基于遥感数据提取建筑物的主动轮廓改进模型

针对传统的主动轮廓模型在提取建筑轮廓时不能区分与其具有相似反射率的地物和需要建筑物附近的初始轮廓等问题,从两方面对其进行了改进:1)将原始的单一数据改为利用高分辨率遥感影像与激光雷达(LiDAR)数据融合后的数据进行建筑物的提取;2)在原始模型的能量公式中加入比例系数,控制各波段在能量泛函中的比重.采用Matlab编程实现了所提出的算法,并对徐州市两个地区的快鸟(Quickbird)影像进行了分析.结果表明:改进后的模型可以很好的完成建筑物轮廓的自动提取,并且具有对噪声不敏感、不需要建筑物附近的初始轮廓和隐式改变拓扑结构的优点,达到了较好的效果,证明了改进主动轮廓模型的可行性.所提出的算法为建筑物的轮廓提取提供了有效手段.     

基于航空影像提取建筑物高度的探讨

从航空影像中自动提取建筑物高度,是利用航空影像完成地物测绘的关键技术之一。针对含有大量建筑物信息的航空影像,研究了一种在图像边缘检测的基础上,基于Canny算子进行边缘检测和基于Hough变换提取直线信息的方法,并通过某建筑物的航空影像对该方法进行验证。     

基于形态学和Snake模型的尿沉渣提取

针对尿沉渣图像的背景和目标区分度低、有形成分复杂,导致提取困难的问题,设计了一种融合形态学和Snake模型的尿沉渣提取算法。采用基于区域生长的阚值分割方法对尿沉渣进行粗定位,通过形态学的方法确定Snake模型的初始蛇,并将Canny的边缘定位法融入到Snake模型的贪婪算法中,最后完成对尿沉渣的准确提取。实验表明融合算法性能稳定,所提取的尿沉渣区域定位准确;特别是解决了虚假边缘和边缘断裂现象较为严重的尿沉渣轮廓提取问题。     

利用主动轮廓和MRF探测震后损坏建筑物

针对仅利用遥感影像不能有效探测震后损坏建筑物及其数目的问题,提出一种利用改进主动轮廓算法和马尔可夫随机场模型(CVMRF)探测震后损坏建筑物方法.利用震前GIS数据在震后遥感影像上确定震前建筑物区域,并使用主动轮廓模型提取其同质区;计算所提取的同质区与震前建筑物形状的相似度,并利用双阈值法获取初步的震后损坏建筑物探测结果;然后基于引入距离权重的马尔可夫随机场建立建筑物之间的空间关系模型,依此对那些难确定是否损坏的建筑物作进一步处理.实验结果表明:所提出的方法能有效地提高利用遥感影像探测损坏建筑物的精度与可靠性,为震后损坏建筑物探测及紧急救援提供有效技术手段.     

一种基于边界感知的遥感影像建筑物提取方法

遥感影像的复杂性给建筑物提取研究带来了极大的挑战.深度学习的引入提高了遥感影像建筑物提取的准确率,但仍存在边界模糊、目标漏检和提取区域不完整等问题.针对这些问题,提出了一种基于边界感知的遥感影像建筑物提取网络,该网络包括特征融合网络、特征增强网络和特征细化网络三部分.首先,特征融合网络采用编码-解码结构提取不同尺度特征...     

使用标识分水岭算法确定Snake模型的初始轮廓

Snake模型已被广泛地应用于医学图像的分析之中．在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题,因为初始轮廓的选择对它的分割速度和分割效果都有着重大的影响．笔者提出了一种使用基于标识分水岭算法来确定Snake模型的初始轮廓的方法,该方法先设置两条初始曲线,再通过标识分水岭算法来确定之间的最大连续高度点作为初始轮廓线．实验结果证明,它在简化确定初始轮廓的操作的基础上还提高了算法的效率,易应用于临床的系统中．     

工件图像轮廓角点特征提取算法

将Harris角点检测与基于Snake模型的轮廓提取算法相结合,形成基于角点特征的工件图像轮廓提取算法。     

基于约束抽样Hough变换的圆轮廓快速检测技术

针对Hough变换进行圆轮廓测量存在的问题,提出了一种新的Hough变换圆轮廓检测方法．该方法综合利用图像本身灰度信息和梯度信息,对图像空间的抽样进行约束与优化,减小参数的累加数目,得出图像空间中属于目标的轮廓点;并根据目标本身的性质进一步搜索,去除伪轮廓点;采用了“多对一”映射与并行算法来提高检测速度．实验结果证明应用本方法对于对比度低、有噪声污染的图像同样可以检测出真实轮廓,定位不确定度〈0．15像素,运算速度是传统随机Hough变换的2倍．     

基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取

针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法. 利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机（SVM）分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取. 对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性. 结果表明,与面向对象分类、反向传播（BP）神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象分类

为了提高面向对象分类的自动化程度,提出将分水岭变换与ISODATA聚类相结合对遥感影像进行面向对象分类。首先利用改进的分水岭变换对高分遥感影像进行分割,获得分割的对象后,利用ISODATA聚类方法对其进行分类。试验结果表明,该方法取得了较好的分类效果,且分类速度快,一定程度上提高了遥感影像分类的自动化。     

Medical images application of contour extraction based on Hermite splines contour model

In medical applications, physicians are highly in-terested in computer assisted devices that help to detectand outline specific organs or other medical features ofinterest. Many applications require the extraction of im-age features such as edges, lines, and subjective differ-ences in gray-level. The contour information is alwaysconsidered an important feature of medical images,be-cause the edge contour characterizes the objective tissueand organ. But some defects of the medical images da-ta, …     

基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取

针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络（MMFA-Net）的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块：多重高效通道注意力（MECA）和多尺度特征融合注意力（MFA）. MECA设计在模型跳跃连接中,通过权重配比强化有效特征信息,避免注意力向无效特征的过渡分配;采用多重特征提取,减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部,结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力,获得不同的空间特征与光谱维度特征,缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA,提高了建筑物提取结果的完整度和精确率. 将模型在WHU、Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证,在定量评价方面优于其他5种对比方法,F₁分数和IoU分别达到93.33%、87.50%;85.38%、74.49%和88.46%、79.31%.     

Extraction of coastline in high-resolution remote sensing images based on the active contour model

While executing tasks such as ocean pollution monitoring,maritime rescue,geographic mapping,and automatic navigation utilizing remote sensing images,the coastline feature should be determined.Traditional methods are not satisfactory to extract coastline in high-resolution panchromatic remote sensing image.Active contour model,also called snakes,have proven useful for interactive specification of image contours,so it is used as an effective coastlines extraction technique.Firstly,coastlines are detected by water segmentation and boundary tracking,which are considered initial contours to be optimized through active contour model.As better energy functions are developed,the power assist of snakes becomes effective.New internal energy has been done to reduce problems caused by convergence to local minima,and new external energy can greatly enlarge the capture region around features of interest.After normalization processing,energies are iterated using greedy algorithm to accelerate convergence rate.The experimental results encompassed examples in images and demonstrated the capabilities and efficiencies of the improvement.     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法

针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.     

基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

Matching method for multispectral images based on improved hough transformation with disparity constraint

To overcome the problems of image matching caused by different charactors and the grey-level in every spectrum of the airborne filter multispectral imager for the same target, a matching method for multispectral images based on improved Hough transformation with disparity constraint is presented. Firstly, we get the N layer pyramid images of the two multispectral images for registration by down-sampling, and then calculate the transformation parameters of each layer between the left and right images progressively. In this progress, the transformation parameters of the two adjacent top Pyramid images can be calculated by using the feature points extracted by the SIFT operator, and the transformation parameters of the other adjacent Pyramid images can be calculated by using the transformation parameters of their upper images and the improved Hough transformation. At the same time, the attitude parameters and the geometric transform relation calculated from the upper layer between the images can be used to improve the matching speed and reliability. By processing two airborne flight multispectral images with 1415×1415 pixels, this approach only takes 78 secends, and its registration accuracy can reach 065 pixels.     

利用GEK代理模型的天线快速多目标优化设计

传统方法进行天线优化设计主要利用经典优化算法调用电磁仿真软件,在求解复杂天线的多目标优化问题时效率不理想．针对该问题,在多梯度下降算法中引入遗传算子,提出了一种高效的全局多目标优化算法--混合遗传算子多梯度下降算法．该算法调用梯度增强型克里金模型进行天线优化．梯度增强型克里金模型建模所需的样本规模小、时间短,并且避免了电磁仿真软件的反复计算．利用该算法优化加载各向异性Ⅰ型周期结构覆层的警用超短波宽带单极子天线和某型直升机机载专用通信系统天线及其抗干扰阵列,在达到相同优化效果时,所需的模型仿真次数为利用改进的非支配排序遗传算法调用电磁仿真软件进行优化的10.30％和18.96％,验证了该优化算法的高效性．