顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法     

沈宇臻  官云兰  杨禄  刘承承  严小芳 《测绘通报》2019,(6):24-28

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。  相似文献   

异源多分辨率卫星影像匹配算法研究     

霍门婕  范大昭  董杨 《测绘通报》2019,(6):47-51

以异源多分辨率遥感卫星影像为研究对象，对影像特征提取、特征描述、特征匹配及匹配提纯算法进行了较为深入的研究；并将不同的特征提取与匹配算法进行组合，通过试验对比得出了各种算法的适用性。在此基础上，设计了一套面向异源多分辨率卫星影像的匹配流程。  相似文献   

机载激光点云中高压电塔自动识别方法   总被引：2，自引：2，他引：0  

刘洋  杨必胜  梁福逊 《测绘通报》2019,(1):34-38

提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理；然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域；最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果，并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证，试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别，对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。  相似文献   

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法     

孙文潇  王健  靳奉祥  梁周雁 《测绘通报》2019,(3):155-158,162

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题，本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量，并沿点云法矢方向探测基准点；然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合；最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明，该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息，且能够正确分析监测对象的基准形变。  相似文献   

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法     

黄鸿  石光耀  段宇乐  张丽梅 《测绘学报》2019,48(8):1014-1024

高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。  相似文献   

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配     

陈敏  朱庆  何海清  严少华  赵怡涛 《测绘学报》2019,48(9):1129-1140

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先，对影像提取点特征和直线特征，挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系，构建结构自适应的特征区域和特征描述符，并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后，基于初匹配结果估计影像基础矩阵，构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后，将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法，进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点，构建自适应的特征区域，能够在显著的影像视角变化下，为同名特征点提取影像内容一致的特征区域，进而获得相似的特征描述符。试验结果证明，与传统算法相比，本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。  相似文献   

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测     

赵生银  安如  朱美如 《测绘学报》2019,48(11):1452-1463

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。  相似文献   

山区遥感图像的特征选择与检索研究     

王敬  赵红东  朱胜银  杨志明 《测绘工程》2019,28(3)

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。  相似文献   

基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类     

宋海峰  杨巍巍 《测绘工程》2019,28(6)

  相似文献   

基于点特征的单目视觉里程计实现     

夏亮  黄鹤 《北京测绘》2019,(3)

本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。  相似文献