基于模板匹配的航片框标定位法

针对数字化航空影像提出了一种新的基于影像匹配的框标定位方法。先通过内边缘检测搜索框标所在的匹配窗口,然后采用模板匹配的方式确定框标的概略位置,再依据所有的框标概略位置整体确定模板图像的旋转参数,进而对各框标进行精确的匹配定位。为简化算法,还提出了一种基于数学形态学的框标模板构建方法。实验证明,本算法自动化程度高、稳定、快速。     

基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。     

基于形态学特征和神经网络的遥感影像分类

在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。     

基于形态学理论的自动目标识别技术--自适应BP学习算法

在设计了一种具有实用意义的形态学开、闭滤波的神经网络模型基础上，完成了用于目标检测识别的优化学习算法，为克服BP算法存在的收敛速度慢、需要选择学习参数且无法保证全局最优等固有缺陷，将启发引导策略与学习规则相结合，采用了一种动态调控学习参数的自适应BP学习算法。试验结果表明，该算法不仅能适应复杂多变的背景环境，而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。     

基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路半自动提取

针对基于矩形模板匹配的道路提取方法在影像中存在较大弯曲路段提取效果不佳的问题,提出了一种基于圆形模板的半自动道路提取方法,用圆形模板取代矩形模板搜索道路中心点,省去了旋转角度计算,结合影像灰度、形态学梯度以及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法搜索加密道路中心点,最终得到道路中心线。实验分析和比较表明,该方法在继承模板匹配的优势的同时较好的弥补了矩形模板的不足,提取效果较好。     

数学形态学在GIS空间分析中的应用

讨论了数学形态学在基于栅格数据结构的地理信息系统(GIS)空间分析中的广泛应用。提出了基于形态变换的GIS空间操作(图层叠置、缓冲区建立、邻城分析和图元量算)方法,网络最短路径的形态学算法,应用灰度级形态学解求通视图的新思路。     

结合纹理和形态学特征的高分遥感影像建筑物震害信息提取

为提高震害信息获取时效性,对基于我国国产高分遥感影像的建筑物震害信息提取方法进行深入研究,本文以2017年5月11日新疆塔县M_S5.5地震为例,利用该地震前后极灾区高分遥感影像,利用结合纹理和形态学特征的方法进行了建筑物震害信息提取,通过变化检测分析获取了极灾区建筑物震害信息,并与基于像元级和基于目标级的信息提取结果进行对比,采用震后无人机影像目视解译结果对本文结果进行了精度验证。结果表明:通过缩减研究区范围可大力提高数据提取精度和速度;运用灰度共生矩阵、二值化、数学形态学等方法对影像进行迭代运算,能较好地提取高分遥感影像中的建筑物信息;通过对地震前后建筑物提取结果进行变化检测分析,能够有效地提取完全倒塌的建筑物,信息提取总体精度为90.45%,比基于像元级和基于目标级信息提取结果的精度分别提高了5.78%和5.23%,可为震后快速确定人员压埋点、部署救援力量提供决策依据,提高地震应急救援的时效性。      

基于小波包分解和形态学融合的地基云图边缘检测

采用一种基于小波包分解和数学形态学融合的边缘提取方法用于地基云图的边缘检测．首先对图像进行基于小波包分解的边缘提取,然后对图像进行数学形态学的边缘检测,最后利用图像融合技术对两幅图像进行融合得出最优边缘图像．通过Matlab软件验证和比较,表明该方法实际使用效果较好     

利用云导风矢量的台风中心自动定位

文中提出了一种利用云导风矢量图进行台风中心自动定位的方法。云导风矢量通过对具有一定时间间隔的两幅相关卫星云图进行模板匹配而得出。模板匹配就是根据已知模式的图像在一幅陌生图像中寻找对应于该模式的子图像的过程。根据气象知识 ,台风云系运动的特点是中心平移量大而自旋很弱 ,且台风中心与台风云系整体的移动方向一致 ,因此求出云导风矢量图中与台风整体移动矢量大小和方向一致的矢量集合的最密集区 ,经过数学形态学处理后便得到台风中心