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1.
近年来,基于点云的室内三维重建在各个领域得到了越来越多的关注.然而通过点云重建室内模型仍有许多问题需要解决:①重建模型的几何特征约束性较差;②模型几何特征拓扑重构复杂;③模型多为表面模型未构建实体模型.针对以上问题,提出了一种基于约束最小二乘的线特征方法实现室内墙体的重建.首先采用局部最小二乘拟合和全局区域生长的思想从点云提取线特征.然后基于约束最小二乘的思想构造全局约束矩阵约束线特征,通过固定区域线段相交方法重构拓扑关系.最后,构造线段缓冲区确定内外墙线重建墙体模型.通过几组数据进行实验,结果表明该方法重建的墙体模型具有几何结构完整和特征约束性强的特点. 相似文献
2.
针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题，提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先，在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析，建立GPS/PWV时间序列特征提取模型；然后，将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中，并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明，该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量，滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致，且提取的特征分量与原始信号更加吻合。 相似文献
3.
针对影响微震初至拾取的资料信噪比过低的问题,传统方法的拾取精度与稳定性大多不太理想.为了克服低信噪比条件下初至无法有效拾取的缺点,本文设计了一种对目标成分具有高敏感性的自适应Morlet小波基,通过利用该小波基对微震记录进行小波分解,利用三分量数据的有效成分在小波域内具有特征相关性,对三分量小波系数进行主成分分析,提取主成分特征,最终对各级主成分进行加权重构,实现对低信噪比微震信号的初至拾取.在设计有不同信噪比的模型实验与实际资料应用中,该算法均表现出优异的抗噪性能.在极低信噪比条件下,仍能精确指示有效成分的初至.模型实验与实际资料处理结果均验证了本方法对极低信噪比微震资料的初至拾取处理上的有效性与实用性.本方法在微震监测等相关领域中具有较高的理论与应用价值. 相似文献
4.
随着点云在各个领域的广泛应用,对点云处理相关技术的研究更为活跃。目前,研究的热点主要集中在点云去噪、配准、分割、增强、特征提取和重建等方面。其中,特征提取起着承前启后的作用,具有十分重要的研究价值。基于面片裁切技术的点云轮廓线生成算法。首先,对点云数据进行面片提取,通过面片生长、融合生成特征面片,并根据提出的面片双向索引法快速构造特征线,最终实现点云平面轮廓线的生成。实验证明,本算法可快速、准确、有效地实现点云轮廓线的生成。 相似文献
5.
由于支持向量机属于黑箱模型，因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择，而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题，本文将决策树和支持向量机结合，通过决策树的建立，在考虑特征重要性的前提下，利用树节点的高度对特征进行提取，并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明：通过决策树的特征提取，减少了支持向量机模型的输入特征，从而有效控制了模型的复杂度，使得模型更加稳定并具有更高的分类精度，测试集精度能够提升10%以上。 相似文献
6.
7.
8.
针对大面积海底地形数据缺失或异常的复杂及多变性特点，结合条件变分自编码器（CVAE）与深度卷积生成对抗网络（DCGAN），构建了条件变分自编码生成对抗网络（CVAE-GAN）大面积海底伪地形的检测与剔除方法。本文方法利用条件变分自编码算法改变原有的样本分布，通过对训练样本的学习重新构建样本之间的分布规律，有效提高了高维到低维映射的稳定性；结合生成对抗网络，提高了整体算法的稳健性，最终得到较优的检测与剔除结果。采用水深格网数据进行试验，并与中值滤波法、趋势面滤波法进行比较。结果表明，本文方法在精度、稳定性及噪声稳健性方面有所提高，验证了本文方法在海底地形数据处理上具有可行性。 相似文献
9.
影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。 相似文献
10.
本文以医学CT图像为研究对象，探讨不变矩特征在医学CT图像中的应用。首先实验验证不变矩特征所具有的旋转、平移、缩放等不变特性，其后以基于内容的医学图像检索为例，揭示不变矩特征在基于内容的医学图像检索中的应用原理，最后分析图像不变矩特征的应用场合。实验成果对不变矩特征在医学图像识别、图像匹配、形状分析、图像分割以及基于内容的图像检索等领域的应用具有推动作用。 相似文献