利用拓扑关系快速提取鞍部点

从鞍部点的形态特征出发,利用移动窗口法预提取出符合地形结构的鞍部特征点,对DEM（Digital Elevation Model,数字高程模型）数据进行等高距分层以模拟出等高线地图的地貌特性,从而考查特征点与周围区域的拓扑关系,剔除未处于鞍部地区的伪特征点。实验结果表明,算法快速简便,所获取的鞍部点符合地貌认知。     

一种半调图像分类识别算法

分析影响逆半调质量的各种因素,引出半调图像识别研究的目标,并运用增强一维自相关函数、共生矩阵和游程矩阵研究半调图像的相关周期和纹理特征,通过构造多级分类器及其标准向量建立了一种常见半调图像的类型识别算法.实验表明,该算法的平均识别正确率可达99%,解决了估值类逆半调技术的实用化问题,也为其他逆半调方案的针对性设计和参数自适应优化奠定了基础.     

基于面向接口的外观专利图像检索平台

本文研究了外观专利图像分析检索服务平台的设计方法。针对平台在行业应用中的广泛性,利用分层的应用程序设计方案,使系统具有更大的灵活性;运用面向接口和依赖注入技术,使系统具有更好的松耦合性。本文所应用的动态链接库技术在系统的开发中得到了很好的应用,取得了预期的效果。     

基于高斯尺度空间的山脊主脉提取方法

山脊线有主脉和支脉之分,主脉连贯突出且长度较长,控制了地形整体特征和态势,支脉则相对短小、分布于主脉两侧,反映了地形局部变化与细节。然而,现有方法提取的山脊线包含支脉多,提取结果偏差大、连续性差,无法支持实际应用。为此,结合多尺度分析与图像融合理论,提出了一种主脉的提取方法。新方法以不同参数的高斯核函数对数字高程(DEM)数据做多尺度分解,分别提取各尺度下山脊线,再以高斯尺度参数构造各尺度山脊线权重,采用加权平均法融合各尺度山脊线,获得更能体现宏观地形特征的主脉。实验结果表明,该方法简单易行,提取的主脉清晰、连续,与实际地形较为相符。     

基于矢量化的山脉线提取方法

为从整体把握山脉态势,提出一种利用矢量化技术提取山脉陑的方法。将山脉看作是由山脊陑中某雛符合山脉特征的山脊分段构成,设计山脊陑的矢量化和提取规则,提取权值较大的分段组合成主山脉,根据拓扑结构确定支脉,以完成山脉分级。实验结果表明,该方法提取的山脉陑走势清晰,结构合理,符合地貌认知。