车载LiDAR点云中交通标线的提取方法

交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。     

基于LiDAR的海岛岸线自动提取研究

为了探讨栅格化方法与图像分割法对海岛岸线提取的效果,本文主要研究了基于Li DAR数据利用这两种方法对某岛进行瞬时海岸线的提取。利用栅格化方法通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波去噪、构建Terrain数据集、创建栅格表面、生成TIN模型及自动生成等高线,从而实现了瞬时海岸线的提取;利用图像分割法是通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波处理、构建TIN模型、生成二值栅格图像、图像处理与图像边缘提取的过程实现瞬时海岸线的提取。对两种方法提取的海岸线进行叠加显示分析,试验结果表明:两种方法提取的海岸线形态结构基本吻合,海岸线提取效率较传统方法均有提高,但栅格化方法提取的海岸线比图像分割方法提取的海岸线更平滑、更细化,边缘信息较为丰富,与实际海岸线更贴切,效果更加理想。     

基于分片变换的图像Copy-Move篡改检测方法

针对图像区域复制（copy-move,C-M）篡改检测方法通常面临的特征向量维度高、计算量大等问题,提出了一种基于分片变换（slicing transform,SLT）的图像C-M篡改检测方法。通过对目标图像进行SLT变换并对图像分片进行分组合并,提取每组图像分片的局部分片密度特征对图像块进行C-M篡改检测。实验结果表明,该方法提出的局部分片密度特征向量能够较好地表征图像特征,较典型的基于分块的篡改检测方法特征维度低,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击和缩放攻击亦具有较好的鲁棒性。     

众包图像数据采集与聚类分析方法探讨

众包图像是由大众经过一定方法获取后通过互联网向公众或相关机构提供的一种开放式图像数据。利用网络爬虫工具在互联网上爬取了一定数量的众包图像,并分别探讨了单张图像聚类方法和多张图像聚类方法,以期为众包技术如何服务于智慧小城镇规划管理提供技术参考。利用K-means聚类方法对单张众包图像进行聚类,并探讨了分别利用Python语言和Java语言编程实现图像聚类的方法 ;利用层次聚类方法对多张众包图像进行聚类。     

基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计

针对任意方向的直线运动模糊图像,说明只能直接在运动方向上得到运动参数,从而设置二维点扩展函数(point spread function,PSF)。在此基础上,应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明,该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5~55像素时对参数的估计误差较小,能保证较好的恢复质量;当模糊范围超出该范围时,估计误差急剧加大,估计值不可信,无法保证恢复质量。     

重金属污染胁迫下盐肤木的生化效应及波谱特征

利用遥感生物地球化学的原理和方法,分析了德兴铜矿的重金属污染状况和植物盐肤木的生物地球化学效应,对盐肤木生物地球化学效应的波谱特征进行了系统的提取和分析.研究发现酸、铜、镉等是德兴铜矿地区主要的环境污染因子,野外调查及样品的化验分析表明盐肤木对铜元素呈现一定的富集作用和很强的位移效应,是适合铜矿复垦的植被.利用导数光谱、包络线去除、红边效应、植被指数等光谱信息处理方法对盐肤木的野外波谱分析表明,随着叶片中Cu等金属元素含量的增大,其产生的毒化效应的波谱特征越明显,盐肤木叶片光谱反射率明显升高,波形蓝移,红边陡坡斜率增大,叶绿素吸收深度变浅,吸收中心稍有蓝移,水的吸收深度变浅,吸收中心位置红移,绿度指数变化明显.对波谱特征及其与重金属含量的相关关系综合分析后认为,红边特征、植被指数NDVI、叶绿素吸收深度与叶片铜含量关系显著,可以作为植被铜污染遥感图像特征提取的参考.     

基于K-L变换的多光谱图像增强方法

为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性.     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

一种Brovey变换图像融合法的改进算法

分析了的Brovey变换融合算法,提出了一种新的基于Brovey变换、对数变换亮度调整的图像融合方法,试验数据的对比和分析证明了其保留多光谱影像的光谱信息.     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.