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徐景中: 作品数：39 被引量：238H指数：9; 供职机构：武汉大学遥感信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>

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基于结构特征的遥感影像匹配被引量：8: 2013年; 影像数据的获取受到传感器、大气、光照等多种因素影响,影像数据本身即存在成像的不确定性,且用于匹配的影像数据间常存在较大的尺度、旋转差异,因此利用传统的基于区域灰度的匹配方法很难实现遥感影像的自动匹配。针对遥感影像数据的复杂性,结合不变矩的优良性质,提出一种基于地物结构特征的影像自动匹配方法。首先基于RANSAC(random sample consensus)算法提取影像直线特征,并进一步根据地物构造特征,在直线特征的基础上,设计并实现结构特征提取方法;然后利用结构特征的不变矩及空间相似性测度自动检测最优匹配特征对,实现影像的初始匹配;最后采用松弛匹配等方法,并对松弛匹配结果进行优化,实现影像全局匹配。为了验证算法性能,采用仿真数据和实地遥感影像进行测试,实验结果表明,本文方法不受旋转、缩放等因素影响,能实现遥感影像的自动快速匹配。; 寇媛徐景中; 关键词：影像匹配 RANSAC 结构特征不变矩

基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法: 本发明提供一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括扫描线分割，拓扑关系网构建，采用移动窗口法获取地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；路面激光...; 杨蒙蒙万幼川刘先林徐景中陈茂霖盛鹏; 文献传递

无人机技术在露天土石挖填方计算中的应用被引量：4: 2020年; 传统的全站仪或RTK技术进行土石方的填挖计算时,外业数据采集需耗费较多的时间和人力成本,作业效率较低;而三维激光扫描仪、InSAR等技术通过获取点云数据构建DEM的方式计算土石方量,效率较高,但成本也相对较高,因此拟研究利用消费级无人机进行外业地形数据的快速采集,并进行露天土石挖填方计算的方法。首先通过低空无人机获取影像,并利用少量像控点,根据计算机视觉原理生成地形稠密三维点云;然后利用密集点云数据生成DEM,利用影像生成DOM;最后结合DOM与DEM得到露天土石挖填方量。为了验证无人机制作生成的DEM计算土石挖填方的精度,选择有起伏的地形进行实验,并与传统RTK方法计算的土石方量进行精度对比。结果表明,利用无人机构建的露天地形DEM计算的挖填石土方量与传统RTK方法的误差在3%以内,能满足工程中土石方量计算要求,且作业成本较低、效率较高,具有一定的工程实用价值。; 李东升徐景中徐景中; 关键词：全站仪无人机三维点云 DEM

基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统: 本发明提供一种基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统，以实景三维数据为基础，依靠建筑物顶部轮廓矢量的辅助，对单体化建筑进行投影获取立面影像图并进行基于深度学习的门窗自动识别，支持用于各类建筑物的开洞率提取；实现...; 柯涛陶鹏杰牛壮群李志颖余洋徐景中; 文献传递

基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法被引量：12: 2020年; 为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先,基于法向一致性进行建筑物点云平面分割;接着,采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取,并拆分和拟合处理得到特征线段;然后,以线对作为配准基元,以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配,实现建筑物点云的粗配准;最后,以粗配准结果为初值,进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验,实验结果表明,采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题,实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。; 徐景中王佳荣; 关键词：点云配准建筑物特征线迭代最近点算法

城市遥感课程建设与思考被引量：4: 2018年; 在介绍城市遥感课程特点的基础上,结合武汉大学遥感信息工程学院的课程培养方案要求以及城市遥感教学现状,从课程教学内容优化、教学方法转变、实践环节加强等方面,探讨了城市遥感课程的建设思路。; 徐景中; 关键词：城市遥感课程建设教学方法

一种基于车载激光扫描点云的树木枝干建模方法及系统: 本发明公开了一种基于车载激光扫描点云的树木枝干建模方法，对树木点云进行预处理获得树木基本信息，利用树木点云构建邻近图；以高程最低点作为树根点，采用单源最短路径算法，搜索每个点到达树根点的最短路径，得到树木的初始骨架线；基...; 徐景中王格; 文献传递

基于结构特征的机载LiDAR数据与航空影像自动配准被引量：13: 2013年; 针对现有机载LiDAR数据与航空影像配准方法对匹配特征具有较强的依赖性,易受数据等影响的问题,提出了一种基于结构特征的自动配准方法。该方法首先提取LiDAR距离图像与对应影像的结构特征,利用初始姿态参数将LiDAR结构特征投影至影像坐标系下,根据结构特征的几何约束条件获取初始匹配点集,完成粗匹配;接着利用粗匹配结果计算直接变换模型(DLT)参数,并以此为初值引入双点几何约束,采用循环迭代的匹配策略,不断剔除错误匹配,获得一组新的匹配点集,完成精匹配;最后根据精匹配结果,采用基于单位四元数的空间后方交会方法解算航空影像的姿态参数,实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。实验证明,该方法受噪声影响小,能实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。; 徐景中寇媛袁芳张伟; 关键词：自动配准航空影像机载LIDAR 结构特征

复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法被引量：1: 2023年; 针对传统随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对复杂屋顶的分割缺陷,提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先,在点云法向量估计的基础上,利用点法式方程优化种子点选取过程,提高初始平面选择的有效性;然后,采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成,并利用加权函数进行平面内点的迭代修正,提高面片分割的准确性;最后,利用面片竞争方法优化分割结果,实现屋顶点云的分割处理。多组点云分割实验结果表明,该方法能有效抑制虚假平面,对复杂建筑物的屋顶平面分割结果的精确率、召回率和整体精度分别达到96.8%、98.2%和95.1%。相比传统方法,该方法在点云分割结果正确率及耗时方面均有明显优势。; 徐景中李均; 关键词：激光雷达点云分割随机采样一致性