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《国土资源遥感》2020,(1)
由于收敛速度快、分割精度好,Mean Shift算法被广泛应用于影像分割中,但是处理大遥感影像时,Mean Shift算法存在速度慢、效率低下等问题。为此提出一种基于Mean Shift的分块并行无缝分割算法。首先在分块并行Mean Shift分割的基础上,通过标签影像的统一编码和重叠区域标签值建立对应关系,确定分块线的消除准则;然后进行标签影像的行和列拼接;最后对拼接后的标签影像进行矢量化,生成最终分割结果。实验表明,该算法相对于原始Mean Shift算法,在保证分割结果可靠性的同时大大提高了影像分割的效率,能够很好地解决大批量遥感影像的分割问题。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(8)
道路交通网络是进行各种道路交通网络分析与可视化的基础。构建道路网络的常用方法是运用已有道路面矢量数据提取道路中心线,并自动生成道路网络。提出了一种根据街区面块拓扑关系自动构建道路网络的算法,首先,根据道路面求反得到街区面块并计算街区面块间的拓扑关系;然后,根据街区面块之间的拓扑关系自动建立道路网络拓扑关系;最后,计算路段(网络弧段)中心线和道路交叉口(节点)的几何位置,完成数字道路网络的构建。与以住算法不同,该算法将拓扑关系构建与中心线提取分开,直接由道路面原始数据构建网络拓扑关系,保证拓扑结构的准确性,且为道路中心线提取提供路段交叉口判别依据。实验表明,所提出算法较好地解决了已有算法在自动计算道路中心线时数据预处理复杂和道路面分割难以处理等问题。 相似文献
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针对ROAM算法的缺点 ,对ROAM算法进行了改进。改进算法提出了先分块后构模的思想 ,首先将大规模高程数据进行分块 ,然后根据视点与子块的关系对每一个子块进行细分判断 ,最后 ,用改进的ROAM算法模拟我国荆江地区的三维地形 ,取得了良好的显示效果 相似文献
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深度卷积神经网络支持下的遥感影像语义分割 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分遥感影像语义分割面临的类别不平衡和上下文信息利用不充分问题，本文提出了一种优化的DeeplabV3+算法。首先通过修改交叉熵损失函数，解决数据不平衡问题；其次使用Vortex Pooling取代ASPP模块提高上下文信息；然后采用多尺度输入充分利用图像的多尺度信息，并用投票策略进行特征融合提高图像分割准确性；最后使用形态学作后处理消除拼接痕迹和噪声。在CCF大赛的数据集上进行训练，并与其他经典语义分割算法进行比较。试验结果表明，该算法充分利用上下文信息，有效减少了错误分类，且使分割边界更精确，尤其对于线状目标的捕捉能力更强；在整幅测试影像上的MIoU可达85.21%，明显优于SegNet、U-Net算法。 相似文献
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视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。 相似文献
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基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。 相似文献
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为了实现全球多分辨率地形快速、高效模拟与可视化表达,本文探讨了基于球面退化四叉树的全球多分辨率DEM无缝建模方法,主要内容包括：提出了一种基于球面退化四叉树的全球DEM分块建模方法;设计并实现了四叉树块内（相邻节点间相差任意剖分层次）、四叉树块间、四叉树与非四叉树块间的自适应无缝拼接算法;应用VC++语言和OpenGL工具,设计开发了相应的可视化实验系统,结果表明：该模型方法实现了全球多分辨率DEM的无缝表达,并在保证精度的同时有效简化了全球DEM格网的数目,简化效率为66.8%（剖分层次为12）。 相似文献
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精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。 相似文献
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针对多镜头全景摄像机MPC室内标定参数输出的实际场景球面全景视频存在视差伪影问题,提出一种场景自适应的球面全景视频无缝生成方法,主要包括两方面内容:①MPC球面投影参数最优估计。以实际场景视频重叠区域同名像点为观测值,通过最小化球面投影中心到同名像素对应球面空间点的夹角建立误差方程对球面投影参数进行最小二乘估计,从而降低子相机摄影中心与球面投影中心不重合及场景深度变化对MPC球面全景视频输出质量影响。②MPC球面全景视频生成TPS模型构建。以MPC子摄像机视频像素球面重投影几何为全局变换、以视频拼接线上同名像点为控制点建立TPS模型,实现MPC各子摄像机视频到球面拼接视频的像素直接映射,并能最小化视频重叠区域像素拼接误差,仅通过拼接线附近像素简单混合即可消除视差伪影并实现平滑过渡。模拟成像及实际场景试验结果表明,结合场景内容与摄像机内、外参数,本文方法可实现MPC球面全景视频无缝生成且计算简单、高效,完全满足MPC高帧率视频输出要求,具有良好的应用价值。 相似文献
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基于局部特征的航拍图像拼接算法,是一种比较常用的建立局部地区地图的方式。针对现有的基于局部特征的拼接算法鲁棒性差速度慢等缺点,本文提出一种基于增强KAZE的航拍地图拼接方法。首先建立APAP算法模型,然后利用奇异值分解建立鲁棒性更强的KAZE描述符进行匹配,随后根据匹配点解APAP模型得到网格单应性矩阵,最后以三张航拍图像为一组,以中间图像为目标形变图像分别与左右图像进行拼接,非重叠区域进行网格单适应矩阵高斯加权变换。实验表明,该方法不仅具有很强的鲁棒性,而且拼接速度快,对于多张航拍图像可以减小拼接误差。 相似文献
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影像地图编制中图幅的自动拼接与裁切——以《苏州市影像地图集》的编制为例 总被引：1，自引：0，他引：1
影像图幅的拼接与裁切是影像地图编制中的一个重要环节,其目的是获得一幅完整的表示某一制图范围的基础影像底图。本文首先分析了传统方法的不足,然后提出了一种简单的自动拼接与裁切方法,该方法能方便地处理任意多幅源影像的拼接与裁切问题,有效地提高拼接与裁切的效率与质量。 相似文献