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提出了一种提取山脊线和山谷线的新方法。基于矢量等高线,以Mean Shift思路为全局步骤,以多因素流水模型为局部追踪依据,在提取特征点的同时完成山脊线、山谷线追踪。首先建立等高线间的拓扑关系,确立追踪起点;然后分割等高线弯曲,并依此建立虚拟扇形区域;最后,建立多因素流水模型,根据"流向最大概率"原则,追踪山脊、山谷线。实验结果表明,该方法能更加准确地提取地形特征点,增强抗噪性,并在特征点提取的同时完成山脊、山谷线的连接,大大减少运算量。 相似文献
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地形特征包括地形特征点和特征线,它们是进行地貌分析与处理的重要手段,也是地貌结构化综合的重要内容。本文提出并实现了一种新的等高线特征提取方法。该方法通过对等高线进行凹凸段划分,获得等高线特征段（包括凹段和凸段,分别对应山谷和山脊）,并利用最大角作为约束条件、特征段的边作为约束边对所有特征段构建约束型Delaunay三角网（简称CDT）。然后,获取特征段CDT的骨架线作为局部特征段的地性线树,并将每棵地性线树的叶节点作为相应特征段上的特征点。最后,利用特征段及其CDT对特征点进行匹配,完成地性线的追踪,生成地性线。论文最后做了相关的实验,对该方法的有效性进行了验证。 相似文献
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Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。 相似文献
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针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升. 相似文献
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针对传统单点测量技术在监测范围及效率方面存在的问题,该文研究了一种基于特征线的高压线塔变形监测方法。因为高压线塔的塔腿对其安全运行起着重要作用,所以选取塔腿棱线作为特征线,分析塔腿变化情况。通过截面角点提取、塔腿提取及塔腿棱线提取等过程,求取同期塔腿棱线不同分段之间以及不同时期塔腿棱线相同分段之间的偏移角度和方向。基于某高压线塔两期点云数据的实验结果表明:该方法能够从复杂的高压线塔点云数据中,提取出塔腿部分点云,进而提取塔腿棱线,最后根据特征线的方向向量分析塔腿偏移角度及方向,得出高压线塔仍处于安全状态的结论。 相似文献
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针对传统地形特征点提取方法未能全面顾及地形特征点空间特征的问题,该文提出一种顾及空间特征的地形特征点提取方法.该方法在系统分析地形特征点的空间分布差异性、空间耦合性、层次等级性的基础上,采用均值变点法确定适宜阈值,利用成熟的水文分析法提取沟谷线和山脊线.在此基础上,通过窗口分析、矢量分析等方法实现对山顶点、鞍部点、脊线源点、脊线交点、径流源点、径流节点、流域出水口点的有效提取和分级.以福建省九龙江支流吕凤溪流域30m空间分辨率数字高程模型进行实验.从目视解译、地形模型对比、分级适宜性3个角度对提取结果进行评价,同时分析了空间分辨率对地形特征点提取的影响.实验结果表明,所提方法能有效保证地形特征点提取结果的准确性,空间分辨率对地形特征点提取结果的总数目、最高级别和分级数目以及空间位置具有重要影响. 相似文献
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本文在深入研究地表曲面函数的流水矢量模型后,根据山脊线具有分水性和山谷线具有合水性的物理特性,利用有关数学原理,推导出山脊点和山谷点是该点流水矢量正交地形断面上局部区域流水矢量模的极小值点;并以此为依据,提出了一种基于地形点流水矢量的山脊线和山谷线特征点的提取方法。该方法将传统的山脊点和山谷点的判别标准合二为一,使算法设计更加简单,程序执行效率得到提高。试验表明,该方法所提取的山脊线和山谷线候选点具有较好的抗噪力,且不受山脊线和山谷线走向的影响,所提取的山脊线和山谷线上的点与实际地形更加吻合。 相似文献
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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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基于特征点的高程点自动抽稀法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统地形图缩编中高程点抽稀存在的问题,提出基于特征点的高程点抽稀的方法,使用此方法一方面可以保留特征点处的高程点,另外可以实现高程点的自动抽稀。 相似文献
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针对多尺度表达中同名线要素的变换问题,提出一种层次特征点控制下的线状要素Morphing变换方法,在已有的线性插值Morphing变换基础上,利用层次特征点对线要素进行分段控制,按对应弧段的结点的相对位置在本弧段的相同的相对位置处插入点,提高插值过程中点的位置对应精度,使中间比例尺的插值表达得到优化,提高Morphing变换的精度。 相似文献
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无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。 相似文献
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针对在图像匹配中,传统RANSAC算法在特征点提纯方面效率不高的问题,本文采用空间几何约束算法进行特征点提纯,得到初始匹配点集,再通过RANSAC算法进行特征点精确提纯。实验结果表明:该方法在保证较高精度和鲁棒性的前提下,能有效提高RANSAC算法的时间效率,提高图像的拼接精度和速度。 相似文献
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一种用于机器视觉检测的图像配准快速算法 总被引：2，自引：0，他引：2
图像配准是机器视觉检测的关键步骤之一。针对产品包装印刷质量检测，文中提出了一种新的图像配准算法。其基本思想是：首先进行图像概略匹配得到特征点的概略位置，接着进行特征点的精确检测，根据检测到的对应特征点坐标计算转换参数，最后生成配准图像。实验表明，该算法计算速度快，具有较好的精度和稳定性，适用于在线机器视觉检测等对速度要求高，而图像只有小角度旋转的情况。 相似文献