共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
Segmentation and edge regulation are studied deeply to extract buildings from DSM data produced in this paper. Building segmentation is the first step to extract buildings, and a new segmentation method-adaptive iterative segmentation considering ratio mean square-is proposed to extract the contour of buildings effectively. A sub-image (such as 50×50 pixels) of the image is processed in sequence, the average gray level and its ratio mean square are calculated first, then threshold of the sub-image is selected by using iterative threshold segmentation. The current pixel is segmented according to the threshold, the average gray level and the ratio mean square of the sub-image. The edge points of the building are grouped according to the azimuth of neighbor points, and then the optimal azimuth of the points that belong to the same group can be calculated by using line interpolation. 相似文献
2.
3.
利用三维激光扫描技术测得的建筑物点云数据能够较清晰地表示建筑物的三维空间信息,提供高精度、高密度的建筑物表面描述。点云本身不直接显示自身所包含的特征信息,在进行局部形变提取时,需要进行点云分割工作。现有的应用于建(构)筑物的分割算法大多依赖于建(构)筑物特征设定突变阈值,当遇到复杂场景时,这些假设往往会导致错误。随着机器学习在点云处理领域的延伸,建(构)筑物点云数据边界的识别和分割有了新的实现思路。本文以某矿区工作面上方铁路桥两期三维激光扫描数据为例,采用神经网络方法对桥拱钢结构实行分割提取,在对1000万个标记桥梁点云数据进行训练后,神经网络模型可以学习操作人员识别点云中各点的属性并进行标记,并提取两期数据中的钢结构点云;对使用神经网络分割出的桥拱钢结构点云进行分析,通过对钢结构底边线进行特征线拟合、长度提取,计算钢结构的位移及拉伸量,并结合桥拱位移、形变量分析桥梁形变。研究表明:使用神经网络模型对标记数据进行训练可以有效识别建(构)筑物特征,并应用于建(构)筑物局部形变分析。 相似文献
4.
以资源三号卫星多光谱影像为研究数据,通过近红外波段进行阈值分割,得到含有水体及噪声的阴影区域;然后,对初次分割结果在其余波段进行二次分割达到剔除噪声和提取阴影区域的目的;之后对原始影像进行边缘检测与提取,结果与阈值提取结果进行叠合,通过膨胀或腐蚀对阴影提取结果进行修正;最后,得到较好的阴影提取效果。 相似文献
5.
利用机载LiDAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。 相似文献
6.
城市三维遥感信息的快速获取与数据处理 总被引：4，自引：2，他引：4
三维遥感信息的快速获取和处理一直是遥感对地观测的目标之一。机载三维成像仪就是能够准实时地获取地面三维遥感信息的技术系统。在国家 86 3计划的支持下 ,经过原理样机和实验样机的研制及飞行实验 ,表明三维成像仪已经完全可以快速同步获取地面目标的地学编码图像和数字地面模型 (DEM) ,效率要比常规技术高很多。2 0 0 0年 10月我们利用机载三维成像仪在北京中关村科技园区进行了三维遥感飞行试验 ,获取了原始数据 ,经过数据的检查和规格化同步 ,用开发的三维遥感信息处理软件进行了快速处理 ,最终生成了测区的 DEM和地学编码图像 ,最终得到中关村地区的建筑物三维信息 相似文献
7.
针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。 相似文献
8.
基于边缘特征的变化检测方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法．该检测方法对于检测线状目标变化具有较好的效果，同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。 相似文献
9.
一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
10.
11.
本文针对地形起伏较大、无明显建筑物的航空影像,分析了SUSAN算法角点检测理论,提出一种提取孤立特征点的方法.该方法先对图像进行梯度幅值运算,然后对梯度幅值进行Otsu法阈值分割,设计模板并对孤立特征点进行套合,最后利用SUSAN算法计算原始影像的角点初始响应,经过非极大值抑制提取孤立特征点.经实骑证明,与传统的Har... 相似文献
12.
为了实现SAR图像区域网平差时连接点的自动稳健提取,面向相同侧视方向、近似平行轨道的异轨SAR图像,针对其方位向相对几何畸变较小、距离向相对几何畸变较大的特点,提出一种采用差异化约束的SAR图像连接点提取方法。该方法在构建SAR图像影像金字塔的基础上,采用增大方位向边长的长方形匹配窗口由金字塔顶层向下逐层进行相关系数匹配,利用方位向强约束、距离向弱约束的差异化随机采样一致性算法剔除误匹配点,并利用方位向全局双线性变换模型与距离向局部双线性变换模型进行下层金字塔影像的匹配点位预测。采用Envisat ASAR图像和国产机载SAR图像分别进行了连接点提取试验,验证了本文方法的有效性。 相似文献
13.
针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。 相似文献
14.
高分辨率遥感影像建筑物分级提取 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 相似文献
15.
目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。 相似文献
16.
17.
利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
18.
Cheng Qiao Jiancheng Luo Yongwei Sheng Zhanfeng Shen Zhiwen Zhu Dongping Ming 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2012,40(3):421-433
Water is one of the most common and important objects on the earth, and its extraction is of great significance to many related researches in remote sensing domain. However, water always appears diversely, which makes its extraction not so simple. Many former methods are developed to extract water, which mainly based on a single model and only use spectral information, but the results are not so satisfying. An adaptive extraction method based on normalized difference water index (NDWI) is proposed here to extract water completely and accurately from remote sensing image. This study first compute NDWI to enhance water??s spectral information, and then it is redefined so as to use the modified histogram auto-segmentation method to initially separate water from background; next, after segmentation, water pixels can be searched out and are taken as seed points to proceed region growing to get the local area of water; last, the edge of the local area is searched by a window template, and iterative classification within it is employed to precisely extract water??s precise partition. Experiments are carried out here on an ETM+ image of a paralic area to extract water. Through comparison with other commonly used methods, it shows that the performance of the proposed method is superior to the others. 相似文献
19.
本文根据三维激光扫描的特点,设计提出一种从点云数据中分离出目标对象的特征提取方法。首先根据激光回波信号特征和采样点距离特征进行阈值确定,然后通过将回波信号强度和距离信号位于各自阈值范围之外的对象滤除,从而得到滤波后的目标物体点云数据集。应用上述方法对室外建筑物数据进行试验,得到较好的效果,表明该方法适用于部分目标对象的初步分离。 相似文献
20.
本文利用智能手机GNSS信噪比观测值在建筑物周围的变化特征,分析其与建筑物对GNSS信号遮挡的关系,提出了一种二维概率地图的概率消减反演算法和建筑高度的邻近边界点体素化反演算法,进而采用大量观测数据反演三维地图,并对反演精度进行分析。试验结果表明,在5 m栅格地图上,取高度角为5°以上卫星的GNSS信噪比数据,达9000历元时各项精度趋于稳定,超过12 000历元时反演的建筑物中心坐标、建筑面积、角点点位及建筑高度综合效果最佳。其中心点位误差为1.16～1.74 m,面积误差为1.12%～2.39%,角点误差绝对均值为5.00～5.30 m,均方根误差为5.82～6 m,建筑高度误差为0.04～2.1 m,基本实现了利用智能移动终端GNSS信噪比数据反演三维地图的目标。 相似文献