基于机载激光雷达点云的断裂线自动提取方法

基于机载激光雷达（LIDAR）点云生产高精度的数字高程模型（DTM）需要进行断裂线的存储与表达,在分析现有断裂线提取方法不足的基础上,提出一种从LIDAR点云自动提取断裂线的方法。该方法利用离散的点云构建三角网,建立点云之间的拓扑关系,根据三角网面片之间的法向差异提取候选断裂线点,采用“方向优先”追踪策略实现断裂线的追踪处理,并利用“线性迭代法”实现断裂线的光滑输出。实验结果表明,该方法可以快速从LIDAR点云中自动提取断裂线信息,具有一定的应用价值。     

一种顾及多义性的等深线快速生成算法

为了快速从海量水深数据中提取等深线,提出一种基于线段结点排序的等深线快速生成算法.首先对三角网生成等深线过程中由剖分方式引起等深线连接的多义性问题进行分析,并在确保航行安全的原则下提出改进的剖分规则优化三角网;然后遍历每个三角单元并提取等深线段,将提取的等深线段与已生成的等深线段根据结点位置关系进行排序;最后根据排序结果将等深点按顺序连接成等深线.实验结果表明,该算法提取的等深线能够正确表达海底地形,且具有较高的效率,可应用于海量水深数据的等深线生成.     

基于等级划分的复杂点云骨架提取算法

对于复杂点云的骨架提取,由于原始点云的遮挡、缺失、分布不均、分支复杂等原因,所提取骨架会产生断裂、拓扑结构错误等问题.针对复杂结构点云的骨架提取,提出了一种基于等级划分的复杂点云骨架提取算法(multilevel divided skeleton extraction,MDSE).使用L1-medial提取初始骨架点,将初始骨架点连接成单分支骨架线,通过对单分支结构的初始骨架线进行等级划分,利用连通分支的平均分叉角确定骨架线断裂位置,由底至项修补断裂骨架线;最后采用Cardinal样条曲线改善骨架形态,形成完整且符合原始点云拓扑结构的骨架线.实验结果表明,该算法能够从复杂点云中提取出较为完整、拓扑结构正确的骨架线.     

一种基于连接度的空间线对象聚类算法

目前大多数聚类算法主要针对空间点对象且未考虑空间对象的拓扑关系。利用空间线对象相交关系定义了空间线对象连接度,提出一种基于连接度的空间线对象聚类算法SLCC(Spatial Lines Clustering Algorithm Based on Connectivity)。该算法以K-means算法为基础,以空间线对象的连接度作为“距离”进行空间线对象聚类。实验结果表明,SLCC算法能实现空间线对象的空间聚类,并具有较高的效率。     

三维体模型构建中的空间对象的快速匹配

在三维对象体模型中,大量基本拓扑对象点、线、面、体元在构建时,需要进行匹配,确认其在存储列表中唯一存在,以维系拓扑系统的有效性。本文在对顶点按照一定的规则进行排序的基础上,采用平衡二叉树进行存储,结合三维空间对象之间的拓扑关系,有效地实现了对象的快速匹配查询,大大提高了拓扑对象在确保唯一性基础上的生成速度,为体模型中大规模三维拓扑数据的快速构建奠定了基础。并在对地层的四面体剖分中得到正确验证。     

特征驱动的曲面重建*

提出了基于散乱空间点集进行曲面重建的新方法,从点集的空间位置信息中提取待建曲面的内蕴特征量——法向和曲率,利用点集的这些特征信息来确定拓扑重建的搜索空间,采用面片生长的方式重建曲面。该方法在快速获得正确拓扑连接的同时,直接生成了用较少的面片就能保持曲面特征的优化网格。     

特征驱动的曲面重建

提出了基于散乱空间点集进行曲面重建的新方法,从点集的空间位置信息中提取待建曲面的内蕴特征量——法向和曲率,利用点集的这些特征信息来确定拓扑重建的搜索空间,采用面片生长的方式重建曲面。该方法在快速获得正确拓扑连接的同时,直接生成了用较少的面片就能保持曲面特征的优化网格。     

3维空间线与体对象间的拓扑关系完备性研究

线与体是3维空间中两类重要的空间对象,对其之间的拓扑关系进行研究在地矿开采、交通运输等很多领域都有非常重要的应用价值。为了准确高效地对3维空间线与体,特别是复杂对象间的拓扑关系进行分析,首先定义了一类基本空间对象,同时用9交模型来表达空间对象之间的拓扑关系;然后利用线与体之间的9条否定规则推导出基本线与体之间可能存在的11种拓扑关系,再利用复合推导的方法来得到复合线对象与体之间的19种拓扑关系;最后得出了用于推导分析复杂线与体之间拓扑关系的算法。经过详细分析与讨论,证明了这些拓扑关系具有完备性。实践表明,利用完备拓扑关系,不仅可以保证推导分析算法的正确性,也能极大简化复杂线对象与体对象间拓扑关系的分析。     

多视点图像的前景对象自动分割方法

为了将前景对象从多视点图像中自动地分割出来,提出一种基于多视点图像特征分析的对象提取方法.首先采用改进的随机Hough变换提取极线平面图中的直线,并对已检测直线的斜率进行统计分析;然后根据对象在场景中所处的深度,将对应斜率的直线转换到原始图像空间中得到初始轮廓;并利用边缘生长方法缩短断开边缘的间距;最后采用边缘连接方法获得闭合的轮廓曲线.实验结果表明,与基于水平集的主动轮廓模型分割方法相比,文中方法能更加快速、精确地将对象从复杂场景中分割出来.     

利用简化9交模型进行三维拓扑分析

针对点、线、面和体等简单空间对象提出新的否定规则，对9交模型进行了简化．利用简化后的9交模型，仅需分析4组相交关系即可得出实际拓扑关系．在此基础上构建了拓扑关系推导表，可进一步分析复合空间对象之间的拓扑关系，并以线与体之间拓扑关系为例讨论了算法实现．与已有的算法相比，该算法能分析更为复杂的空间对象之间的拓扑关系．     

基于图像轮廓分析的室内窗户检测

针对室内窗户检测的问题，提出一种基于图像轮廓分析的室内窗户检测方法。对预处理后的图像进行阈值分割和形态学处理；然后采用基于拓扑结构分析的边界跟踪算法，提取边界轮廓的一系列坐标点，根据窗户轮廓特点筛选出符合条件的轮廓，求各轮廓的最小外接矩形，计算两两最小外接矩形间的距离；最后利用最小生成树对各个矩形分类合并，确定窗户区域。实验结果表明，所提出的方法能有效地实现不同室内场景中窗户的检测。     

结合背景差分和闭合轮廓拟合的运动人体检测

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种结合时空背景差和闭合轮廓拟合的运动人体目标检测算法。算法以较小的阈值获得当前帧的背景差分图像,并搜寻最大连通域为初始前景目标;构造加权高斯滤波器,提取初始前景目标边缘;拟合前景目标轮廓,提出2 bit区域选择法提取不连续弧段的端点,根据类间最小距离准则构造闭合轮廓,结合帧间差分提取最终前景轮廓,标注运动目标位置。仿真实验表明,该算法能准确提取出运动目标,并标注目标位置,在背景环境发生变化时同样可以准确检测到运动目标,具有较好的鲁棒性。     

等高线树构建及高保真DEM构建

研究正负地貌等高线（含未闭合等高线）的空间关系。首先将未闭合等高线分为完全开放等高线和贴边等高线,分别进行自动闭合处理。然后使用多边形叠加分析的方法判断闭合等高线之间的关系,构建等高线树。通过对等高线树结构的遍历,获取格网点高程值的上下界,将上下界输入到高精度曲面建模区域优化控制方法进行约束优化控制模拟,能保证模拟结果的回放等高线与原始等高线的最大距离不超过一个栅格的宽度。最后对高斯合成曲面和扫描矢量化等高线两个实例进行论证。     

一种可调整步长的适应性图像目标轮廓采样方法

为了更有效地获得三维医学图像，提出了一种可调整步长的适应性图像目标轮廓采样方法。直接获取自临床的层阃间距相对较大的医学图像数据，首先经由图像预处理和图像目标轮廓插值等前期数据预处理操作，然后采用本文提出的一种可调整步长的适应性图像目标轮廓采样方法对图像目标轮廓线上的点进行适应性采样，最后给出了图像目标的三雏表面显示效果图。实验结果证实了方法的可靠性和有效性。该采样方法既保持了图像目标轮廓的尖锐特征和拓扑结构，又较好地实现了数据压缩。     

Parameterization-free active contour models with topology control

We present a novel approach for representing and evolving deformable active contours by restricting the movement of the contour vertices to the grid lines of a uniform lattice. This restriction implicitly controls the (re)parameterization of the contour and hence makes it possible to employ parameterization-independent evolution rules. Moreover, the underlying uniform grid makes self-collision detection very efficient. Our contour model is also able to perform topology changes, but – more importantly – it can detect and handle self-collisions at subpixel precision. In applications where topology changes are not appropriate, we generate contours that touch themselves without any gaps or self-intersections.     

一种基于矢量方法的等高线自动标定与检验算法

等高线作为传统地图和现代地理信息系统（GIS）的重要要素，常用来表示各种地形变化的形态，基于自动方法的等高线高程标定和检验是地图自动化输入，数字高程模型（DEM）生成的重要手段。该文在基于光栅图像等高级自动标定研究成果的基础上，提出一种新的基于矢量等高线的高程自动标定与检验算法。该算法的核心是生成一种称为包含树的数据结构，然后利用这种数据结构转换成等高线自由树，从而实现对等高线高程的自动标定和检验。     

基于全局最小化活动轮廓的多目标检测跟踪

为了在噪声干扰以及目标和背景颜色相近情况下实现多目标跟踪,提出一种基于快速全局最小化的活动轮廓模型的目标检测跟踪算法。该算法结合了基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型,对能量泛函进行全局最小化来检测目标活动轮廓,用卡尔曼滤波预测目标下一帧的特征信息,然后用改进的最近邻法进行多目标跟踪。对图像序列的实验结果表明该算法能有效地对运动背景下多目标进行跟踪。     

Object delineation in noisy images by a modified policy-iterationmethod

The contours of isolated objects in noisy images may be detected with a minimal cost contour detection algorithm. An algorithm that is based on the policy-iteration method for locating the closed minimal cost path is introduced. Computational results indicate that it is computationally more efficient than the dynamic programming approach. The method is applied to left ventricular contours in scintigraphic images, although it is applicable to any domain where a closed minimal cost path is to be computed in a matrix of cost coefficients     

轮廓编组综述

轮廓编组是中层视觉处理的一项重要内容。轮廓编组的目的是从前阶段视觉处理中提取的低层边缘特征中找出符合人类视觉感知的显著性轮廓,这些显著性轮廓往往对应着场景中的目标轮廓。在轮廓编组中,格式塔规则对编组模型的建立有重要的指导作用。讨论了从20世纪90年代到现在的轮廓编组研究中的主要算法,将这些算法进行了分类,阐述了各个算法的提出动机及基本原理;最后,对轮廓编组研究的发展方向进行了展望。     

轮廓矩不变量及其在物体形状识别中的应用

为了有效地刻画物体的形状特征，在基于区域的Hu矩不变量的基础上，构造了一种基于物体轮廓曲线的新的矩不变量，即轮廓矩不变量。该不变量不仅独立于物体本身的颜色和灰度级，而且具有平移、旋转和尺度不变性，因此可将轮廓矩不变量应用于物体形状的识别，为了能快速地进行物体形状识别，还讨论了小波边缘检测和轮廓的获取问题及其算法。实验表明，基于这种轮廓矩的识别算法具有很好的识别率。