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利用图割算法进行城市密集点云表面模型重建 总被引：2，自引：1，他引：1
利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题,提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型,首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量,并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云;然后对密集点云添加相应的边,同时对三维点云根据距离进行选取合并;最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题,并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性,使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建,试验结果表明,该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。 相似文献
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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题,提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型,自动提取高层次影像特征;再将影像特征输入分类器,实现遥感影像的像素级分类,从而分割出云覆盖矩阵;最后将云覆盖矩阵转化为云二值图,结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试,结果表明：该方法检测精度较高,速度较快,且无须辅助信息与人工干预,可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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针对资源三号、高分一号等国产高分辨率卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,提出一种通过高斯混合模型拟合影像灰度直方图从而自动获取灰度阈值的云检测算法。首先由影像灰度直方图自适应地获取高斯混合模型初始拟合参数,然后依据期望最大原则对初始参数进行调整,最后根据拟合模型中各高斯分量的分布特点,自动确定该波段影像中云与晴空之间的灰度阈值。实验表明,该算法不受限于卫星光谱范围,同时适用于含云和无云影像,检测精度较高,且不需要辅助信息和人工干预,可满足自动化生产的需要。 相似文献
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高分七号是中国第一颗面向1∶10 000立体测图的遥感卫星,其后视全色影像与多光谱影像通过融合可以得到最高0.65 m分辨率的多光谱融合影像。但在实际生产过程中,发现融合影像存在局部晕边现象。针对这一问题,分析了高分七号卫星影像的误差来源,并提出了全色-多光谱配准误差补偿模型,包含用于补偿线性误差的线性项、用于补偿子线阵电荷耦合器件安置误差和镜头畸变的分段四次多项式以及用于补偿周期性误差的三角级数项。根据该模型设计了求解模式和复用模式两种融合方案。利用中国广东地区和青海地区的高分七号影像数据进行实验验证,结果表明所提模型可以使融合配准精度由最大0.6多光谱像素提升至约0.07多光谱像素,平面误差小于0.25倍多光谱像素的区域占比由不足50%提升到约98%,完全满足融合影像生产要求。 相似文献
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提出了一种基于多星形约束的图割和轮廓规则化的交互式半自动提取高分影像上直角建筑物的方法。首先,通过人工在建筑物上画一条线的交互方式自动得到包含目标建筑物的影像图块;其次,利用双边滤波对该影像块进行保边去噪预处理并进行超像素分割;再次,以交互线所在的超像素为前景,以交互线所得的建筑物范围与影像块边界之间的超像素为背景,进行基于多星形约束图割方法得到建筑物图斑;最后,利用Harris算子检测图斑上的角点,并对角点分组拟合得到规则的建筑物轮廓。为验证本文方法的有效性,分别对两幅不同地区和不同空间分辨率的高分航空影像进行建筑物提取试验,结果表明,该方法不仅交互简单而且具有高效性、准确性和稳定性。 相似文献
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《地理空间信息》2020,(8)
对可见光波段遥感图像进行HSV色彩空间变换,结合图像的亮度特征和饱和度特征,对饱和度通道和亮度通道分别进行同态滤波和直方图均衡化处理,增强目标云区对比度;转换为RGB色彩空间之后,接着进行2%的线性拉伸,结合云的暗原色通道特性生成暗通道图,不断突出云区与非云区对比;最后进行otsu阈值分割提取云区。实验依托实际项目需求,针对原始影像波段少的特点,选取3幅压缩后全色遥感影像为实验数据,并与阈值法进行目视判别和精度统计对比。实验结果表明该方法可以快速、较高精度地检测出云区,所提出的方法对检测数据质量和波段数要求低,检测快速,检测云区较为完整准确、实用性强。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献