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基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中,一种结构紧凑的特征“等高线图”,用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图,这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配,即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中,首先用一种具有平移,旋转,尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法,并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高,计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。 相似文献
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一种基于边缘测度的加权Hausdorff景象匹配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对经典Hausdorff距离匹配算法中仅考虑图像间边缘点的几何关系,而未充分考虑边缘点边缘测度显著性差异对Hausdorff有向距离贡献不同的特点,提出一种基于边缘测度的加权Hausdorff距离(EM-WHD)景象匹配方法.该方法集合结构张量和局部均值比方法构造出边缘测度图像,并根据测度图提取图像边缘;在图像匹配过程中.基于边缘测度的显著性不同,对每个边缘点采用不同权值的加权Hausdorff距离进行图像匹配定位.仿真实验结果证明了本文方法的有效性和计算快速性. 相似文献
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以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。 相似文献
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基于梯度特征的图像自动分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离,从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地,但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且,很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息,即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征,梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感,对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理,利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域,进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明,该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域,对于未经辐射校正图像有较好的适用性,并且有较快的处理速度。 相似文献