共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
结合电力线在直升机航拍影像中的成像特性,提出了一种复杂自然背景中电力线的自动提取方法。首先,利用Ratio算子从复杂背景中检测出电力线边缘;然后把边缘转化成直线段,对出现断裂与欠连接的直线进行连接与合并;最后,从这些直线段中采样一些点集,利用随机一致性抽样算法(Ransac)从中选择尽可能少但足够的点来拟合成一根完整的电力线,并通过实验证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。 相似文献
3.
分析机载LiDAR点云与影像数据特点,提出了一种建筑物点云与配准后影像相结合的建筑物轮廓信息提取方法。首先,采用α-shapes算法从点云中提取粗糙的建筑物轮廓多边形;然后,采用基于线支撑区域的直线段提取算法从影像中提取边缘信息,并利用投票机制,以点到直线的距离为因子,从中过滤出真实的建筑物边界;最后,提出一种建筑物轮廓精化的新方法,利用从影像中提取的边缘信息修正从点云中提取的粗糙轮廓,并对修正后的轮廓采用道格拉斯-普克算法去除冗余节点,采用强制相交方法恢复建筑物转角,最终得到了准确的建筑物外轮廓多边形,并通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
在充分利用房屋影像特征和目标领域知识的基础上,构造了基于方向信息的弱边缘检测、大跨度直线桥线段提取、角点分析与检测、房屋轮廓推理与证实、房屋轮廓修整与表达等关键算法,以控制注意力焦点处理机制和影像级、符号级结合的运算方式,对大比例尺航空影像中的房屋目标进行提取。本文详细地描述了此方法,并给出了在提取被树荫等环境因素干扰的规整平顶、坡顶房屋方面所取得的效果。 相似文献
5.
一种具有抗弱边缘能力的航空影像房屋自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在充分利用房屋影像特征和目标领域知识的基础上，构造了基于方向信息的弱边缘检测、大跨度直线桥线段提取、角点分析与检测、房屋轮廓推理与证实、房屋轮廓修整与表达等关键算法，以控制注意力焦点处理机制和影像级、符号级结合的运算方式，对大比例尺航空影像中的房屋目标进行提取。本详细地描述了此方法，并给出了在提取被树荫等环境因素干扰的规整平顶、坡顶房屋方面所取得的效果。 相似文献
6.
背景复杂下航拍图像的电力线识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征,提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理,改善图像的对比度;然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由（EDPF）算法对航拍图像进行边缘检测,滤除背景噪声,并检测出电力线边缘;最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高,识别效果更完整,稳健性更好。 相似文献
7.
实现复杂场景下航拍图像的端到端电力线提取是电力线无人机检测的关键。本文通过分析基于深度学习的电力线实例分割实现存在的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的电力线自动提取算法。首先,根据电力线的线性特征,提出一种线性IoU计算方法,改进Mask R-CNN原有的IoU计算,提高电力线提取性能;然后,将改进后的网络在电力线数据集上进行训练,得到电力线粗提取结果;最后,通过线段编组拟合算法,对粗提取结果进行聚类拟合,以解决电力线断裂和误检的问题。试验结果表明,所提方法能从环境复杂的无人机航拍图像中较为准确地提取完整的电力线。 相似文献
8.
9.
10.
针对高分辨率遥感影像的特点,提出了基于多类分割与模板匹配的建筑物轮廓矢量化方法:首先对影像进行多尺度SVM分割获取建筑物候选点;然后在Radon变换结合主轴分析获取建筑物主方向的基础上,引入多类分割思想,构建用于分割的能量函数,基于α-扩展算法解算能量函数,将轮廓线分割为3类边缘线段;接着构建形状先验的边缘模板,进行精确定位以获取边缘线的实际位置,去除锯齿状变形,降低提取结果的影响;最后相邻边缘线相正交得到拐角点,依次连接每一个拐角点,得到规则化的建筑物轮廓。相比于同类其他方法,此方法考虑了边缘点的方向信息和相邻边缘点趋于同一类的先验知识,可得到近似全局最优的边缘线段分割结果,避免了规则化过程中选择初始点和处理顺序的麻烦和不利影响,同时充分利用了影像特征,对边缘线段进行精确定位,减弱建筑物提取结果误差的影响。对不同影像的实验结果证明此方法可得到规则化的建筑物外轮廓线,不考虑提取过程中遗漏的建筑物,矢量化结果平均准确度为89%、完整度98%、几何形状相似性87%、整体质量85%。 相似文献