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一种基于三维形貌的深空星体表面撞击坑自动提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
类地深空星体表面撞击坑的自动提取对着陆区选择、自主导航、星体演变研究具有重要意义。以三维形貌数据为基础,提出了一种基于等值线关系分析与形态学精确拟合的深空星体表面撞击坑自动提取方法。首先,从三维形貌数据中提取并保留满足圆度约束的等高线;其次,依据撞击坑的空间形态特征,分析这些等高线之间的相互关系,以初步确定撞击坑的位置;最后,应用形态学分析方法精确确定它们的边缘和位置信息。以月球月海带区域和火星水手峡谷东部区域的DEM数据进行实验,结果表明该方法与传统的撞击坑提取方法相比,具有更高的正确率、稳定性和实时性。 相似文献
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融合嫦娥一号CCD影像与DEM数据的月球撞击坑自动提取和识别 总被引：3，自引：1，他引：2
针对现阶段月球撞击坑定量信息提取不足和误提取的问题,本文提出了一种融合CCD影像和DEM数据进行撞击坑的自动提取及识别的算法。（1）在太阳光照下,撞击坑的影像特征满足特定的规律,通过条件匹配在CCD影像中提取撞击坑;（2）在DEM中,利用撞击坑坑壁点的坡向值的连续性,对影像中误提取的撞击坑进行剔除;（3）在DEM中,利用撞击坑边缘点法向量的突变性,提取撞击坑边缘点并进行拟合,计算撞击坑的参数,通过坑底点云所占比例以及剖面线特征识别撞击坑的类型。经过“嫦娥一号”影像与DEM数据的验证,该算法在高纬度月球撞击坑分布均匀的区域应用效果较好。 相似文献
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本文提出了一种边缘检测的有效算法．该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取，实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差，为此，笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。 相似文献
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基于嫦娥一号数字高程模型(DEM)数据,利用地形信息参数来描述月表撞击坑的边缘轮廓特征,采用Hough变换检测方法提取了月表撞击坑。将该方法应用于克拉维乌斯(Klavius)撞击坑的周围区域,在DEM数据500 m空间分辨率下,不考虑退化严重的撞击坑时,检测百分比D=90%,分支系数B=0.30,质量百分比Q=71%,在考虑退化严重的撞击坑时,D=71%,B=0.30,Q=58%;研究表明该算法对没有退化或轻微退化的撞击坑有很好检测效果。与基于影像数据月表撞击坑自动检测的研究进行比较,本文给出的算法具有更高的检测精度,同时虚假检测较少。证明该方法用于月表撞击坑的自动检测是可行的。 相似文献