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21.
22.
一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络. 相似文献
23.
DEM误差检测与改正方法初探 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要叙述了采用局部区域基本约束技术对数字高程模型进行检测及改正的方法。描述了DEM的自动检测和自动误差改正原理和算法,并详述了DEM的误差检测及改正方法的实现过程。 相似文献
25.
提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。 相似文献
26.
对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。 相似文献
27.
28.
高国勇 《测绘与空间地理信息》2015,(6):98-100
聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。 相似文献
29.
30.
随着测绘科技、计算机及网络技术的飞速发展,完全基于4D数据构建的数字城市已不能适应信息时代对于属性信息"准、全、新"的要求。可量测立体影像和360°全景影像数据将原来地理信息数据由4D上升到5D,弥补了4D数据的缺憾。本文主要介绍了这两种数据外业采集和内业处理的方法和过程,对未来数字城市建设数据采集方法的改进有一定的参考价值。 相似文献