基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进，提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息，能够比较准确地提出物体的边缘直线，克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点。在大比例尺域市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用。     

基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进,提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法.该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息,能够比较准确地提出物体的边缘直线,克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点,在大比例尺城市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用.     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

基于纹理边缘与感知编组的居民地外轮廓提取

提出了一种在高分辨率遥感影像上提取居民地外轮廓的方法。该方法通过计算边缘点的角度提取居民地外轮廓,并利用感知编组连接提取轮廓点,形成闭合外轮廓。实验证明,本方法提取居民地外轮廓位置准确且完整闭合。     

一种有效的航拍图像中直线提取算法

首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。     

一种有效的直线提取算法

直线是城区中道路、建筑物以及机场等人工环境下的主要特征,进行直线的提取具有很强的实际意义。首先针对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线。试验对比结果表明,该算法可以在航空影像和遥感影像中提取出真实的地物直线。     

基于改进RANSAC算法的道路直线提取方法

直线检测是计算机视觉领域的一项重要内容,也是遥感影像信息提取的基本过程。随机抽样一致性算法(RANSAC)常用来进行包括直线在内的目标提取,是在计算机视觉领域应用较广泛的估计算法之一,但其计算效率较低。因此提出了一种基于序贯概率的改进型多目标RANSAC算法,在利用边缘检测限定随机抽样原始样本集的基础上,运用该算法提取了高分辨率航空影像数据中的道路边界线,大大提升了计算效率。     

SAR影像的城市街区边缘直线特征提取算法研究

针对城市街区边缘特征的提取问题,提出了一种基于高斯伽马形双窗与Gabor组合滤波器的城市街区边缘提取算法。算法首先设计了一种高斯伽马形双窗与Gabor的组合滤波器算子,采用该算子对影像进行滤波处理,可以很好地消除噪声等因素产生的虚假响应,并得到边缘结构特征;然后基于滤波后的SAR影像,采用LSD算法进行直线边缘提取,并对LSD算法进行优化改进,实现短直线特征的删除、合并和延长处理,获得较为连续的长直线特征;最后采用多组雷达影像数据对本文提出算法进行实验验证。实验结果表明,该算法能够有效克服相干斑噪声等因素的影响,提取得到真实、准确且连续性较强的城市街区边缘特征。     

基于松弛法的影像边缘提取

提出一种基于松弛法的影像边缘提取算法.本文详述了边缘标号的设置及初始概率的计算,并根据邻域内的信息分布,综合考虑了边缘的先验知识,设计出自适应的支持函数.     

基于松弛法的影像边缘提取

提出一种基于松弛法的影像边缘提取算法。本文详述了边缘标号的设置及初始概率的计算，并根据邻域内的信息分布，综合考虑了边缘的先验知识，设计出自适应的支持函数。     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

序贯一维型边缘检测新算法

本文提出一种既可用于从图象上提取具有某种用途的一维边缘,又可用于提取具有多种用途的二维边缘的序贯一维型边缘检测新算法。由于构成该算法重要组成部分的基础算子的作用,以及将二维问题化为一维问题求解而使其明显具有简单,快速、有效的特点。该算法还具有Abdou ^[1] 等所建议的边缘检测算子应具有的两个特性。     

基于光谱空间密度分析的边缘提取

针对传统的边缘提取方法大部分不适应高光谱数据的特点,提出了基于光谱空间密度分析边缘提取的思想。在分组主分量变换提取第一主分量作为特征维的基础上,采用面向对象的二次判别边缘的方法,通过立体判决将光谱空间中低密度超椭球体集群视为真实边缘点集群。试验表明,此方法是合理可行的。     

任意方向对称差值核的SAR图像边缘提取算法

由于现有边缘检测方法多存在对图像噪声的敏感性以及检测边缘的有限方向性等问题,因此在斑点噪声的影响下难以有效检测SAR图像中具有任意方向性且强度相近的区域间边缘。本文提出了一种任意方向对称窗口的SAR图像边缘提取算法。首先,以任意像素在图像中的格点位置为对称中心构建任意方向上的对称窗口;定义各窗口内像素到中心像素距离的核函数;以像素核函数为权重分别计算两对称窗口内像素光谱测度的加权平均值,并定义两者之差的绝对值为该方向上该像素隶属边缘的强度;选取所有方向中最大边缘强度作为边缘像素的判别标准。为去除错误提取的边缘像素,设计基于滤波操作的后处理过程。对模拟图像提取结果的定性及定量分析表明提出算法可在一定程度上克服噪声影响,较为准确地提取任意方向的边缘。     

分水岭变换在遥感影像线状特征提取中的应用

在现有目标识别方法的基础上,提出一种结合目标的特性进行分水岭变换提取目标的方法。试验结果表明,这种方法可以有效地从遥感影像中提取线状特征。     

基于动态规划原理的半自动线特征提取

提出了一种针对遥感图像基于树结构实现的动态规划半自动线特征提取算法。在线模型的约束下 ,线特征的搜索过程很容易描述为一个多阶段决策的优化计算问题。文中提出了一种线特征模型 ,使之可以同样适合于遥感图像中的明、暗线特征的提取。并采用一种双向预测技术 ,使之也可适用于较大曲率线特征。最后利用树结构和动态剪枝技术实现整个线的半自动提取过程。实验表明了算法的有效性。     

基于蚁群算法的边缘检测

蚁群算法是近些年发展起来的一种群体智能优化算法,它利用生物信息激素作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。本文将该算法用于边缘检测,建立图像边缘与信息场之间的联系。提出了基于像素邻域的8个启发信息检测算子,指导蚂蚁选择最优边缘路径,并能自动确定分割阈值。对灰度图像进行模拟实验与经典分割算子进行对比,结果表明,该算法可以精确提取边缘特征,细节特征更为清晰。     

基于MATLAB的边缘检测算法研究

边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一,它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用。但是,不同的图像有着不同的特征,到目前为止,没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测。针对这一不足,本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法,并将经典算法与改进后的算法进行对比分析,然后利用Canny算子对二值化处理后的图像进行边缘检测。得出结论,迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效率、高精度的方法。