变的特性提取缓坡面与陡坡面的分界线,从而生成沟沿线。通过对8个样区反复实验,确定了各自的最佳格网尺度,并发现格网尺度随点密度的增大而迅速减小,而后趋近平稳的幂函数关系,同时随机选取了另外5个样区验证了该关系的适用性。最后,通过全域分块计算得到了该地区的完整沟沿线。相比于人工识别的沟沿线,本文方法提取沟沿线的精度在0.5 m缓冲范围内为85%,效果较好,且位置更为精确。产生差异的原因主要是面向点云数据的沟沿线有更多的细节,沟沿线曲率更大,造成了其长度明显大于手动提取结果。该方法有助于提高丘陵沟壑区点云数据去植被处理和地形表面重建精度。     

融合面向对象和分水岭算法的山地湖泊提取方法

面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题.本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题.该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取.研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsa...