高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究

根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。     

高分辨率遥感影像信息提取方法研究

随着高空间分辨率遥感技术的迅速发展,如何充分应用高空间分辨率遥感影像具有重要意义。而海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。本文在总结高分辨率影像信息提取技术基础上,重点讨论了多尺度分割技术。     

基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。     

基于粒子群优化算法的最大类间方差多阈值图像分割

最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法,对于单阈值分割具有显著的效果,但是对于多阈值分割,计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合,提出了一种新的图像分割方法,该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性,并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值,搜索最优分割阈值,实现图像的多阈值分割。实验结果显示,新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间,降低了运算复杂度,提高了图像分割速度,说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的。     

纹理主方向的遥感影像居民地提取

本文研究利用基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地进行提取。首先,通过傅立叶变换把遥感影像变换到频率域,然后利用Hough变换找出遥感影像的主纹理方向,进而把影像主纹理方向旋转至水平,最后利用灰度共生矩阵方法进行纹理分割。实验结果表明:基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

基于机载激光雷达数据的老街基林场样地单木分割方法研究

机载激光雷达技术凭借着对森林冠层的穿透能力,在森林资源调查中显露出无可比拟的优势。针对林业雷达领域中的单木结构参数提取问题,本文基于局部最大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法(Marked-Controlled Watered Segmentation, MCWS)提出了一种单木分割方法,并评价该方法在样地尺度上的单木分割效果,分析结果表明样地区域总体分割精度F为0.736;结合实测树高对反演树高进行相关性分析,拟合精度R²为0.907,表明本文方法能够较准确地提取单木树冠信息。     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。     

基于Polar1DMLP模型的CCTA冠脉管腔分割方法研究

冠状动脉数字图像造影（CCTA）是一种有效的无创评估冠脉血管狭窄等病变情况的成像技术,对CCTA的自动筛查评估依赖于冠脉管腔的高精度分割。为探索能够分割出高质量的冠脉官腔的算法,本文进行基于深度学习的端到端分割实验以及基于中心线先验信息结合CCTA灰度特征的冠脉管腔分割实验,其中基于深度学习回归方法的Polar1DMLP模型能够结合中心线先验信息得到较好的分割效果。基于公开数据集Coronary Artery Stenoses Detection and Quantification Evaluation Framework中的78组冠脉截段数据进行训练与验证,在16段数据的验证集上得到MSD （mean surface distance）为0.169 mm,DICE为0.796。结果表明本文提出的以中心线为导向信息的Polar1DMLP模型能够较好地整合血管CCTA灰度特征,回归出较为准确的冠脉血管内壁管腔轮廓半径,得到较为平滑的冠脉管腔表面模型,本方法有着较大的潜力以及拓展空间。      

基于目标分割和景观格局特征的城市土地利用分类

根据相同土地利用类型景观格局特征相似的原理,在传统遥感分类方法的基础上,结合景观生态学理论,建立了土地利用分类新方法; 应用SPOT遥感图像提取了北京市五环内的居民用地和非居民用地类型,总分类精度达到了85.9%,Kappa系数为71.1%.本研究结合学科交叉的优势,为遥感技术应用和土地利用信息提取提供了新思路.     

复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法

针对传统随机采样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法对复杂屋顶的分割缺陷,提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先,在点云法向量估计的基础上,利用点法式方程优化种子点选取过程,提高初始平面选择的有效性;然后,采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成,并利用加权函数进行平面内点的迭代修正,提高面片分割的准确性;最后,利用面片竞争方法优化分割结果,实现屋顶点云的分割处理。多组点云分割实验结果表明,该方法能有效抑制虚假平面,对复杂建筑物的屋顶平面分割结果的精确率、召回率和整体精度分别达到96.8%、98.2%和95.1%。相比传统方法,该方法在点云分割结果正确率及耗时方面均有明显优势。