妹岛和世:“不确定性”设计大师

正妹岛和世(Kazuyo Sejima)(图1)[1]是当代炙手可热的女建筑师,她在设计中将空间认识以独特的方式创造出新的典范,向竞争激烈的日本建筑界证明了自己。1995年,她和比自己小10岁的西泽立卫(Ryue Nishizawa)一起成立了SANAA事务所。他们合作默契并不断获奖,2004年设计完工的金泽21世纪美术馆赢得了当年的威尼斯建筑双年展金狮奖,2010年获得了建筑界的最高荣誉普利兹克奖。妹岛认为,"建筑是一     

车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法

针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

基于平面分割的线/线相接、交叉类型判断

线/线交包括多种细分情况,其中线目标间的相接、交叉细分关系的区分在空间数据建模、更新与质量控制等应用中有着重要的作用。本文针对目前线/线相接、交叉关系判断方面的局限性,提出了一种基于平面分割的线/线交“相接”、“交叉”类型判别算法。该算法是以在线/线交的邻域内,一条线总是把邻域分割成两个平面区域为基础,通过判断另一条线中与交相连的两线段是否处在同一个平面区域来判断线/线交的“相接”、“交叉”类型。本文用Visual C#语言编程实现了该方法,并将其应用到时空数据更新系统中,取得了较好的应用效果。     

二维Renyi灰度熵和模糊聚类在图像分割中的应用

针对传统二维Renyi熵阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种改进的二维Renyi图像分割算法。该算法利用两个一维Renyi熵算法的阈值来代替传统二维Renyi法的阈值,使得计算复杂度大大降低;同时为了改善图像分割效果,综合使用了FCM算法。实验结果表明,改进的算法充分发挥了二者的优势,不仅提高了运算速度,且分割效果更好。     

车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。     

几种天绘一号卫星影像分割方法及质量评价

为寻求更适合天绘一号卫星影像的分割方法,文章采用均值偏移分割、分水岭分割、数学形态学分割、连通分量分割4种图像分割方法对天绘一号卫星影像进行分割实验,并从视觉和定量两方面对分割结果进行评估.结果表明:均值偏移方法的分割质量更佳,且分割结果更有利于提升后续处理的效率;几何形态较规则、质地较均一、复杂度较低的地物类型分割质量较高,反之则较低.     

多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法

针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。     

XML和AJAX技术在WebGIS中的应用

在利用WebGIS时引入了XML技术与AJAX技术,能够使得传统WebGIS响应速度慢、异构数据库共享困难等问题得到较好的解决。本文基于Google Maps平台,通过案例整合以上技术,并对大数据量的XML文件按地理位置进行分割处理,应用AJAX异步机制按需获取XML数据,能够避免一次性加载大数据量的XML文件造成内存开销大和带宽浪费,提高了程序的运行效率。     

颜色和形态学在交通标志识别中的应用研究

从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势.