应用二阶Harris算子的高铁轨道近景影像特征点提取

由于轨道影像具有较高的灰度相似性,传统一阶Harris算法提取轨道影像特征存在时间效率低、特征点聚簇等负面问题,文章针对已有Harris方法的不足,提出了一种基于图像分块自适应阈值的二阶导数Harris特征点检测算法,采用自相关矩阵兴趣值识别轨道图像特征点,并分别对有砟与无砟铁路轨道影像开展特征点提取。实验结果表明,二阶Harris算子在轨道近景影像特征点提取方面具有较高的计算效率,所提取出轨道影像特征点满足均匀分布的空间特征,有效避免了传统方法特征点的聚簇现象。     

一种机载LiDAR数据漏洞检测方法

获取机载LiDAR数据时易受地形起伏、航摄高度、地物镜面反射等因素的影响,导致LiDAR数据出现漏洞,若对其不进行检测处理,将严重影响LiDAR数据的生产与应用。鉴于此,本文利用点云的位置与属性信息,基于等比例内缩和点云格网化算法,检测机载LiDAR数据中存在的漏洞区域,有效支撑了LiDAR数据的质量检测和补摄工作。试验结果表明,该方法检测到的漏洞区域完整、精确,等比例内缩算法与等值内缩算法相比,减弱了地形起伏对漏洞检测精度的影响,且更科学合理。