一种有效的直线提取算法

直线是城区中道路、建筑物以及机场等人工环境下的主要特征,进行直线的提取具有很强的实际意义。首先针对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线。试验对比结果表明,该算法可以在航空影像和遥感影像中提取出真实的地物直线。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

基于直线感知增强的边缘提取算法

根据视觉识别边缘的感知特性,提出了一种基于直线感知增强的弱边缘的边缘提取算法。借鉴视觉的直线感知方式,针对弱边缘整体上呈直线分布的特点将其筛选出来,进行编组、连接和扩展。与Edison边缘提取算子的比较实验证明,本算法在对弱边缘的提取和虚假边缘的抑制上有显著增强。     

基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究

针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。     

基于自适应中值滤波和改进Hough变换的直线提取

直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。     

一种改进的RANSAC算法提取多模型圆弧特征点云

针对传统RANSAC算法迭代次数无上限及只能识别单个模型的局限,提出一种适用于扫描线式点云数据改进的RANSAC算法。对三维激光点云数据进行二维化处理,在RANSAC算法的基础上对局外点进行预剔除,计算过程中对迭代次数进行自适应调整,采用分次识别法实现多模型圆弧点云的提取。实例证明,文中算法能够有效地提取同一场景中的多模型圆弧点云,较传统算法具有明显优势。     

一种有效的航拍图像中直线提取算法

首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。     

基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进，提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息，能够比较准确地提出物体的边缘直线，克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点。在大比例尺域市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用。     

建筑物平行直线的提取

利用具有保护边缘的中值滤波消除图像的噪声，再用二阶微分算子（Laplace算子）提取图像边缘点，后经Hough变换，准确地检测出建筑物的平行直线。     

基于直线编组的直角多边形拟合算法

提取建筑物时,图像的不准确分割或点云的随机性分布导致轮廓线不规整,需进一步拟合。目前常用方法为角点定位法和最小外接矩形拟合法,前者很难将相邻边界线拟合为正交状态,后者对于凹凸角较多的复杂建筑物轮廓拟合效果不佳。本文提出基于直线编组的直角多边形拟合算法,根据轮廓线的主方向将提取直线段分为两组,再根据直线段组的实际情况选择适用的策略进行拟合。实验证明,该方法不仅能够保持多边形的正交性,而且对于复杂轮廓有很好的拟合能力,实用性强。     

Freeman链码优先级直线提取算法研究

针对目前直线提取算法的局限性,提出了一种简单高效的提取图像中目标物体直线边界的算法。本算法基于链码思想和数字直线特征,首先对图像进行边缘检测,对边缘检测后的图像按照优先级进行链码跟踪,获取初始链码;然后通过距离约束提高链码的直线性,剔除噪声和细节;最后进行直线合并,完成直线提取。实验表明,本文提出的算法能高效、准确地检测出图像中物体边界的直线,特别对较大的影像计算量小,抗噪能力强,适用于实时处理。     

基于改进Hough变换的电力线提取

根据电力线在无人机航拍影像数据中的成像特征,提出了一种在复杂的地理环境背景下电力线自动提取的方法。首先利用Canny算法检测提取整张影像图中的边缘轮廓信息,然后利用改进的Hough变换从边缘轮廓信息中提取直线段,对检测出现断裂与欠链接的直线进行链接与拟合;利用K-mean聚类算法根据线段的长度进行分类。最后根据电力线的特性,检测提取完整的电力线。经过多次试验证明该方法可以有效的在复杂的地理环境中提取电力线。     

基于LSD算法的无人机影像电力线提取方法

根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。     

基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法

针对Hough变换提取直线算法在速度、精度和影像大小三方面的局限,提出一种基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换算法。首先阐述对经典Hough变换的改进策略,对参数空间中ρ的分辨率和θ的分辨率的最佳取值也作了探讨,之后详细说明基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法。实验证明,本文提出的算法能显著提高实际影像处理的速度和直线提取的精度,特别是对比较大的影像具有计算量小、抗噪能力强等特点。     

SLIC算法和OTSU算法结合的道路提取方法

针对基于像素的道路提取方法的不足,使用一种基于超像素分割算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)和自适应阈值分割算法(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法)相结合的道路提取方法,可以较好地解决在遥感图像中分辨率较高所造成的非道路地...     

采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法

同名道路要素匹配是道路网数据增量更新的核心问题。大比例尺下道路网不再是简单的单线节点结构,存在大量的多层车道和复杂立交,难以直接利用现有的道路匹配算法。针对这一情况,提出一种采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法。在匹配前,首先对大比例尺复杂道路数据进行结构特征识别,利用Delaunay三角网生成复杂道路骨架线stroke,并存储骨架线stroke与原始数据结构特征的映射关系;最后利用骨架线stroke与小比例尺道路数据进行层次匹配和类型匹配,并将这种匹配关系转换为实际匹配结果。实验结果表明,该方法能够较好地解决不同比例尺下的复杂道路网匹配。     

一种改进RANSAC的基础矩阵估计方法

针对随机抽样一致性算法估计基础矩阵存在效率低并且估计的精度依赖于抽样质量的问题,提出了一种改进RANSAC的基础矩阵估计算法。该算法采用预检验技术减少计算时间,在计算过程统计每对匹配点被标记为内点的次数,选择被判断为内点次数较多的集合构成候选集合来指导下一次抽样。下一次样本选择在候选集合中完成,并根据当前计算结果更新候选集合。最后选择包含内点数量最多的集合作为内点集。模拟数据和真实图像数据的实验结果表明,本文算法在误匹配和高斯噪声存在的情况下,算法精度和效率都体现出较好的品质。     

一种改进的基于道路网络距离的K近邻查询算法

研究了空间网络数据库中的K近邻查询,提出了一种新的基于道路网络距离的KNN查询算法。这种方法以已有的道路网络模型框架为基础,通过预计算NN表,减少了昂贵的最短路径计算,利用两个链表记录已访问弧段的信息,避免了不必要的磁盘I/Os,从而有效地提高了算法效率。实验结果表明,在目标点分布比较密集的情况下,本算法明显优于其他算法。     

基于SIFT的特征均匀提取改进研究

针对现在基于图像的三维重建面临的图像数据尺度不一和影像分辨率增高特征点增加两个问题,本文提出了基于SIFT的尺度均衡和均匀限制特征点数量的改进策略,通过采用给定特征点数量的方法来控制影像提取特征点的数量.同时根据高斯尺度增大与提取特征点数量成反比的特性,通过构建尺度与特征点数量的比例系数和给定特征点数量就可以获得影像的不同高斯尺度上提取的特征点数量.通过对影像进行格网划分,将提取特征点数量分配到每个格网.通过控制格网提取特征点数量的控制,可以在控制特征点提取数量的同时,获得更为均匀的特征点分布.实验证明,本文改进算法与SIFT算法相比,尺度分布更加均匀,空间分布的比例系数有30％左右的提升,提取特征点匹配的正确率有5％的提升,因此,本文改进算法在基于图像的三维重建中有一定程度的应用价值.