基于小波分析的河道主溜线遥感检测研究

河道主溜是河势的关键要素,是防洪决策需要及时掌握的重要信息,遥感则是快速获取河道主溜的重要途径。根据对现实河道水流中主溜表象的实际观测,分析了河道横断面上主溜区域与非主溜区域表象特征,提出了基于小波多尺度峰值分析的河道主溜检测算法,并利用黄河下游河道TM遥感影像进行了主溜检测实验,以人工查勘主溜线为真值,对检测结果进行了精度评价,验证了该算法对检测河道主溜的有效性。     

基于遥感影像的黄河洪灾监测系统模型

基于多光谱遥感图像,提出了一种集河道主溜线自动检测、河势演变分析、洪水漫滩检测与分析评估功能于一体的黄河洪灾监测系统模型。论文首先对基于遥感图像的主溜线检测、河势演变检测、洪水漫滩检测原理与算法进行了详细描述;然后,利用遥感多光谱图像对所提出的检测算法进行了实验验证,最后对实验结果和系统模型进行了总结和分析。实验结果表明,本文提出的黄河洪灾监测模型具有重要的实用价值。     

遥感图像中的黄河主溜线高效提取方法

黄河主溜线的趋向直接影响黄河的防洪决策与规划,而现有的主溜线演进方法需判断每一步河流方向。提出一种河流直向化的预处理方法,利用光谱相似性原理提取河流域,然后轮廓跟踪河流域外边界,对边界内的河流域通过线性插值的方式进行直向化处理;动态演进直向河流的主溜线,随后将其逆映射回原图像,获得原图像中河流域的主溜线。结果表明,运用直向化预处理方法提取主溜线,在没有降低误差精度的基础上,避免了频繁地检测河流走向,简化了主溜线的演进模型。     

SAR图像中的黄河主溜线提取

黄河主溜线的提取可为防洪堤的设计、管理以及防灾决策等提供科学可靠的依据,对黄河的生态环境建设、治理和堤岸的稳固也都具有十分重要的意义。这里利用SAR全天候、全天时成像的优势,依据主溜区与非主溜区波浪差异的物理特性,基于现代谱估计方法提出了一种黄河主溜线的提取方法。通过实际SAR数据实验,验证了算法的有效性。     

基于拐点线的大雾能见度检测算法

针对基于区域增长算法的能见度检测方法精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于拐点线(IPL)检测滤波器的能见度检测算法。首先,分析了拐点线所具有的各向异性、连续性和水平性等特征;然后,根据这些特征构建了一个拐点线检测滤波器,以提高拐点检测的精度和速度;最后,结合能见度计算模型和拐点线检测滤波器的检测结果计算大雾天气下的能见度值。与基于区域增长算法的能见度检测方法相比,该算法的运行时间和检测误差分别降低了80%和12.2%。实验结果表明,基于拐点线检测滤波器的能见度检测算法能够有效提高雾天能见度的检测精度,降低拐点定位的计算复杂度。     

基于USAN的改进的角点检测算法

提出了一种基于USAN的改进的角点检测算法。该算法在原有SUSAN算法的基础上做了如下改进：使用一个3×3的方形预检测窗口对图像的像素进行预检测，在精确检测角点前剔除掉大部分的背景点、边界点及脉冲噪声点，提高了算法的效率；根据图像不同区域对比度不同的特性，采用根据对比度自动调节核心点与其邻域像素的灰度差值门限的方法，使所检测出的角点分布均匀；利用基于USAN定义的角点所应具有的特征(角的边缘及USAN的连续性)来剔除伪角点，降低了角点虚报和漏检的发生率。仿真实验证明了该文所提出的算法具有抗噪能力强、运算量小的特点，适于实时实现。     

主曲线算法初始值选取的分析

主曲线是一种用于数据压缩和特征提取的有效方法，是对主成分分析的非线性推广。由于主曲线与主成分的密切联系，主曲线生成算法通常以第二主成分线做初始值。然而实验发现第一主成分未必是算法初始化的最佳选择。本文将以HS算法和多边形算法为例，就初始值的选取对生成主曲线的影响做出分析并通过实验得出结论：HS算法以原点作初值效果较好，多边彤算法应根据数据点集的不同结构选择合适的初值。     

三角网格模型的特征线提取

在反求工程中，散乱数据点云的曲面重构常采用三角网格模型，若将其转换成曲面实体模型则有更广泛的应用，从三角网格模型中提取特征线是转换过程中的重要步骤．在讨论反求工程中数据点云分块方法的基础上，采取“基于边”的方法来提取特征线：先提取特征点，再连接成特征线．根据相邻三角片的法矢夹角和各点主曲率是否为极值，分两次提取特征点，利用三角顶点加权和均匀化等方法减少狭长三角片对特征点提取的计算误差影响，再将特征点分组连接成B样条曲线．文中算法的结果可为B样条曲面分片拟合和建立B-rep曲面实体模型提供依据。     

始于凸包络线的闭主曲线学习算法研究

本文提出了将凸包技术与自组织拓扑映射技术相结合的一种针对封闭曲线特征提取的主曲线学习算法，解决了一般主曲线算法无法有效模拟封闭和较为复杂分布数据集的难题。算法以数据集的凸包络线为起始步，通过分析数据集的全局和局部特征，逐步逼近数据集分布并获得封闭主曲线。算法的关键在于凹点挖掘算法的研究。实验结果表明，对于一般封闭曲线点集，该方法均能在较短的时间步内较好地逼近源数据集。该算法结构简单，复杂性在最坏情况下也不超过Ｏ（n^2），同时对图像的有界连通区域外部边界特征的提取与图形识别亦将具有较高的应用价值。     

一种基于协方差矩阵的点云特征曲线提取算法

针对现有特征曲线提取算法对模型细微特征不敏感、时间代价高及抗噪性差的缺点,提出一种基于协方差矩阵与投影映射的提取算法。根据协方差矩阵的特征值进行区域增长聚类分割形成多个带状聚类,在各个聚类内部根据主方向提取关键特征点,并将其投影到经移动最小二乘法拟合的以该关键点为中心的局部曲面上,构成特征曲线。实验结果表明,该方法可有效提高运行效率,并且具有强抗噪性,能够得到光滑的特征曲线。     

霍夫变换在幂函数型曲线检测中的应用

利用霍夫变换抗噪声能力强和能分离出属于不同直线附近点的特性,研究离散数据点集M中xi,yi满足幂函数关系时的曲线检测问题。首先,对离散数据点集M中的数据xi,yi作对数变换,得到新的数据点集M(xi,yi),此时,xi,yi具有线性关系;其次,用霍夫变换检测M中的直线,可得直线参数;然后,利用霍夫变换所得的直线参数,计算图象中的边缘点到直线的距离dki,并与给定阈值dk比较,从而将分布在不同直线附近的点分离出来,同时剔除数据点集M中的干扰点或噪声;最后,用最小二乘法拟合直线,得到剔除干扰点或噪声后的拟合曲线方程参数a和b。     

一种基于小波变换的平面曲线角点提取方法研究

基于小波变换的奇异值检测能力，提出了一种新的平面曲线角点检测算法．使用高斯函数的一阶导数作为基本小波，对曲线的方向角函数进行多尺度小波分析得到候选点集，提出了四个筛选规则对候选点集进行逐步筛选得到正确角点集．仿真试验说明，本文的方法不仅能够有效地检测平面曲线角点，而且具有较强的抑制噪声能力。另外，此算法简单、易实现，具有较好的实用意义．     

基于B样条模型的曲线特征点检测法

提出了一种基于B样条模型的曲线特征点检测法。该方法首先用B样条函数对原始曲线进行副近,得到原始曲线的分段解析表达式,然后利用曲线曲率分布来确定其特征点。B样条曲线分段解析的特点提出了曲率估计的精度,进而使特征点检测的准确度也得到提高,同时B样曲线拟合过程在一定程度上起到了对原始曲线的平滑作用,可抑制噪声对特征点检测的影响,并且这种平滑不具有常规高斯平滑的萎缩效应。实验结果证明了本文方法的有效性。     

一种改进的虹膜定位方法

如何有效地确定虹膜在图象中的位置，是虹膜识别中需要解决的关键问题之一，在以前的粗定位与精定位相结合的两步虹膜定位方法的研究基础上，提出了一种改进的虹膜定位方法，它集中体现在虹膜粗定位方法的改进上，改进后的虹膜粗定位的基本思想为：首先在虹膜图像中选择互不相邻的若干行，求得每行的灰度差分曲线；然后根据灰度差分曲线上相邻几个点的累加和的大小，寻找虹膜或瞳孔的边界点；最后，由这些边界点拟合出虹膜及瞳孔的边界，实验结果表明，改进的虹膜定位方法更为快速、稳健。     

基于能量法光顺的自由曲线快速算法*

大多过型值点的曲线造型都是采用反求算法。当型值点数增加或实时设计时,随着型值点的增加,会导致反求方程组的阶数增加,当增加到一定程度,产生的计算量会太大。根据能量法光顺原理,提出了一种曲线形式作为曲线造型的基础,曲线过型值点,达到G2光滑,光顺性也很好,并且无须进行反求运算,有计算量少、速度快的特点。     

基于控制顶点偏移的等距曲线最优逼近

利用最佳平方逼近的Legendre多项式来逼近基曲线的法矢曲线,计算出各控制顶点的偏移向量,由此产生偏移控制多边形来得到等距曲线的逼近曲线.通过与Tiller,Cobb,Coquillart和Elber等多种基于控制顶点偏移的等距逼近法的比较,表明此方法中曲线的离散次数和控制顶点数最少.此方法简单、直观,而且等距逼近曲线的表达式与原曲线具有相同形式,因而有很好的应用前景.     

平面碎片匹配算法的研究

在分析平面曲线的几何特性的基础上,提出了一种基于曲率等不变量的平面非规则边界曲线匹配的算法,该方法通过提取平面非规则曲线的角点和匹配角点来寻找初始匹配点,同时利用对应点的曲率相等或者等价的几何特性来匹配平面非规则曲线,并且在理论和实验上对方法的可行性进行了证明。     

Contour curve reconstruction from cloud data for rapid prototyping

In this study, a method for generation of sectional contour curves directly from cloud point data is given. This method computes contour curves for rapid prototyping model generation via adaptive slicing, data points reducing and B-spline curve fitting. In this approach, first a cloud point data set is segmented along the component building direction to a number of layers. The points are projected to the mid-plane of the layer to form a 2-dimensional (2D) band of scattered points. These points are then utilized to construct a boundary curve. A number of points are picked up along the band and a B-spline curve is fitted. Then points are selected on the B-spline curve based on its discrete curvature. These are the points used as centers for generation of circles with a user-define radius to capture a piece of the scattered band. The geometric center of the points lying within these circles is treated as a control point for a B-spline curve fitting that represents a boundary contour curve. The advantage of this method is simplicity and insensitivity to common small inaccuracies. Two experimental results are included to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.     

Area-Based Medial Axis of Planar Curves

A new definition of affine invariant medial axis of planar closed curves is introduced. A point belongs to the affine medial axis if and only if it is equidistant from at least two points of the curve, with the distance being a minimum and given by the areas between the curve and its corresponding chords. The medial axis is robust, eliminating the need for curve denoising. In a dynamical interpretation of this affine medial axis, the medial axis points are the affine shock positions of the affine erosion of the curve. We propose a simple method to compute the medial axis and give examples. We also demonstrate how to use this method to detect affine skew symmetry in real images.     

基于拟随机序列求解点到自由曲线最短距离

自由曲线因没有已知的解析表达式,轮廓常用离散点表示。在进行计算机辅助几何设计或求解轮廓的形状误差时,无法得到计算点到自由曲线的最短距离。提出用非均匀有理B样条表示自由曲线,应用改进遗传算法重建自由曲线,基于拟随机Halton序列均匀产生数据参数值计算点到重建自由曲线最短距离。实例证实了所提出方法不仅算法简单、计算速度快,而且求得距离能够逼近理论值,精确度非常高,适于在逆向工程及自由曲线轮廓度误差精密评定中推广应用。