一种改进的图像边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法的缺陷进行分析和评价,并针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进的边缘检测算法。新算法摈弃了传统边缘检测算法中将每个像素单独进行考虑的模式,而是将待检测像素及与其相邻的像素作为一个整体来考虑,通过将待检测像素为中心的某个领域进行整体计算,得出能够反映这个领域性质的某些参数,并以此作为边缘检测的判据,进行检测。此算法充分考虑到了中心像素与周围像素之间的关系,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明：新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优于常用的微分边缘检测算法。     

基于LiDAR数据的城市道路提取与重建

本文借助于GIS强大的空间数据管理和分析功能,以Lidar点云数据为数据源,对交通信息系统基础空间数据进行快速采集和更新。文章并且在前人工作的基础上,提出了一种新的基于四维Hough变换的Lidar数据的提取和分类方法,对提取的道路信息进行重构。实践证明,此方法较之传统Lidar数据分类和提取方法,能够有效地解决其计算量过大、噪声过于敏感、道路边缘方向不平行等问题,实现道路的自动提取。     

一种改进的边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法进行了分析和评价。针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进的边缘检测算法。新算法将待检测像素的邻域也作为一个考虑的对象,通过计算该邻域的性质,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明,新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优于常用的微分边缘检测算法。