自适应圆形模板及显著图的高分辨遥感图像道路提取

针对现有基于圆形模板匹配算法需要人工设定模板尺寸的问题,提出一种自适应圆形模板的高分辨遥感图像道路提取算法。首先引入一种改进的局部形态学梯度图,基于形态学梯度图设计了一种自动生成模板尺寸的算法;接着借助改进的道路显著图,按迭代内插的方式搜索起始点与终止点之间其他道路点,搜索过程综合利用了显著图信息和几何夹角信息,使得算法具有更好的识别效果。试验结果表明,本文算法可适用于多种不同条件的遥感图像,能更加有效地从高分辨遥感图像中提取道路信息。     

基于梯度径向夹角直方图的异源图像匹配

提出一种图像全局特征描述方法——梯度径向夹角金字塔直方图.该特征不受图像灰度级非线性变换和图像旋转的影响,具有较强的抗噪声能力.基于该特征的匹配算法能够对存在旋转变换的异源图像进行匹配.用SAR图像和可见光图像对匹配算法进行测试,结果表明基于梯度径向夹角金字塔直方图匹配方法的匹配成功率优于传统方法.由于对基准图进行离线...     

一种VGI矢量数据增量变化发现的多层次蔓延匹配算法

矢量要素的匹配是发现地物要素变化的重要方法之一,高精度的匹配结果有助于更快地发现变化地物,进行更新。VGI矢量数据具有几何和语义信息丰富的特点,但使用传统的矢量要素匹配算法难以发挥VGI矢量数据的优势。以城市VGI道路数据为研究内容,提出基于多层次蔓延的矢量要素匹配算法,将VGI数据和专业测绘数据进行匹配对比,从而实现道路变化增量信息的快速识别。     

注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配方法

针对倾斜影像匹配正确率低、匹配时间较长等问题，该文提出一种注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配算法。该算法以尺度不变特征变换(SIFT)特征为基础，通过特征点优选及深度学习匹配策略提高匹配正确率及效率。构建尺度空间进行SIFT特征点检测并确定主方向；根据地物反射光谱特性构建可见光植被指数，引入语义信息约束剔除不稳定特征点，并基于特征点邻域梯度统计值计算特征点描述向量；采用基于深度学习的注意力机制图匹配算法进行特征匹配，通过注意力机制图神经网络聚合特征点空间及上下文信息，再求解聚合后特征向量的最优部分分配矩阵，并基于阈值确定匹配点。利用不同类型无人机航空倾斜影像进行实验对比，结果表明，该文算法比现有算法匹配正确率有较大提升，匹配耗时明显降低。     

旅游资源专题语义符号自动匹配

针对传统符号自动匹配过程中匹配对象单一且符号复用率较低的问题,该文面向旅游专题符号提出了一种基于语义的符号匹配方法,利用语义分析与语义推理,解决制图所需符号的语义信息归类问题;用所属类符号进行符号匹配,较好地实现了一种符号的多种应用场景。实验结果证明该方法对提高符号的复用率及使用的规范性具有积极意义。     

高分辨率遥感影像DSM的改进半全局匹配生成方法

提出一种基于改进半全局匹配算法的高分辨率遥感影像数字表面模型（digital surface model,DSM）生成方法。首先利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行系统误差补偿,在补偿模型的基础上对影像进行分块,利用投影轨迹法逐块得到核线影像对;在密集匹配阶段,对影像建立金字塔后逐层进行半全局匹配,匹配过程中引入顾及影像纹理信息的视差图膨胀腐蚀算法约束每一层视差搜索范围,增加了视差图边缘处的有效像素数,同时减少了算法所需的内存开销和计算时间;在视差图后处理阶段,利用加权中值滤波算法保护了视差图的边缘信息;最后基于前方交会获取DSM。选取WorldView 3和资源三号立体影像进行试验,结果表明,本文方法获取的DSM精度在高程方向上接近于1.5倍GSD,并且较好地保持了地物的边缘特性,在计算效率和内存开销方面也具有较好的平衡。     

针对简化路网的基于序列的双向合并地图匹配算法

简化路网具有结构简单、算法运行速度快的特点,对地图匹配算法的基础研究具有应用价值。本文针对简化路网的GPS轨迹数据地图匹配问题提出了一种基于序列的双向合并算法。实验结果表明:本算法不仅具有较好的匹配度,还优于现有的Passby算法和增量算法,并且在匹配过程中解决了遗漏路段和极值等错误问题。所以,本算法对于实际路网的地图匹配具有较好的借鉴作用。     

加权约束代价聚合的立体匹配算法

针对动态规划立体匹配算法存在的条纹瑕疵问题,提出了一种加权约束代价聚合的立体匹配算法。首先利用图像灰度与梯度信息联合计算匹配代价,并进行引导图像滤波;再通过四方向加权代价聚合的方式进行视差优化,得到最终视差图。标准测试数据实验结果证明,该算法能很好地改善传统动态规划算法的条纹瑕疵现象,且视差精度优于多数局部算法和动态规划改进算法,提高了立体匹配的精度。     

神经网络学习与灰度信息结合的跨视角影像线特征匹配算法

跨视角影像几何形变大,同名线段单侧邻域易产生明显差异,传统线特征匹配算法难以获得可靠线对。为此,本文提出了一种针对跨视角影像的神经网络学习与灰度信息结合的线特征匹配算法。首先,获取影像的像素级方向梯度直方图特征,并结合神经网络融合影像灰度信息形成特征描述格网;然后,在线段上提取离散点,根据离散点单侧特征描述格网信息计算点的单侧描述,采用深度学习方法聚合点单侧描述符形成线的单侧抽象表达;最后,利用已知同名点约束匹配区域进行分组匹配,通过比较线对拓扑一致性进行匹配结果核验,得到最终匹配线对。选取多组具有代表性的异源跨视角影像公开数据进行线匹配试验,并与主流线匹配算法进行对比分析。结果表明,本文算法能够针对内容差异明显的异源跨视角影像,获取分布均匀且正确率较高的匹配线对,实现跨视角影像线特征的稳健匹配。     

结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法

针对SIFT算法难以取得密集匹配结果,无法满足高精度建模需求,以及传统密集匹配算法对明暗变换影像较为敏感,无法取得稳定可靠的密集匹配点的问题,该文提出一种结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法.该方法首先依靠SIFT算法获取稀疏匹配点,并利用RANSAC方法去除错误匹配点建立同名三角网,利用仿射变换对同名三角形各边中点进行加密,再对新加入的同名点进行相似性判定.与传统密集匹配算法中相似性判定依靠影像灰度层面不同,该文对影像的梯度层面信息进行统计并建立梯度描述符,通过阈值判定是否接受为同名点并不断更新同名三角网,以不再产生新的同名点为终止条件.实验选取6组不同类型影像,结果表明该方法不但可以得到稳定的密集匹配结果,而且较好地解决了传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力的问题,并对不同类型影像有着较好的适应性、鲁棒性.     

一种改进的无迹信息滤波相位解缠算法

针对传统相位解缠算法难以精确解缠低信噪比干涉图的问题,该文提出一种渐消因子调节的无迹信息滤波相位解缠算法.首先建立基于二阶泰勒展开式的状态空间方程,利用修正矩阵束模型梯度估计方法来获取状态空间方程所需要的一阶相位梯度信息与二阶相位梯度信息;其次,把渐消因子引入到无迹信息滤波递推程序中对状态变量预测估计误差方差进行自适应...     

结合颜色信息的 Census变换半全局立体匹配算法

针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。     

改进边缘能量聚集的半全局匹配算法

针对传统半全局算法匹配时间长和视差突变处易存在误匹配的问题,提出了一种改进边缘能量聚集的半全局匹配算法。在半全局匹配算法的基础上,引入金字塔分层策略,通过对图像降采样进行加速匹配,降低匹配算法的复杂度,减少内存的消耗。利用Canny算子获得分层图像的边缘信息,匹配时根据边缘信息改进边缘处的代价聚合并构建自适应窗口减小视差搜索域,获得正确率更高的视差图。结果表明,该算法可将明显提高匹配速率,降低运算复杂度,提高正确率。     

利用改进图割的彩色图像分割算法

针对基于多标签图割的分割算法因标签过多造成计算量大的问题,提出一种基于多组件图割的彩色图像分割算法。首先根据彩色梯度信息融合所提取的四元数cut-off窗口特征和CIE Lab颜色特征进行特征提取;然后使用多组件图割算法结合最大似然(ML)估计自动分割图像,在迭代过程中,每一个分割内不相邻的区域将作为该分割的多个组件以减少标签数;最后去除一些弱边界得到分割结果。理论和实验结果表明,新算法不仅具有收敛性,而且分割性能优于原始算法。     

一种扩展SURF描述符及其在遥感图像配准中的应用

针对经典算法存在着运算时间过长或者匹配正确率不高的情况,提出一种扩展的SURF描述符。在原始SURF描述符的基础上,通过计算特征点相应尺度上的邻域采样点的局部归一化灰度统计信息以及二阶梯度值细节信息,形成新的扩展描述符。该方法不但能传承SURF算法速度快的优良性能,还能充分利用图像的灰度信息和细节信息。通过试验表明,综合考虑算法运行效率与匹配正确率,本文算法较原有经典算法更具稳健性。     

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。     

扫描图要素分类的跟踪法

本文提出了一种对扫描图进行要素分类的方法,无论对地形图中的点状符号,还是线状符号的分类,都具有良好的效果,对点状符号与线状符号的粘连情形,也有满意的效果,该算法对扫描图的分类具有重要意义。     

基于图匹配的城市建筑群典型字母型分布的识别

建筑群空间分布结构对于制图综合和多尺度表达等具有重要意义。结合国内外对该问题的研究,从结构模式识别的角度提出了基于图匹配算法的建筑群典型字母型分布模式的识别方法。首先统计和提取感兴趣的字母型分布模式,选定基元,选取合理的属性信息参数和结构信息参数,利用属性关系图形式语言描述模式,构建模板库。然后对建筑群抽象和降维,将其转化为基于属性关系图表达的场模型。最后通过Ullman图匹配算法求解非精确子图同构问题,从而识别建筑群中的典型字母型分布模式子集。实验表明该方法能够有效识别典型字母型建筑群分布,并为地图综合提供了新思路。     

结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配

针对无约束条件下直线匹配的可靠性问题,提出了一种结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先结合同名三角网和核线约束确定候选直线;其次以目标直线为基础,利用其端点核线确定候选直线与目标直线对应的重叠段区域;再次分别以目标直线和候选直线对应的重叠段为基础,构建直线平行支撑域,对目标直线和候选直线构建高斯卷积梯度幅值的均值-标准差描述子;最后结合欧氏距离和最邻近比值(NNDR)确定最终同名直线。选取具有不同类型的影像对进行匹配试验,结果表明,本文方法能获得可靠的直线匹配结果。     

地理信息图库一体更新方法

地图与DLG数据的更新方式之间既有区别又有联系,在研究DLG数据增量更新及地图与DLG数据一体化管理的基础上,提出一种地理信息图库一体更新方法,以地理实体为单位进行几何、属性和地图表达信息组织管理,获取DLG数据的增量信息并对增量信息进行地图表达得到符号图形增量信息。最后通过试验数据验证了该方法的有效性,且其具有易于计算机实现、效率高、可扩展性强、适于地图与DLG数据一体化更新等优点。