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基于等高线簇分析的复杂建筑物模型重建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,基于LIDAR点云数据的建筑物重建模型一直是研究的热点。目前,出现的许多算法对简单建筑物,如平顶房屋、人字行屋顶及其他规则房屋的重建取得了不错的效果,但是,对于结构复杂的建筑物重建问题仍然有待解决。针对这一问题,本文提出了一种利用等高线簇分析从LIDAR数据中自动重建复杂建筑物模型的新算法。该算法是一种自底向上的数据驱动方法,以等高线所反映出的建筑物轮廓特征为基础,充分利用等高线封闭性和明确的拓扑关系,采用等高线形状分析的方法来实现建筑物的检测和模型识别与重建。算法实现分为4个步骤,首先,通过对LIDAR点云数据的DELAUNAY三角化跟踪提取等高线,然后利用等高线的长度,面积等形状参数来提取建筑物等高线,再通过拓扑分析,以及形状匹配的方法对等高线进行分簇,得到同一建筑物不同组成部分的等高线簇,最后,对各簇等高线进行模型参数优化并按拓扑关系进行重组得到完整的建筑物模型。通过对多层次、多曲面等复杂建筑物的重建实验证明了此方法的可行性。 相似文献
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空间数据增量信息提取是空间数据库增量更新的基础,而要素几何匹配则为空间数据增量信息提取的关键流程之一。针对面状要素几何匹配时所产生的单一匹配算子匹配准确度低,以及多算子加权匹配算法匹配效率低、冗余度高、结果不准确等情况,本文提出一种基于多层次匹配的面状要素几何匹配算法。该算法以反映面状要素位置、大小、形状特征的质心匹配算子、面积重叠度算子以及转向角函数匹配算子为基础,并按各算子复杂度进行层次匹配规则设计,以提高算法效率、保证匹配的准确性。本文通过2种方法进行对比实验,结果表明：层次匹配算法匹配完整度和准确度均能达到90%以上,可以很好地进行面状要素几何匹配;与加权匹配方法相比效率更高,代价更小,且所得匹配结果比加权匹配方法所得结果更加准确。 相似文献
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地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献
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基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。 相似文献
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通过对加速鲁棒性算法特征关键点提取和匹配的研究,提出一种改进的车头加速鲁棒性特征点提取方法,该方法在车头图像像素梯度变化较大的范围内提取关键点,然后采用最近邻比例算法进行特征点匹配。实验结果表明,提出的改进方法不仅能够筛选出鲁棒性较强的关键点,同时提高了特征的提取速度和匹配效率,在总时间上比尺度不变特征变换算法提高了3~6倍;比加速鲁棒性算法提高了近1/4。 相似文献
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空间目标匹配方法的应用分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好地发挥地理空间数据的作用,扩展地理空间数据的应用范围,在实际应用中常常需要对多种来源的、表达同一区域的空间数据进行集成,或利用新近(或现势性高)获取的空间数据对旧的(现势性低)空间数据进行更新。在实现多种空间数据集成或更新过程中,一个关键技术就是对不同的空间数据集进行匹配,以寻找匹配目标对,进而探测不同空间数据集的差异或变化。目前,已提出了许多种匹配方法,这些方法在很大程度上都具有一定的优势或不足。鉴于此,本文系统地回顾已有的空间目标匹配方法,并进行详细地分析与比较,以利该方法的未来发展更为实用。 相似文献
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基于视频的交通流参数智能检测系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
实现了一种利用计算机视觉和图像处理的方法来检测车流的智能检测系统。首先利用输入的图像序列完成自适应的背景重建,通过目标分割和特征提取实现目标检测和运动跟踪,然后提出将HSV颜色空间特征应用于车辆目标匹配的方法和一种新的快速非均匀量化算法,用于跟踪发生融合的目标,最后对各交通流参数进行计算和统计,并对系统实现过程中出现的问题进行分析和总结。 相似文献
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基于RCNN的无人机巡检图像电力小部件识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着无人机（UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机（SVM）、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络（RCNN）通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。 相似文献
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在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。 相似文献
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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
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随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。 相似文献
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针对小波变换和多级中值滤波各自在去噪方面的优点和不足,提出了一种新的图像复合去噪算法;该方法先对图像进行中值滤波,然后再用小波变换和中值滤波相结合进行进一步的滤波处理,得到最终的滤波图像。实验表明,该种方法在有效去除噪声的同时还很好的保护了图像的边界,图像的视觉效果良好。 相似文献
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商业和工业领域中,室内行人、车辆、机器人的位置信息正逐渐成为人们关注的热点,并随之产生了大量的室内定位技术和方法,如使用无线信号、地磁、超宽带和超声波等方式进行室内定位。然而,目前的这些室内定位方法大多需要额外辅助设备的支撑,增加了定位成本和硬件开销。视觉定位作为一种目前较为流行的定位方式,具有实施成本低、不依赖任何外界辅助设备等优势。其中,构建带有位置标签的图像数据库是视觉定位方法的关键环节,而传统的构建图像数据库方法人力开销大、时耗长。因此,本文提出一种运动恢复结构（SFM）和航位推算结合的视觉定位方法,能够快速构建图像位置数据库、大大降低人力开销。该方法主要包括2个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段主要实现图像序列位置的自动标注,通过采集行走路线上的手机内置传感器信息和视频信息,提出一种多约束图像匹配方法用于视频图像的连续匹配,将匹配结果用于SFM方法,可以得到相邻图像间的运动角度,使用行人航位推算（PDR）方法标注图像序列的轨迹坐标。在线阶段使用提出的图像匹配方法计算查询图像与数据库影像间的匹配点数量,将匹配点最多的K个数据库影像位置坐标加权平均作为查询图像的定位结果。最后,分别在2种典型的室内环境下进行实验,结果表明本文方法在离线阶段位置标注的平均误差为0.58 m,在线阶段图像匹配定位的误差范围在0.2~1.4 m。 相似文献
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目前,物理模型的单幅图像去雾已成为图像去雾算法研究的重点。在分析了暗原色先验知识的单幅图像去雾算法基础上,针对暗原色先验去雾算法时间复杂度大的缺点,比较了目前已有的暗原色先验改进去雾算法,提出了一种新的暗原色先验单幅图像去雾改进算法。通过引入快速、各向同性的低通高斯滤波器,实现对透射率图的平滑均匀,以代替暗原色去雾方法中精妙但时间复杂度高的软抠图算法;对于图像中图层交界处,提出了以区域中值滤波方法进行修正的算法,以及满足自适应要求的全局大气光求解详细算法。实验结果表明,结合了以上3点改进的快速去雾算法在保证图像去雾效果的同时,能大幅度提高暗原色去雾算法的速度,适用于对工程上的图像、视频实时去雾。 相似文献
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地理立体视频是对视频帧扩展了内外方位元素等地理空间参照的立体视频,支持基于位置的视频查询和影像量测,提供了地理空间表达的一种新形式。随着Web服务技术的广泛应用,地理立体视频Web服务将进一步拓展视频GIS应用。本文重点讨论了地理立体视频Web服务原理和系统设计。通过分析服务功能,设计了由数据层、服务层及表现层构成的地理立体视频Web服务框架;利用REST风格的Web服务技术,从资源确定、URI定义,以及资源操作接口、表述格式等方面进行了服务设计,详细定义了检索服务、视频播放服务,以及影像量测服务接口及其HTTP交互机制,以WCF框架和ArcGIS Server平台实现了相应的服务接口。本文以河南大学金明校区为例,开发了地理立体视频Web服务原型系统并进行了应用实验。结果表明,地理立体视频Web服务实现了可视化、检索及量测等功能,适合于Web环境下视频GIS应用开发,对新型可定位多媒体Web服务的标准化具有参考价值。 相似文献
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特征匹配是无人机影像拼接过程的关键步骤,针对传统的特征匹配方法在影像拼接过程中获取匹配点少、特征点分布不均匀、匹配耗时长等问题,本文提出一种基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接算法。首先,利用影像POS信息构建连接矩阵以引导匹配过程;然后在降采样影像上进行影像分块,利用Dense SIFT算子获取初始匹配点,并采用两次NCC方法分别实现降采样影像和原始影像上匹配点的精化;最后,基于共线方程将影像投影至物方面上,完成影像的快速拼接。本文选取2组无人机影像进行拼接实验,将本文算法与SIFT和SURF匹配拼接方法进行对比,结果表明：在影像特征点匹配方面,本文方法获取匹配点数量是SIFT和SURF算法的5倍以上,且匹配点分布更加均匀;在影像拼接结果方面,本文方法不仅能够较快完成影像拼接,而且有效避免了拼接影像中的“重影”现象,保证了较好的拼接质量。 相似文献
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DUPein-jun ZHOUXing-dong GUODa-zhi 《中国地理科学(英文版)》2003,13(1):79-83
In order to apply Satellite Remote Sensing(RS) to minig areas,some key issues should be solved,Based on an introduction to relative studying background,related key issues are propsed and analyzed oriented to the devel-opment of RS information science and demands of mining aress ,Band selection and combination optimization of Landsat TM is discussed firstly,and it proved that the combination of Band 3 ,Band 4 and Band 5 has the largest informaiton amount in all three-band combination schemes by both N-dimensional entropy method and Genetic Algorithm(GA) ,After that the filtering of Radarsat image is disccussed ,Different filtering methods are experimented and compared,and adaptive methods are more efficient than others,Finally the classification of Satellite RS image is studied,and some new methods including classification by improved BPNN (Back Propagation Neural Network) and classification based on GIS and knowledge anre propsed. 相似文献
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针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法.首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用GVFSnake模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界.经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高. 相似文献
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杜鸿南 《成都信息工程学院学报》2014,29(3):227-231
为保留目标的同时尽可能多地抑制图像背景杂波,在研究形态学滤波、空域平滑滤波、小波域平滑滤波以及它们级联的背景杂波抑制算法的基础上,提出形态学滤波和小波域平滑滤波级联的杂波抑制算法。该算法先对含有微弱目标和白高斯噪声的原始图像进行空域形态学滤波,然后对形态学滤波结果进行小波变换,在小波域中对各小波系数分别平滑滤波,用滤波前的小波系数减去滤波后的小波系数得到差值系数,对差值系数再进行逆小波变换。仿真测试表明,提出的算法在得到的残差图像中目标邻域信杂比(SCNR)平均增益比空域形态学滤波算法和空域平滑滤波算法等均有较明显的提高,为后续的目标检测与跟踪提供了良好的保障。 相似文献