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受到成像规律性差,背景纹理复杂及强烈噪声的影响,直线检测方法通常难以适应遥感影像处理的需求。有鉴于此,论文提出一种具有视觉显著性的遥感影像主特征线检测方法。论文首先论证了利用已提取直线为基元,基于格式塔法则构建主特征线的可行性;其次对直线在主特征线上的复杂投影情况进行了详细的剖析,并给出了主特征线的定义;接着建立了主特征线累计权重矩阵及直线统计矩阵,依据格式塔原则分析直线权重分布规律,以此构建了直线的权重模型,同时探讨不同直线在同一主特征线上权重分配规律;最后依据上述分析结果提出了具体的算法步骤。通过多幅含有强烈噪声的光学与SAR遥感卫星影像实验结果表明,相对于其他聚类算法,论文算法能够在杂乱无序的直线集中提取较为清晰的主特征线,并且实验效果基本符合人工视觉感知,便于机器对遥感影像的清晰理解。 相似文献
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基于遥感影像的土地利用变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。 相似文献
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基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测 总被引：1，自引：0，他引：1
由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。 相似文献
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针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
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为了解决遮挡、边缘模糊及锯齿化等因素造成的高分辨率光学卫星遥感影像检测直线的断裂问题,该文提出一种新的直线重建方法。该文首先分析了直线断裂的问题,进而揭示了其断裂的规律;其次以直线断裂规律为基础,将直线检测结果视为处理基元,依据直线长度大小确定初始长直线,同时针对初始长直线建立矩形跟踪区域;然后在该区域中建立几何光谱约束模型,多角度分析断裂直线和初始长直线间的属性差别,以此获得可参与长直线重建的断裂直线集;最后基于初始长直线及其断裂直线集,建立长直线重建模型,并动态更新矩形跟踪区域。通过不同区域多种光学卫星遥感影像的实验结果分析表明,相对于其他方法,该文方法在算法效率、重建精度、直线长度等方面,均具有较大的优势。 相似文献
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针对飞行器的匹配制导,提出了一种基于直线特征的遥感影像与GIS矢量数据自动匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概咯方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着对GIS直线数据叠加所在的遥感影像区域开辟窗口进行边缘检测;然后利用Hough变换同步进行折线特征提取和特征匹配;在实现过程中采用了金字塔分层和新型投票方法以节省运算时间,最终实现影像特征与GIS数据的成功匹配.实验证明了该方法的有效性和稳健性. 相似文献
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本文针对合成孔径声呐图像线目标提取过程中,由于线目标宽度（直径）小且图像受相干斑噪声影响严重而导致的提取困难的问题,提出了基于霍夫直线检测和区域生长的线目标提取算法。首先利用Otsu算法计算区域生长终止阈值,并对噪声进行初步抑制;然后在对图像进行霍夫直线粗检测的基础上,对检测结果进行不均匀分割,再进行细检测,得到区域生长种子点;最后利用区域生长对线目标进行还原。试验结果表明,该算法能准确地提取线目标;与传统区域生长对比,该算法选取的种子点数量提升了5.37倍,且线目标提取结果具有更好的连续性和完整性。 相似文献
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A GIS‐based multi‐criteria seismic vulnerability assessment using the integration of granular computing rule extraction and artificial neural networks 
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下载免费PDF全文 This study proposes multi‐criteria group decision‐making to address seismic physical vulnerability assessment. Granular computing rule extraction is combined with a feed forward artificial neural network to form a classifier capable of training a neural network on the basis of the rules provided by granular computing. It provides a transparent structure despite the traditional multi‐layer neural networks. It also allows the classifier to be applied on a set of rules for each incoming pattern. Drawbacks of original granular computing (GrC) are covered, where some input patterns remained unclassified. The study was applied to classify seismic vulnerability of the statistical units of the city of Tehran, Iran. Slope, seismic intensity, height and age of the buildings were effective parameters. Experts ranked 150 randomly selected sample statistical units with respect to their degree of seismic physical vulnerability. Inconsistency of the experts' judgments was investigated using the induced ordered weighted averaging (IOWA) operator. Fifty‐five classification rules were extracted on which a neural network was based. An overall accuracy of 88%, κ = 0.85 and R2 = 0.89 was achieved. A comparison with previously implemented methodologies proved the proposed method to be the most accurate solution to the seismic physical vulnerability of Tehran. 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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首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。 相似文献
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空间数据规模的快速增长对传统矢量数据分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高GIS中典型几何计算算法的计算效率、扩大问题处理规模提供了有效手段。本文在Visual Studio 2010中,使用标准C++编程语言,基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库实现空间数据的读写操作,针对线简化算法的并行化问题,在高性能计算环境下对并行任务调度策略、并行计算粒度、数据分解方法等多个核心内容开展研究。在完成相关串行算法的基础上,实现了该算法的并行化和优化设计,为相关的矢量数据空间分析方法的多核并行优化提供了思路和参考。 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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基于单调链的Red/Blue扫描线求交算法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于单调链的Red／Blue平面扫描线算法。该算法针对GIS中线段之间具有连接关系的特性，将平面连接线段集分解为一组单调链，通过对单调链的粗扫描过滤和对线段的精扫描求交，减少了扫描过程中的冗余计算，提高了线段集求交点的效率。实验证明，该算法对于处理具有连接关系的线段集的求交点问题具有很高的效率。 相似文献