基于数学形态学的遥感影像水域提取方法

利用数学形态学的方法对遥感影像上的水体进行了提取实验。经实验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子:高、低帽变换、滤波与阈值截取相结合的增强方法,通过选择合适的结构元素,对图像进行预处理后进行分割,可以完成遥感影像上灰度变化较小的水体提取,其结果优于直接对原图像进行形态梯度法、均值分割的结果,对分割后的结果进行矢量跟踪后,得出的结果可以直接应用到GIS中去。     

基于独立成分分析和形态特征的干涸水系提取

基于遥感影像的水系提取在地学研究中应用广泛。目前的提取方法大多是依据水系中的水体光谱特征。但是在冲沟、处于枯水期的季节性河流以及长期干涸的河道中,基于水体光谱特征的方法并不适用。为此提出了基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)和形态特征的干涸水系提取方法。利用ICA技术将水系与其他地物分解至不同的独立分量,并针对水系分量中少量的非水系信息和噪声,利用基于中值滤波的背景抑制、数学形态学滤波和基于形态特征的噪声消除,对ICA提取的水系进行进一步的图像增强和去噪,最终分割出水系。以内蒙古自治区乌拉特后旗获各琦地区为例,对提出的模型进行实际测试,并与传统的监督分类方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法去噪效果更好,在干涸水系提取中的应用效果更为理想,且不需要训练数据,操作简便,具有很强的实用性。     

数学形态学与拓扑约束支持的单条河流骨架线提取

为解决当前遥感手段提取河流骨架线自动化程度不高、精度有限、易发生断裂等问题,提出一种基于数学形态学与拓扑约束理论的完整单条河流骨架线自动化提取方法。该法综合利用归一化水体指数(NDWI)和数学形态学方法提取遥感影像中的河流及河流初始骨架线;从河流初始骨架线二值图中获取断点,并自动计算膨胀系数,利用局部膨胀细化法进行连接;结合拓扑约束,利用初始骨架线对连接线进行去伪操作。结果表明,该方法能有效解决细小、易发生断裂的单条河流的完整骨架线自动提取的难题。     

基于SPOT5影像自动提取水体的新方法

针对基于SPOT5影像提取水体时易受地形阴影、居民地等因素影响提取精度的问题,本文构建了一种新的水体提取方法。该方法以水体的遥感图像本底值研究为基础,通过构建能够同向增强的水体指数及多指数集成计算模型,实现水体灰度值的极化,在此基础上利用改进的阈值自动选取算法、数学形态学滤波及细化等算法,实现了水体的高精度自动提取。经过试验比较表明,该方法能够有效地提取较细水体,且能够有效去除地形阴影、居民地及河流边滩等的影响。     

基于HJ-1卫星的桥梁信息提取方法研究

结合国产环境一号卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出了一种有效提取该卫星遥感影像桥梁信息的方法。主要包括以下步骤：①图像预处理;②主成分分析;③图像区域分割;④数学形态学处理。利用该卫星数据进行的桥梁信息提取试验表明,该方法能快速、有效地提取影像中的桥梁信息,在交通行业中具有一定的应用价值。     

国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁提取研究

基于桥梁与水体的空间关系,结合卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出一种有效提取国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁目标的方法.利用国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像数据进行桥梁目标提取试验.结果表明,该方法能快速、准确、有效地提取“环境一号”卫星影像中的桥梁目标,具有一定的应用价值.     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

结合LiDAR与遥感影像的水域边界提取方法

针对高分辨率遥感影像提取水域边界不准确、不完整的问题,提出了高分辨率遥感影像结合机载LiDAR点云数据提取水域边界的新方法。首先将配准后的LiDAR点云数据网格化,生成DSM影像,然后运用数学形态学分析获取水体的初始边界信息,最后基于活动轮廓模型的图割算法对构建的边界缓冲区进行优化分割,从而获取精确的水域边界。实验结果表明,该方法能够去除部分水域干扰噪声且能够得到比较精确的边界信息,具有较好的视觉效果和较高的工程应用价值。     

基于数学形态学的第四系地层遥感影像分割

利用数学形态学的方法对遥感影像的第四系地层进行了影像分割实验。经实验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子:高、低帽变换、滤波与阈值截取相结合的增强方法,通过选择合适的结构元素,对图像进行预处理后,就可以用形态学方法对第四系地层进行影像分割。经过处理的遥感影像,能够更有效地提取影像的目标。实验结果表明了本文所提的方法的有效性。最后,对形态学方法的不足之处和将来的研究方向展开了讨论。     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

正射影像镶嵌线自动搜索的视差图算法

提出了一种基于正射影像视差图的区域级镶嵌线搜索算法。首先利用半全局约束立体匹配算法(semi-global matching,SGM)分别计算立体像对的左右视差图,并通过自适应阈值化去除细小的噪声区域,再经数学形态学方法进一步削弱噪声影响和填补小的漏洞区域,得到了较为精细的房屋等非地面区域的分割结果,从而分离出地面与非地面区域;然后采用改进的贪婪蛇搜索算法进行镶嵌线搜索,以提高算法的稳健性。试验表明,本文算法能很好地避开房屋等明显突出地表的实体,得到不穿越非地面区域的最优路径。     

基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

利用数学形态学提取骨架线的改进算法

地图数字化生产和数字地图编绘中都需要用到提取骨架线算法,如矢量化和等级变换等。提取骨架线的算法较多,基于栅格数据的算法通常采用数学形态学方法,对于矢量数据目前较有代表性的是利用约束Delau-nay三角网提取骨架线。本文给出一种利用数学形态学提取骨架线的改进算法,适用于栅格和矢量数据,并能在矢量化时建立高质量的拓扑关系,还较好地克服了数学形态学方法的缺点——节点畸变和端点内缩。实验表明该算法稳定且行之有效。     

基于DSM的遥感图像拼接线自动生成技术

在DSM滤波和权值确定的基础上,提出了一种基于DSM的遥感图像拼接线自动提取方法。该方法首先基于流水模型的基本原理设计了拼接线自动选择规则,然后利用数学形态学对自动提取的拼接线进行了膨胀处理。实验结果表明,该方法提取的拼接线能够有效地规避建筑物投影差等问题,确保了自动拼接线提取的有效性。     

一种综合机载LiDAR与高分辨率航空影像的铁路轨道提取方法

高分辨率航空遥感数据中铁路轨道线性特征明显,可以直接用于铁路轨道的精细提取。首先根据铁路路基光谱、局域地形等特征,基于机载LiDAR数据建立一种面向对象的铁路区域提取算法;进一步通过数学形态学处理消除干扰因素的影响,选取适当的影像波段进行掩模提取图像中的铁路区域,采用基于高斯平滑和微分几何的线性地物提取算法初步提取铁路轨道线。在噪声消除、线段连接的基础上建立轨道平行线算法模型,从而实现轨道信息的准确提取。实验结果证明上述方法的有效性,轨道提取精度达到94.6%以上。     

带约束条件的特征与最小二乘影像匹配

讨论了一种新的边缘检测方法和用链码描述的线知数学模型，给出了基于不变线矩匹配的约束条件，并采用基于特征与最小二乘结合实现了精确的子像素匹配。     

基于TIN的半自动多影像同名线段匹配算法研究

提出了根据同名像点构成三角网(TIN)来进行同名直线的匹配。依据TIN预测左影像上一条给定直线在右影像上同名直线的搜索范围，计算给定直线与候选直线的灰度相关系数．取最大相关系数所对应的直线为同名直线。实验证明，该算法简单、可行。     

基于直线特征匹配的序列图像自动配准

提出了一种运用相应直线段特征作为控制基础的序列图像自动配准方法。根据相应直线段"共线"原理建立了图像配准模型,该模型的优点是不必精确定位相应直线段的端点,突破了相应特征必须严格"同名"的限制。同时,根据图像配准对控制直线段的要求,分别设计了序列图像中直线段特征的自动提取和自动匹配算法,从而实现了概略对准条件下的序列图像的全自动配准。     

基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究

边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。     

机载激光扫描数据分割的三维数学形态学模型

机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。