提取桥梁点云的组合滤波算法

在土木桥梁施工场景中，点云数据包含大量植被、地面和桥梁建筑点云。现有滤波算法对桥梁建筑的提取完整度仍存在一些问题，因此提出一种基于组合滤波的桥梁点云提取算法。首先，该算法根据植被点云分布发散这一特征运用分散度法对植被进行粗滤除；其次，基于半径滤波与充分利用颜色与高程特征思想进行半径滤波算法的改进，对剩余植被点云进行精细滤除；最后，利用法向滤波模型对地面点云进行滤除。实验结果表明，所提算法提取桥梁点云的完整率为99.3%，误差为0.73%，对比现有滤波算法，可更完整地提取桥梁点云，准确率更高。     

一种基于机载LiDAR数据的山区道路提取方法

为了解决基于机载激光雷达(LiDAR)点云提取道路时多重特征阈值设定难、普适性低的问题, 采用了随机森林分类模型提取道路点云进而获得道路中心线的方法。首先使用渐进加密三角网滤波获取地面点云, 根据山区道路特性, 计算地面点云各点在邻域范围的坡度、粗糙度、高差方差、点密度及反射强度, 组成点的分类特征; 随后手动采集正负样本训练点云随机森林分类模型, 将地面点云通过模型分类得到初始道路点云; 再通过基于密度的噪声应用空间聚类算法去除噪声点精化道路点云; 最后矢量化道路点云获取道路中心线。结果表明, 以Entiat River地区山区LiDAR点云数据进行实验验证, 道路点云提取的正确率达到95.29%, 完整率达到92.96%, 提取质量达到88.88%。该方法能解决多重阈值难以确定的问题, 能较高精度地提取到山区道路点云, 进而获取有效道路中心线, 对山区道路信息的研究有一定的参考价值。     

基于SURF的月球影像ROI检测

根据月球影像的光照特点,分析了月球影像的感兴趣区域(ROI)特点与局部视觉特征的关系,构建了基于快速鲁棒性特征(SURF)的月球影像撞击坑模型.在此基础上提出了月球影像ROI检测算法:提取月球影像中撞击坑明亮面与阴影面的SURF点,合并相互交叠的同质区域,依据月球影像撞击坑模型的构建约束进行明暗特征对组合,形成ROI.针对嫦娥一号及嫦娥二号月球影像数据进行ROI检测,实验结果表明基于SURF的月球影像ROI检测方法能准确地提取影像中显著的撞击坑区域,检测效果明显好于经典的Itti检测方法.     

基于改进DeepLabv3+网络的露天矿路网提取方法

针对无人机获取的露天矿影像道路提取过程中道路边界信息丢失和路网提取不准确问题,提出一种基于改进DeepLabv3+网络的露天矿路网提取方法.利用Retinex算法对原始图像进行降噪预处理,得到色彩和光照均衡的数据集;并针对道路区域与背景所占像素比例相差较大的特点,使用占比加权的方法解决了网络训练中正负样本严重不平衡的问题;最后在原始DeepLabv3+模型的基础上构建具有不同空洞速率的密集连接ASPP模块来优化所提取的露天矿道路网络,扩大道路特征点的感受野,提高多尺度特征的覆盖范围.实验结果表明,该语义分割方法的效果优于原DeepLabv3+算法,平均交并比达到79.27％,能够在大范围内准确地提取道路目标,可应用于露天矿区主干路网的提取.     

基于Snakes模型的高分辨率遥感影像城区道路提取方法研究

基于主动轮廓模型（Snakes）理论研究了高分辨率遥感影像道路的提取。针对高分辨率遥感影像中道路特征,通过改进现存方法得出更为适合道路提取的主动轮廓模型,并利用其完成道路提取工作。通过对1 m分辨率的IKONOS影像进行实验,结果表明该方法能够较好地提取出城市高分辨率影像中弯曲道路的完整对称边缘信息。     

边缘视差连续性约束的航空影像特征线匹配算法

鉴于同一边缘线上像素的视差变化具有连续性的特点,本文提出边缘视差连续性约束的航空影像特征线匹配算法。该算法首先对左影像进行特征线提取,将Freeman链码跟踪得到的每条边缘特征线作为一个整体,利用相互连接直线段对其进行拟合。将拟合直线端点作为该特征线上的一组匹配基元,通过对其进行匹配实现该特征线的整体匹配。初始匹配过程中,综合利用核线约束、单应矩阵约束和灰度相似性约束对拟合直线的端点进行匹配。然后利用视差连续性约束对每条特征线上点的匹配结果进行检核及余点同名点构建,取得较好匹配结果。论文选取UCX和DMC三组数字航空影像进行特征线匹配实验,验证本文算法的有效性。      

基于LSSVM和多数投票原则的遥感影像道路提取

由于高分辨率遥感影像中道路信息的复杂性及其与其他地物光谱信息的相似性,导致基于像素道路提取方法中的道路特征利用不够充分.针对这个问题,对原始影像进行HIS变换提取光谱饱和度(Saturation,S)分量,运用基于区域邻接图(Region Adjacency Graph,RAG)的优化分割算法,实现道路区域的分割,然后利用基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和多数投票原则对道路信息进行提取.实验表明,上述方法能有效地提取遥感影像中的道路信息.     

基于多特征融合的微博用户权威度定量评价方法

微博用户权威度是评价微博信息可靠性的重要因素之一.本文针对微博用户权威度的定量计算提出了一种基于多特征融合的微博用户权威度定量评价模型.首先,提出了用户权威度的概念,将其定义为用户影响力和被信服度两部分组成;在暂不考虑用户领域影响因子的情况下,基于新浪微博数据,抽取出微博用户信息传播影响力、用户信息完整度、用户活跃度以及用户平台认证指数4项评价特征,以构建了用户权威度定量计算模型;然后,采用层次分析法对所构建模型的4项评价特征的权值进行确定,并分别给出了4项评价特征的提取算法.同时,在用户关注关系网络的基础上,提出了一种基于用户被关注价值的用户信息传播影响力模型UIRank,并通过实验验证了其比PageRank算法更加有效.实验结果表明,本文提出的微博用户权威度定量计算模型比较合理,为用户权威度的定量评价提供了一种可行的解决方案.     

约束最大相关系数的高光谱影像目标探测研究

高光谱遥感影像具有高的空间分辨率和连续的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。基于高光谱影像的目标探测技术是遥感理论与应用的重要领域之一。本文从统计学中的相关系数的概念出发,提出了基于约束最大相关系数的高光谱影像目标探测算法。利用高光谱影像的线性混合模型,在真实图像中添加目标光谱,获得不同含量的亚像素目标及大目标,利用实验室高光谱成像仪对大目标进行推扫成像获取真实大目标高光谱影像。对仿真图像与真实图像进行约束能量最小化算子和约束最大相关系数算子进行对比,实验结果表明,基于约束最大相关系数的高光谱影像目标探测算法在探测大目标中具有更稳健的探测性能。     

Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法

针对遥感影像配准中控制点分布不均匀而影响配准精度的问题,论文提出三角网优化模型下的小面元遥感影像配准算法。首先利用RFM模型与DSM数据对其进行正射纠正;其次采用SIFT算子匹配特征点,通过RANSAC算法对其优化;同时设置影像边缘格网点,综合利用仿射变换、核线约束和灰度相似性约束匹配边缘格网点;构建初始Delaunay三角网,通过三角单元面积与角度双重约束优化三角网;最终通过扫描线填充算法实现小面元影像配准。多组实验结果表明该算法在遥感影像配准中的适用性和有效性,影像配准精度可达到亚像素级,使得存在地形起伏的遥感影像配准问题得到了有效解决。      

应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取

针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析（Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA）算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最佳投影矩阵,进而提取出鉴别特征。SNRA算法不仅保持了同类数据的局部结构而且增强了非同类数据的可分性,同时减少了数据的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明:提出的方法能更好地揭示出高光谱遥感数据的内在特性,提取出更有效的鉴别特征,改善分类效果。     

利用车载激光点云的分车带识别及单木分割方法

提出了一种基于车载激光点云数据的城区分车带识别及单木点云分割方法,首先通过布料模拟算法进行点云滤波去除地面点,然后利用基于八叉树连通性分析对非地面点进行聚类并构建聚类单元的最小包围矩形,基于先验知识和高差约束进行分车带识别,最后根据单木的空间几何特征,引入基于局部最高点的区域生长算法实现分车带内点云单木分割。选取北京市某道路的车载激光点云数据进行实验,结果表明:该方法能够从车载激光点云中快速识别出分车带点云并完成单木分割,能达到较好的识别和分割效果,具有抗噪性强和提取精度高的特点。     

基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准

根据环境星可见光影像和红外影像的成像特点,针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的改进配准算法.首先,通过对影像进行分块提取SIFT特征关键点,实现了影像特征点的均匀化,同时加快了特征点的提取速度;然后,局部自适应地对特征点进行几何约束,从局部选取...     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

3D-SIFT特征提取与体素滤波结合的点云精简算法

点云数据中的冗余数据会影响到点云处理算法的速度,因此,为提升算法速率,需对点云数量进行精简。然而,点云精简过程容易剔除掉特征点,导致点云信息不完整,效果不好等问题。针对这些问题,提出一种利用3D-SIFT特征提取与八叉树体素滤波结合的点云精简方法。利用3D-SIFT算法提取出点云的强特征点和弱特征点,对弱特征点进行改进的八叉树体素滤波,并保留强特征点,通过点云合并,将滤波后的弱特征点与保留的特征点整合到一起,使得精简后的点云数据不丢失特征点信息,从而也达到了精简的效果。将本算法与均匀网格算法、非均匀网格法、随机采样算法进行对比实验。通过多个不同模型的可视化结果和信息熵评价分析,可以得出对于几种不同模型取平均本算法平均信息熵达到3.771 92,高于其他算法的信息熵,证明本算法在对数据进行精简的同时也达到了特征保留的效果。     

可变类谱聚类遥感影像分割

为实现遥感影像分割中类别数的准确、自动判别,提出了一种可变类谱聚类算法.根据影像的相似图构建权值矩阵和标准Laplacians矩阵,计算Laplacians矩阵较小特征值对应的特征向量生成特征向量矩阵,并视其与像素对应的向量行为像素特征点集;研究Laplacians矩阵处于不同（近似）块对角结构时类属同一目标类像素特征点的聚集性,定义聚类度指标,计算不同分割类别数对应聚类度;选择聚类度将发生最后一次较大跳变时的分割类别数作为算法估计类别数,并采用FCM（Fuzzy C-Means）算法划分该类别数对应像素特征点集实现影像分割.分别采用提出算法和基于特征间隙的算法分割合成及真实遥感影像.实验结果表明提出算法可准确地判别影像类别数.     

融合TextRank算法的中文短文本相似度计算

传统的VSM向量空间模型忽略了文本语义,构建的文本特征矩阵具有稀疏性。基于深度学习词向量技术,文中提出一种融合改进TextRank算法的相似度计算方法。该方法利用词向量嵌入的技术来构建文本向量空间,使得构建的向量空间模型具有了语义相关性,同时采用改进的TextRank算法提取文本关键字,增强了文本特征的表达并消除了大量冗余信息,降低了文本特征矩阵的稀疏性,使文本相似度的计算更加高效。不同模型的仿真实验结果表明,融合改进的TextRank算法与Bert词向量技术的方法具有更好的文本相似度计算性能。     

基于扩展卡尔曼滤波器的车道线检测算法

提出一种将道路结构模型信息与扩展卡尔曼滤波器(EKF,extended Kalman filter)相结合的车道线检测算法。基于扫描线的自适应边缘检测算子进行边缘点的检测,针对车道模型建立了适合算法的自定义参数空间,进行边缘点的投票,提取出候选车道线,解决了传统Hough变换中处理速度慢的问题。根据道路几何学和车辆动力学建立新的车道模型,增加了车道信息待估计的参数,并利用车道线的特征约束排除干扰线得到车道线的内边界,结合EKF对车道线边界点坐标参数进行跟踪估计,以保证算法的稳定性与鲁棒性。实验结果表明,本文算法能够处理绝大多数的复杂车道情况,在实时性、鲁棒性和检测率上都取得很好的效果。     

航空滤光片阵列多光谱图像拼接算法

针对航空滤光片阵列多光谱图像拼接效率较低的问题，提出了航空滤光片阵列多光谱图像拼接算法。首先，对多光谱图像构建条带图像模板，利用平台姿态信息对序列图像及图像模板进行投影变换；其次，利用尺度不变特征变换算法对尺度缩放后的图像提取匹配点并计算图像单应矩阵，通过矩阵补偿得到投影变换后图像的坐标转换矩阵，选择中间序列图像为基准图像，对投影变换后的图像及其模板进行坐标变换；最后，依次提取单波段图像模板得到单波段序列条带图像，通过图像融合得到大区域单波段图像。理论分析与实验结果表明：表明该方法可以有效提高滤光片阵列多光谱图像拼接效率，且具有较高的图像拼接精度。     

采用结构相似度和几何约束原理的影像误匹配剔除算法

针对影像匹配中存在误匹配点问题,提出了一种结构相似度(SSIM)理论的影像误匹配剔除算法,从亮度、对比度、结构三个方面建模得到一个相似性度量作为影像误匹配点剔除准则。该算法首先对匹配点邻域窗口计算其结构相似度,剔除结构相似度小于阈值的匹配点,然后对利用结构相似度理论难于剔除的误匹配点,再根据匹配点在影像空间几何分布特征来进一步进行剔除。通过与现有的基于RANSAC影像误匹配点剔除算法和基于灰度相关影像误匹配点剔除算法进行比较实验,结果表明本文算法能取得较好的误匹配点剔除效果,其综合性能优于其它两种误匹配点剔除算法,且时效性也较RANSAC算法好。