矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

MAPGIS中图象矫正方法介绍及实际应用

本文主要介绍MAPGIS如何进行图象转换、校正控制点的选取、图象的矫正等详细的方法和步骤，以及实际工作中图象矫正的应用和存在的问题。     

模糊模式识别在提高地图矢量化精度中的应用研究

在GIS地图矢量化中,由于原始数据的获取,软件算法精度等原因使得矢量图形存在误差,本文阐述了模糊模式识别方法的原理,探讨了利用模糊模式识别对一些常用图形(矩形、圆、三角形等)进行矫正的方法,并应用于对一些具有模糊特征的地物边界进行判别。     

基于样条函数对线状目标矢量化的表示

在分析遥感影像中提取的线状目标的基础上,利用样条插值函数,对提取的线状目标矢量化表示进行了研究。主要过程包括目标的分解、插值点的选取、插值函数的选择、特征点的增加等。实验结果表明,提出的方法能有效地表示提取的线状目标,减少数据冗余,具有好的光滑性。     

扫描地形图中居民地街区提取和矢量化方法

提出了特征点提取和总体最小二乘拟合相结合的新方法,对扫描地图上的居民地街区进行提取和矢量化。本文首先对居民地街区进行轮廓跟踪得到初始的矢量数据,通过特征点提取进行数据压缩,再利用总体最小二乘方法对每条边线进行拟合,得到最终的矢量数据。此外,还提出了三个精度指标,对实验图中矢量数据的精度进行定量分析。结果表明,该方法能够提高居民地街区矢量化的准确性,消除冗余数据。     

基于工业CT的逆向工程中二维轮廓参数化尺寸的获取

获取实物轮廓的特征参数是近些年来基于工业CT的逆向工程领域研究的重点之一,为了达到这一目的,本文改进了ICT图像的轮廓跟踪算法,准确快速地提取出实物的轮廓信息,并与矢量化技术相结合,完成实物任意位置任意方向切片轮廓的几何特征识别,实现了二维轮廓尺寸的参数化,最终集成一套专用的算法软件系统.     

彩色地形图矢量化算法的设计与实现

提出了一种从彩色扫描地形图中提取等高线的方法。其中,在等高线细化方面采用局部细化的策略,在智能跟踪中提出了方向式搜索,不仅避免了像素点的重复判断,而且保证了追踪过程的正确性。采用了一些有代表性的国家标准地形图进行测试,通过计算具体度量指标对提取结果作了定量分析。实验表明该方法在实际应用中具有很好的实用性。     

线性要素栅格数据矢量化快速简便算法设计与实现

基于追踪圆线性要素矢量化算法,总结该方法的特性与不足之处,在此基础上提出改进的追踪框线性要素矢量化算法,并在VS2005环境下采用C＋＋语言实现线性要素矢量化功能。实验证明：该算法具有算法简洁、速度快、内存占用少,容易编程实现等特点,且矢量化效果十分理想。     

Corel PowerTRACE X5栅格图矢量化在地图集编制中的应用

地图集编制中,主要数据均要求为矢量格式,栅格图矢量化是数据处理的一项重要工作,针对一般方法在彩色栅格图矢量化方面的不足,以Corel PowerTRACE X5为例对几类栅格图进行试验和应用,并对结果作分析,在交互控制自动矢量化过程中,当设置100%的精度时,彩色图矢量化精度达98%以上,黑白线画图接近零误差,矢量化取得了满意的结果。     

利用Harris算子进行广义点摄影测量特征提取及其矢量化

提出了一种基于非局部极值抑制的Harris算子,实现了特征点和边缘线的联合提取。采用基于主方向的边缘跟踪,实现了边缘的矢量化存储。实验证明,改进后的Harris算子在特征点和边缘线联合提取时较原始算法效果更好。本算法采用一定的数学模型对边缘线进行拟合,从而进一步对边缘特征进行描述,有利于数据管理和后期的特征匹配。