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Freeman链码优先级直线提取算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前直线提取算法的局限性,提出了一种简单高效的提取图像中目标物体直线边界的算法。本算法基于链码思想和数字直线特征,首先对图像进行边缘检测,对边缘检测后的图像按照优先级进行链码跟踪,获取初始链码;然后通过距离约束提高链码的直线性,剔除噪声和细节;最后进行直线合并,完成直线提取。实验表明,本文提出的算法能高效、准确地检测出图像中物体边界的直线,特别对较大的影像计算量小,抗噪能力强,适用于实时处理。 相似文献
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结合边缘编组的Hough变换直线提取 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。 相似文献
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当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。 相似文献
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鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。 相似文献
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对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据,利用变分原理构建能量函数,将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先,从多视图像中提取三维边缘点,以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域;接着,利用灰度一致性测度构建数据项,利用顶点自身曲率构建平滑项,利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项,将3个约束项构建为一个总体能量函数;最后,采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值,将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变,以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验,使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明,经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%,本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上,提高了建筑物模型的准确程度。 相似文献
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叠置分区辅助的相位编组直线提取算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对现有相位编组方法在区域分界线处产生边缘断裂及同一分区内直线拟合难题,提出了一种叠置分区辅助的相位编组直线提取算法。该算法通过两次分区生成交叠的八分区模式,二次分区中心线与一次分区分界线相重合。首先根据初始四分区,将梯度相位相同且相互连接的边缘点编组生成直线支持区,再对其进行边缘分裂,进而拟合出对应的直线。然后将不满足一次分区条件的边缘点再依据二次分区进行直线提取,以弥补一次分区在分界线附近产生的边缘断裂。本文算法原理简单,不需要参数调整。试验验证和对比分析表明,该算法不仅能有效、准确地提取影像上的直线特征,而且对于影像上的曲线特征也能通过直线拟合得到较好的提取结果。 相似文献
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针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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文中总结了基于三角网约束的立体影像密集匹配方法。本次实验采用核线影像,首先在核线影像上使用SIFT算子匹配出一部分可靠的种子点,然后用这些种子点构建Delaunay三角网。该网络能够将所加密的点的位置范围作为一个约束,根据左右影像上同名三角网的位置、左影像上某一三角形重心位置、该三角形在右影像上的对应的三角形的重新坐标,以及左侧重心在右侧像方影像的核线,在核线约束与灰度相似性约束的两层限制下,完成点-点的匹配工作。本文采用Matlab程序实现对待匹配三角形重心的加密,运用核线约束方法,将点匹配的搜索区域由二维降到一维,不但能缩小搜索范围,提高工作效率,而且很大程度上降低了错误发生的概率,既能使得算法的运算速度得以提升,又能使其匹配精度得到较大的改善。 相似文献