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基于Hough变换的航空影像建筑物半自动提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对Hough变换不能检测直线段的缺点,提出了一种改进的Hough变换用于影像中矩形建筑物的半自动提取。同传统Hough变换相比,改进的Hough变换充分利用了Hough变换的参数空间数据,将Hough变换的“投票”过程和直线段的检测过程融为一体,获得直线段的端点坐标。根据直线段的端点坐标消除虚假直线段的过连接,并根据直线段的角度、距离条件合并直线段。最后通过直线段上的若干点利用最小二乘法拟合出一条最佳直线,通过计算最佳直线的交点确定建筑物的角点坐标,完成影像中建筑物的半自动提取。实验结果表明:用改进的Hough变换算法提取出的航空影像中建筑物边缘结果是正确的,定位精度较高。 相似文献
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结合边缘编组的Hough变换直线提取 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。 相似文献
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一种多圆目标的联合检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对现有的几种用于圆检测的方法在检测多个圆时效果不理想,提出了一种运用Hough变换和最小二乘拟合联合检测的新的圆检测方法,它是首先用改进的Hough变换进行粗检测,再用最小二乘拟合进行精确检测,既利用了Hough变换检测多个圆的优势,又利用了最小二乘拟合不能检测多个圆但检测精度高的特点,所以该方法对于多个圆的检测,具有较强的适应能力。 相似文献
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近年来,激光扫描测量技术得到了迅速的发展和广泛的应用,激光点云数据处理成为当前计算机科学和测绘科学等领域的研究热点。特征识别在图像数据处理中占有重要地位,在三维激光点云数据处理中,特征可以用于多站数据拼接、大数据量的简化压缩及建模,因此对特征的提取同样具有重要的研究价值。Hough变换最初用于二维图像的直线提取,后来被广泛应用于二维图像的特征识别,但其运算量极大,并且直接运用到三维可能会导致错误识别等问题。本文根据三维点云特征提取的需要,通过对二维和三维标准Hough变换的介绍和分析,结合激光点云数据处理特点,提出了一种依据法向计算结果进行Hough变换的新方法,该方法不仅能识别平面特征,还可将类似墙角等特征突变点进行有效分离,以便进行轮廓提取等操作。对模拟数据和激光扫描仪实测数据分别进行处理,平面提取的有效率和正确率达到要求,从而证明该方法能够满足点云中特征提取的需要。 相似文献
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结合图像中直线段点密度分布的一些视觉经验,提出一种检测线段的点对分析算法,避免了Hough变换中累加参数空间的复杂计算过程.实验表明,本文方法具有精度高、消耗内存量小并能直接检测出线段及其端点的优点,可应用在弹道轨迹检测、字符笔画识别和遥感图像道路检测等领域. 相似文献
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A Hough transform based approach for extraction of buildings using LiDAR data is presented. It is argued that LiDAR data should be smoothed and sparsed prior to Hough transform for better result. Algorithms to realize this are presented. Further, an algorithm which fits a vector model to extracted buildings is outlined. Simulated LiDAR data have been used to investigate the effect of three parameters (data density, flying height, and scan angle) on the quality of buildings extracted. A set of accuracy indices is proposed for this purpose. It is shown that the data density is the most significant parameter affecting the accuracy of building identification. 相似文献
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提出了一种用于倒车辅助系统的基于改进Hough变换的车位线识别方法。算法首先采用局部像素分布特征以剔除非直线的干扰像素,然后使用像素直方图自适应地选择与车位线边缘直线相适宜的梯度方向区间,减少参与Hough变换的像素点数的同时减少背景干扰直线边缘的影响,最后通过判断相邻边缘间的像素灰度关系,进一步确认车位线边缘,从而识别出图像中的车位线。相比于传统hough变换和基于梯度方向区间的改进随机Hough变换（Grad-RHT）,本文算法在保持与Grad-RHT运行效率相当的情况下,在各种干扰背景下都取得了更好的车位线边缘直线检测正确率,表现出较好的识别鲁棒性。 相似文献
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无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解 (2D-VMD) 提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts 算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。 相似文献
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直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。 相似文献
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针对现有大规模点云数据平面特征分割方法中存在的错误识别、效率低、抗噪性差等问题,该文提出一种基于2D霍夫变换和八叉树的建筑物平面精细分割方法。该方法首先,对原始点云进行空间均匀降采样并向X-Y面投影,利用改进的2D霍夫变换算法提取投影后的点云线段,使用选权迭代法精确计算线段所在直线的方程及端点坐标,进一步确定立面的空间几何方程;接下来,建立原始点云数据的八叉树结构,利用端点坐标设计立方体并分割出立方体内的立面点云;最后,将立面点云从原始点云中剔除,对余下点云降采样并向X-Z面投影,重复以上过程分割水平面点云。试验验证了该文方法对建筑物面状特征分割的有效性。 相似文献