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相似文献
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1.
在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。提出一种新的混合方法,即采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。在三维重建实验中采用所提出的灰度矩边缘直线拟合定位法和高精度直线定位法进行精度比较,实验证明经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,且计算更简单。  相似文献   

2.
分析了控制点标志的选择与设计,采用了图像处理、Hough变换、角点与直线高精度定位算子等方法,实现了中南大学近景摄影测量二维控制场1 350个人工标志点的自动识别和亚像素定位,仿真图检测平均精度达到±0.05 pixel。  相似文献   

3.
一种直线特征标志的子像素定位方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵伶俐  刘帅  李俊生  傅锦伟 《测绘科学》2008,33(6):76-77,59
在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。不同特征的控制点标志,对应不同的识别方法,因此控制点标志的选择须根据不同的要求,进行综合研究分析。本文提出一种新的混合方法,首先采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。通过实验证明:经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,证明了该混合方法的有效性。  相似文献   

4.
圆形标志中心子像素定位方法的研究与实现   总被引:18,自引:1,他引:18  
采用回光反射材料制作圆形回光反射标志,经摄影后得到标志的“准二值影像”;对标志的椭圆影像进行亚像素边缘提取,经最小二乘椭圆拟合后得到标志中心的子像素级位置。试验表明,可以达到0.02像素的定位精度。  相似文献   

5.
视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘祥磊  童小华  马静 《测绘学报》2015,44(6):663-669
针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法。该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪。试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上。  相似文献   

6.
近景摄影测量中人工标志点及其定位方法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
数字近景摄影测量中人工标志点的识别和子像素定位是进行同名点匹配和三维重建的基础。通过对目前常用的圆形标志点、方形对顶角标志、十字形标志的特点和常用子像素定位方法及定位精度的分析,总结出了上述各种人工标志点的适用范围。  相似文献   

7.
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度。传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求。文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心。该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度。其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求。  相似文献   

8.
Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位   总被引:10,自引:0,他引:10  
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求.  相似文献   

9.
特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。  相似文献   

10.
特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。  相似文献   

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