城市航空影像中建筑群FCM聚類分割方法

從遙感圖象中提取人造目標(例如建筑物、交通樞紐等)在國防和現(xiàn)代化建設實踐中有著十分重要的意義。遙感圖象一般都幅面較大,包含的目標較多,而且由于占據(jù)的實際地面面積較大,光照條件不盡相同,因此要讓計算機自動檢測其中的建筑物是一項極具挑戰(zhàn)性的工作。提出一種并行的自動檢測建筑物的方法。

彩色航空影像中的建筑物陰影提取

基于航空影像建筑物個數(shù)繁多、形狀復雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎的建筑物邊緣直線特征提取方法.對航空影像進行改進標記分水嶺分割,并結合dsm高度信息,有效去除道路和陰影的影響.同時,對影像進行基于多尺度自適應加權的改進canny算子的邊緣檢測.在每一個分割得到的建筑物初始區(qū)域內(nèi),對檢測到的邊緣點進行相位編組提取直線,利用建筑物屋頂約束條件,統(tǒng)計屋頂?shù)闹鞣较?修正和規(guī)劃直線段,實現(xiàn)了建筑物邊緣直線特征快速、有效的提取.

以高分一號衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源,引入形態(tài)學算法,研究采用面向對象的影像分類方法進行城市建筑物提取的關鍵技術。研究方法結合影像分割與基于知識規(guī)則的影像分類技術,首先采用基于形態(tài)學開閉重建的分水嶺分割算法對高分影像進行分割,其次采用基于知識規(guī)則的svm分類方法對影像進行分類,達到提取建筑物的目的。結果顯示,3個研究區(qū)建筑物提取的kappa系數(shù)分別為0.85、0.66和0.65,利用基于知識規(guī)則的面向對象分類方法對高分辨率遙感影像中建筑物的提取效果較好,能夠完整、準確地提取出建筑物外形信息,具有較高的應用與推廣價值。

在對航空影像中的建筑物進行識別提取時,建筑物頂部的輪廓信息是一個重要的判斷依據(jù)?；诤娇沼跋窠ㄖ飩€數(shù)繁多、形狀復雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎有效的建筑物識別方法:首先,利用改進標記分水嶺算法提取建筑物區(qū)域。然后,對每個分割得到的建筑物區(qū)域,提取其輪廓,對輪廓進行基于平穩(wěn)小波變換的仿射不變量計算,并構造建筑物模型數(shù)據(jù)庫,利用相關系數(shù)實現(xiàn)了建筑物的有效識別。

基于航空影像的建筑物半自動提取技術研究

第z8卷第7期 z005年7月 計算機學報 c~inesejournalocomputers vol.z8no.7 julyz005 收稿日期z003-1z-06修改稿收到日期z005-0z-18.本課題得到國家自然科學基金6017z066國家八六三高技術研究發(fā)展計劃項 目基金z001aa136070資助.唐亮男1975年生博士主要研究興趣為圖像處理模式識別和計算機視覺等.e-mailtl!tsinghua. edu.cn.謝維信男教授博士生導師主要從事信號和圖像處理智能信息處理模糊信息處理等方面的研究.黃建軍男1971年生博 士教授主要從事智能信息處理方面的研究.謝興燦男碩士主要從事圖像處理模式識別方面的研究.劉

用航空遙感圖像評價晉城市建筑物現(xiàn)狀的方法研究

城市建筑群室外熱環(huán)境數(shù)字圖像分析——本文針對國內(nèi)城市化過程中出現(xiàn)的室外熱環(huán)境問題，以城市建筑群室外熱環(huán)境為研究對象，結合數(shù)字圖像處理技術，分析了建筑群中不同區(qū)域空氣溫度、地面溫度的分布情況，為城市建筑群室外熱環(huán)境的前期規(guī)劃工作提供參考。

針對航空影像中矩形建筑物半自動重建進行了研究。該方法基于最小二乘模型影像匹配算法,通過使航空影像中提取的建筑物邊緣與模型投影線之間距離和最小計算建筑物的參數(shù)。給出用csg與b-rep相結合描述的矩形體基本模型,人工在影像上選點建立建筑物的初始模型,將初始模型反投到影像上,并對影像進行邊緣提取,根據(jù)最小二乘模型影像匹配算法求解最佳模型參數(shù)。實驗結果證明該方法有較高的準確性。該算法除航空影像與影像方位元素外不需要其他輔助數(shù)據(jù),只需人工計算初始值,其他計算由計算機完成,速度較快,節(jié)約了人力物力,具有較強的應用價值。

經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構在前向傳播過程中分辨率不斷下降,導致僅采用末層特征時難以實現(xiàn)建筑物邊緣的精確分割,進而限制目標檢測精度。針對該問題,提出一種基于u型卷積網(wǎng)絡的建筑物檢測方法。首先借鑒在圖像分割領域中性能出色的神經(jīng)網(wǎng)絡模型u-net的建模思想,采用對稱式的網(wǎng)絡結構融合深度網(wǎng)絡中的高維和低維特征以恢復高保真邊界；其次考慮到經(jīng)典u-net對位于特征金字塔頂層的模型參數(shù)優(yōu)化程度相對不足,通過在頂層和底層兩個不同尺度輸出預測結果進行雙重約束,進一步提升了建筑物檢測精度。在覆蓋范圍達30km2、建筑物目標28000余個的航空影像數(shù)據(jù)集上的試驗結果表明,本文方法的檢測結果在iou和kappa兩項關鍵評價指標的均值上分別達到83.7%和89.5%,優(yōu)于經(jīng)典u-net模型,顯著優(yōu)于經(jīng)典全卷積網(wǎng)絡模型和基于人工設計特征的adaboost模型。

基于模型的航空影像矩形建筑物半自動建模 作者：楊玲，張劍清，yangling，zhangjian-qing 作者單位：楊玲,yangling(武漢大學,遙感信息工程學院,武漢,430079)，張劍清,zhangjian- qing(武漢大學,遙感信息工程學院,武漢,430079;武漢大學,測繪遙感信息工程國家重點實驗 室,武漢,430079) 刊名： 計算機工程與應用 英文刊名：computerengineeringandapplications 年，卷(期)：2008,44(33) 參考文獻(8條) 1.lowedgfittingparacaeterizedthree-dimensionalmodelstoimages1991(05) 2.張劍清;張祖勛;徐芳城區(qū)大比例尺影像三維景觀重建1998(04) 3.程曦冉;張劍清

集成高分辨率多視航空影像與lidar數(shù)據(jù),以"輪廓提取—3維輪廓生成—3維模型重建"為主要框架,提出一種多視輪廓與lidar數(shù)據(jù)集成的3維輪廓線生成方法、lidar數(shù)據(jù)支撐下改進的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系統(tǒng)的3維建筑物模型重建技術方案。該方案可以有效重建結構復雜的3維建筑物模型,相對單純基于lidar的方案,所重建3維模型的準確性與完整性更好、定位精度更高。

提出了一種新的從航空城區(qū)圖像中自動提取矩形建筑物的方法.該方法基于從航空城區(qū)圖像中提取的邊緣,經(jīng)過輪廓跟蹤,采用splitting方法提取直線,得出其相應的直線幾何圖形;針對航空圖像的復雜及現(xiàn)有邊緣檢測算法的不足,提出了一系列直線處理的方法(如直線的分類、排序、合并、調整等)有效地彌補了前述處理的不足;為提高矩形房屋提取的準確率,引入知識定義了幾種近似的矩形結構.文章采用幾何結構元分析的方法,提取圖形中構成矩形的各種基本結構元,再根據(jù)結構元合并的準則,將各種基本結構元通過一定的合并算法合并成矩形結構.大量試驗結果證明該方法提取矩形房屋的準確率較高,魯棒性好,運算速度快,具有較強的實際應用價值

提出了一種基于cad工具的小品建模工藝流程,著重介紹了建模的思路、技術方法和需要注意的關鍵問題。

與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機器學習算法應用到遙感影像信息提取中；可以提高結果的精度；文章以worldview-2遙感影像為例；首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度；獲得影像對象；在基于對象的基礎上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用j48算法、隨機森林算法對建筑物提取的效果進行分析；實驗結果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；

地質調查和測繪以及國土資源、交通旅行、城市規(guī)劃建設、生態(tài)環(huán)境等一些涉及地域較廣的行業(yè)以及部門,一般都需要分辨率較高的遙感數(shù)據(jù)從中幫忙。本文基于某地區(qū)的地質災害的實際情況,通過遙感技術的實際應用情況,來分析調查的結果和遙感技術的作用。遙感技術從大局觀上統(tǒng)籌調查工作,它的技術基礎是分辨率極高的航空遙感影像。這樣子的好處不僅能從實際效果中觀察出遙感技術起到的作用,并且能夠對地質災害進行標志的建立。最新的分辨率較高的遙感影像能夠統(tǒng)籌全局,對大型地質災害的進度進行控制,并且能夠對具體的數(shù)據(jù)進行分析和整合。通過調查實踐發(fā)現(xiàn),遙感技術在地質災害調查中能起到統(tǒng)籌全局的作用。

用航空遙感圖像評價晉城市建筑物現(xiàn)狀的方法研究

基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法

應用采動地表位移變形的極坐標模型,通過計算機預計模擬和全盆地位移變形等值線圖優(yōu)化分析,結合離層帶注漿充填技術,得出采動對建筑物影響最小的工作面布置方式及其有關參數(shù),通過改變工作面的布置方式和參數(shù),有效地減少地表位移變形程度和控制覆巖下沉,從而達到保護建筑物,提高回采率的目的。這種方法安全、經(jīng)濟、技術管理簡單可行。

城市內(nèi)加蓋、擴建違法建筑物現(xiàn)象嚴重,如何快速準確地獲取城市建筑物的基本情況,監(jiān)測出違法建筑物信息,成為城市規(guī)劃、建設部門的一個迫切問題;根據(jù)不同時期數(shù)字表面模型(dsm)差值比對可以獲取建筑物高度變化的原理,通過對雷達及光學衛(wèi)星影像各自特征的對比,提出了利用多源影像數(shù)據(jù),快速準確的發(fā)現(xiàn)建筑物變化信息的方法。

提出了一種基于改進型模糊c均值聚類算法的牛肉大理石花紋提取方法。該方法結合了快速模糊c均值(fcm)聚類算法,對傳統(tǒng)fcm算法中的隸屬函數(shù)、聚類數(shù)c和初始聚類中心點選取方法進行了優(yōu)化。試驗表明,該方法使牛肉大理石花紋提取的準確度由76.2%提高到85.7%。