基于对比度增强和形态学的遥感影像道路提取

提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。     

基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法

针对非城区影像纹理特征缺乏、特征不明显、影像特征点提取困难和图像特征附近可能出现冗余特征点问题,本文提出一种基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法。首先用高斯函数对图像进行卷积运算生成平滑图像,将原图像与平滑图像进行差分运算生成增强纹理特征的差分图像;然后基于Harris算法进行差分图像特征点提取,进行特征点局部窗口的非极大抑制,剔除冗余特征点,提高特征点提取精度。实验证明,本文算法可以改善纹理贫乏影像区的特征提取效果,有效删除冗余特征点,并提供质量较好的特征控制点。     

基于多源遥感图像和复杂网络的城市主城区识别方法

针对现有的采用遥感图像的城市主城区提取方法仅利用数据光谱特征,未考虑城市的空间结构特征的情况,本文提出了一种基于多源遥感图像和复杂网络模型的城市主城区提取新方法。首先,采用八邻域极值法识别夜光图像的特征点,通过最佳路径成本法识别特征点的连接边,从而构建夜光图像复杂网络;其次,利用特征向量中心度改进复杂网络模型核心边缘结构识别方法,弥补其无法顾及节点邻域特征的不足;最后,依托分形网络演化算法获取Landsat-8图像的图像对象,构建夜光图像复杂网络节点与图像对象的空间映射关系,实现城市主城区提取。本文以沈阳、成都、西安3个城市为研究区域,以2019年的NPP/VIIRS夜光图像和Landsat-8图像为数据源,实验结果表明本文识别方法的总体精度为0.880 0,Kappa系数为0.741,较传统方法分别提高了0.119 8和0.255 9。     

基于栅格的点云数据的边界探测方法

分析三维激光扫描点云的数据特征,得到一种将三维点云数据转换为深度图像形式后提取边界的方法。通过原始点云数据扫描线分组分行使点云数据实现X,Y方向数据的规格化,以Z方向代表深度,将规则的点云数据转换为图像形式。采用图像边界提取方法——Canny算子来提取边缘信息,并将其转换到三维空间中显示出来。实验表明,基于栅格的点云数据的边界探测方法能快速实现三维点云边界的提取与显示,可应用在基于边界特征的点云配准、点云的角点检测、点云的三维建模等后续处理工作中。     

利用局部自适应阈值方法提取ORB-SLAM特征点

智能驾驶车辆的定位和建图是智能驾驶车辆的关键技术之一,针对ORB-SLAM中的特征点提取为固定阈值的问题,本文提出了一种局部自适应阈值方法提取特征点。首先,对局部自适应阈值的计算方法进行了阐述,主要利用图像对比度设置自适应阈值;然后,在FAST算法基础上构建了高斯图像金字塔,采用灰度质心法解决特征点的尺度不变和旋转问题,在图像金字塔的每层图像中划分图像网格区域,并遍历计算每层图像网格区域的对比度来设置每个网格区域的局部阈值;最后,在每个图像网格区域中完成特征点提取并利用四叉树结构存储特征点。测试结果表明,本文算法在阴天场景提取的特征点数量比原算法提取的数量多61.9%,在光照充足场景下多23.3%;在阴天场景和光照充足场景下,本文算法提取的特征点数量的波动比原算法提取的特征点数量波动小。     

基于二进小波变换的SAR图像湖岸线提取

本文阐述了一种基于二进小波变换的从SAR图像中提取湖岸线的方法。该方法首先利用边缘和噪声的奇异性在二进小波变换中随尺度变化具有不同的传播规律来检测边缘点，然后利用基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接，实验结果证明，这种方法可以有效的消除SAR图像中存在的斑点噪声对边缘提取的影响，准确的提取湖岸线。     

改进的边缘角度直方图在遥感图像检索中的应用

针对基于形状的遥感图像检索中区域分割困难这个问题,本文提出利用边缘角度直方图作为形状特征对遥感图像进行检索;针对遥感影像分辨率和颜色反差对检索性能的影响,本文提出采用多尺度分析的思想,提取图像在多个尺度上的边缘角度直方图特征进行检索。通过单一尺度边缘角度直方图特征和多尺度边缘角度直方图特征检索的对比实验,揭示了本文所提出的改进方案使遥感图像的检索精度提高了约31个百分点。     

一种基于小波变换的图像配准方法

提出一种基于小波变换的图像配准方法.该方法首先用小波变换提取边缘特征点,同时构成小波金字塔影像.在最高层利用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度,经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对,利用这些特征点对待配准图像进行配准纠正.实验结果表明,改进方法有较好的效果,可用于广泛应用领域.     

结合遥感影像和DEM的线性体特征提取

利用遥感影像提取的线性特征具有较高定位精度,但不能保证线性特征和地质构造相关;利用DEM提取的线性特征能较好地反映地形特征,但存在边缘点定位不准、难以连接的缺点。本文提出一种结合两者优势的线性体特征提取方法。首先利用嵌入边缘的标记分水岭分割方法提取遥感影像线性特征,在保留弱边缘的同时去除伪边缘;然后利用DEM地形和水文分析提取断裂带、山脊线、山谷线;最后利用边缘点匹配保留与地质构造相关的边缘点利用数学形态学的腐蚀、膨胀方法进行结果后处理,连接相邻边缘点以获得最终结果。秦皇岛市山区的试验结果表明:该方法能快速、准确地获得连续线性体特征,较好地刻画研究区的地质构造情况。     

三维点云边缘检测和直线段提取进展与展望

从图像中提取边缘和直线段是计算机视觉研究的热门主题,近年来,随着三维点云数据质量的不断提高,从三维点云数据中提取边缘和直线段得到了很多学者的关注,已取得了一些研究成果。本文探讨了从三维点云数据中检测边缘和提取直线段的基本思想,对已有的方法和研究现状进行了较全面的综述,介绍了具有代表性的三维点云边缘检测与直线段提取方法,并对各个方法的特点和缺陷进行了分析,最后对三维点云边缘检测与直线段提取研究的前景进行了展望。