基于Hough变换的建筑物半自动提取

提出了一种基于Hough变换的建筑物半自动提取方法.该方法针对由人工给定建筑物的初始角点并通过统计屋顶主方向对Hough变换的搜索范围和搜索角度进行限制,从而稳定快速地提取出屋顶的边缘.然后利用最小二乘的方法对提取出的屋顶边缘进行精确对中,实现了对平顶直角建筑物以及人字形建筑物的有效提取.     

基于Hough变换的建筑物半自动提取

提出了一种基于Hough变换的建筑物半自动提取方法。该方法针对由人工给定建筑物的初始角点并通过统计屋顶主方向对Hough变换的搜索范围和搜索角度进行限制,从而稳定快速地提取出屋顶的边缘。然后利用最小二乘的方法对提取出的屋顶边缘进行精确对中,实现了对平顶直角建筑物以及人字形建筑物的有效提取。     

一种高效的建筑物直线特征提取算法

随着遥感卫星的发射,国内影像处理事业逐渐被人们重视。高效、快速地对遥感及航测影像进行特征提取成为当前研究的热点。本次实验采用辽宁科技大学1∶2 000航拍影像图,针对教学用地建筑物直线提取中绿色植被和道路的影响,提出了一种新的直线提取算法。实验将直线拟合和Hough变换结合并进行改进,对实验结果进行对比,分析改进前后效果。实验结果表明:该方法能很好地适应复杂地形下建筑物的直线特征提取,提取速度快,有效地解决了教学用地中道路和绿色植被对建筑物直线提取的影响问题。     

一种遥感图像建筑物直线特征提取算法

随着遥感技术的不断发展,高效、快速的遥感影像处理成为人们不断研究的热点。作为内业处理的基础,人们对影像直线特征提取的重视不断加强。本次试验采用辽宁科技大学1：2000正射影像图,针对教学区内建筑物、绿化区和道路混合的特点,提出了一种自动识别并高效提取建筑物直线特征的算法。该算法将直线拟合和Hough变换进行结合,加入角度先验方法。试验结果表明：该算法的直线提取性能优于传统Hough变换,能很好地适应教学区域,对建筑物的识别能力、直线提取效率及精度有很大的提高。     

从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较

对古建筑激光扫描点云进行分割、识别,并利用Hough变换和最小二乘法从点云中提取直线和圆,取得了较满意的结果。对两种算法的提取效果进行了比较。     

一种基于室内点云数据的建筑墙线提取

针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法.该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向...     

联合星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取

星载高分辨率光学图像与SAR图像广泛应用于城市建筑物高度提取,但光学图像存在缺少相关卫星参数的情况,而SAR图像则存在散射特征不完整以及提取效率低等缺陷。针对以上问题,本文提出一种联合高分辨率星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取方法。首先,结合支持向量机(SVM)和形态学阴影指数(MSI)快速提取光学图像中的阴影并自动测量阴影长度;之后选择多个合适样本,基于模型匹配法从SAR图像中提取高度;最后将高度与阴影长度作线性回归分析,建立数学模型来提取其他建筑物的高度。该方法将不同卫星系统的数据和特征相结合,互相弥补各自缺陷,不仅提高了效率、降低了成本,同时满足精度要求。     

一种具有抗弱边缘能力的航空影像房屋自动提取方法

在充分利用房屋影像特征和目标领域知识的基础上,构造了基于方向信息的弱边缘检测、大跨度直线桥线段提取、角点分析与检测、房屋轮廓推理与证实、房屋轮廓修整与表达等关键算法,以控制注意力焦点处理机制和影像级、符号级结合的运算方式,对大比例尺航空影像中的房屋目标进行提取。本文详细地描述了此方法,并给出了在提取被树荫等环境因素干扰的规整平顶、坡顶房屋方面所取得的效果。     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

基于链码优化的SAR影像城市道路网络提取

针对传统的基于局部比率的道路提取算子存在道路展宽与定位精确性差的缺点,通过加入一个修剪窗口进行改进,有助于去除河流、树木等的影响,且得到了细化和定位更加准确的道路图谱.首次将链码用于道路连接表示,定义了链码能量网络,并将道路的先验知识引入,然后在对模拟道路图像线段连接概率分析的基础上得到了链码优化算法.由于该方法采用了分线运算,每次迭代不需要搜索整个道路片段,提高了运算效率.最后将该算法应用于真实SAR影像巾道路网络的提取,证明了它的有效性.     

一种改进顶帽变换与LBP高程纹理的城区建筑物提取算法

利用LiDAR数据的建筑物提取存在植被点与建筑物点难以区分的问题,利用航空影像进行城区建筑物提取则无法有效剔除阴影区域植被。本文融合LiDAR和航空影像两种数据源,提出了改进顶帽变换及局部二进制模式(LBP)高程纹理分析的建筑物提取算法。首先将LiDAR数据进行规则格网化,通过改进顶帽变换提取地面数据点,然后根据航空影像计算归一化差值植被指数(NDVI)值进行植被粗提取,计算LBP高程纹理,精细区分植被点与建筑物点,最后利用形态学操作填充建筑物孔洞,以检测出的建筑物点为种子点进行区域生长,得到完整的建筑物点集合。试验基于ISPRS提供的Vaihingen数据集中复杂多植被城区场景,试验结果表明,本文算法能够有效区分植被与建筑物,实现建筑物准确提取。     

一种带有方向的边缘检测算子在道路边缘提取中的应用研究

提出了一种带有方向的边缘检测算子,以高分辨率遥感影像为例,进行了道路边缘提取实验。研究结果表明,与经典的LOG算子相比,该算子提取的道路边缘,断线少、噪声低,在线状地物的提取中有较明显的优势。     

资源三号卫星高分影像的城市建筑物阴影提取

针对城市高分影像中普遍存在的建筑物阴影严重影响了高分影像的处理和应用问题,该文通过对资源三号卫星(ZY-3)各波段的影像特征进行分析,分别采用基于直方图的阈值分割法、基于主成分变换和HIS变换集成法对阴影提取并对比分析,在此基础上提出了一种基于谱间关系的阴影提取模型。实验结果表明,该文提出的方法能够较好地区分ZY-3影像中的阴影和偏蓝色地物及水体,能够准确地提取城市高大地物阴影。     

基于GF-1遥感影像面向对象的海岸线自动提取——以秦皇岛为例

近年来,人类活动的影响加上自然因素的作用引起了一系列海岸带生态环境问题,因此,如何快速准确地提取海岸线已成为一个热门的研究课题。本文基于高分一号遥感数据,运用面向对象分类方法,结合光谱、几何等特征在图像上提取海岸线,利用已有"908基线"进行精度验证,得到沙质岸线、淤泥质岸线、生物岸线以及基岩岸线的均方根误差分别为1.7 m、34.79 m、15.27 m和4.69 m。     

矿化蚀变区典型地物光谱特征分析与空间结构研究——以内蒙古突泉县—扎鲁特旗成矿带为例

基于野外实测光谱数据,分析岩石、土壤和植被的光谱反射特征,提出在光谱特征空间研究典型地物的几何结构与空间关系,分析总结中等植被覆盖的矿物蚀变区典型地物在光谱特征空间中的分布形态与空间分布关系,为遥感矿化蚀变信息提取提供科学依据。