秦家鑫
- 作品数：13 被引量：69H指数：4
- 供职机构：武汉大学更多>>
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- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于道路特征的遥感影像与激光点云配准方法及系统
- 本发明提供了一种基于道路特征的高分辨遥感影像与激光点云配准方法及系统，包括步骤：步骤1，根据激光点云提取点云道路矢量线；步骤2，遥感影像的正射影像预处理获得二值化分割影像；步骤3，利用初始外方位元素将点云道路矢量线反投影...
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- 文献传递
- 基于彩色信息尺度不变特征的街景影像匹配被引量：3
- 2014年
- 提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配。引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角-偏移模型,通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量,并以此作为输入图像,再采用改进的Harris算法提取图像的几何信息,建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量,最后利用特征向量间的相关系数完成匹配。本文将该算法用于街景影像匹配中,并对比与传统SIFT算法的差异,结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点,且耗时少,匹配精度高,证明了对于街景影像匹配研究的适用性。
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- 关键词：尺度不变性图像匹配
- 一种基于线性KD树的点云数据组织方法被引量：18
- 2016年
- 常规KD树索引对大规模点云数据进行组织和管理时,指针的存储往往耗费大量的内存空间。本文结合线性索引的编码思想,提出了一种线性KD树索引的构建和查找方法,存储点云时可以充分利用内存空间,通过自然数编码表示结点间的关系,并给出了线性KD树的构建和邻域查找方法。最后通过与开源最临近搜索库ANN库进行对比试验,证明本文的线性KD树索引可以明显减少点云组织时的内存消耗,并与基于指针的ANN库具有相近的临近查找效率。
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- 关键词：KD树
- 基于线特征的城区激光点云与影像自动配准被引量：16
- 2015年
- 鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点,通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系,其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题,提出了一种基于道路线的机载激光雷达数据和高分辨率航空影像自动配准方法。该方法充分利用点云数据提供的高程与强度信息,提取出高精度的规则化道路矢量线;根据初始外方位元素建立点云数据和航空影像的近似变换关系,以道路矢量线在航空影像的投影位置为先验知识,采用改进的道路矩形整体匹配算法得到影像中的道路中心线,获取同名线特征;以同名道路线段的首末端点作为控制信息,利用基于欧拉角的空间后方交会算法解算新的影像外方位元素,实现航空影像和激光雷达数据的配准。实验结果表明,该方法利用道路特征实现航空影像与激光雷达点云的配准,提取特征少且配准精度较高,大大提高了工作效率。
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- 关键词：遥感机载激光雷达航空影像自动配准
- 大场景内建筑物点云提取及平面分割算法被引量：24
- 2015年
- 提出一种从地面激光点云数据中提取建筑目标并进行分割的新方法,该方法利用半径渐变的主成分分析法确定各点局部几何特征(最佳半径,法向量、维度特征);根据几何特征将地面点从原始点云中剔除,将非地面点按距离聚类形成点云簇,并对点云簇进行整体特征分析,识别建筑物目标;依据点的局部特征设置区域增长法生长准则对建筑物目标进行平面分割并对分割结果进行优化。实验结果表明,该方法不仅能快速有效提取大场景中的建筑物目标进行分割,并且解决了传统区域增长法不稳定的问题,提高了建筑物点云平面分割的精确性和可靠性。
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- 关键词：遥感点云分割建筑物提取
- 一种地面激光点云数据的建筑物分割与轮廓线提取方法
- 本发明公开了一种地面激光点云数据的建筑物分割与轮廓线提取方法，包括对点云进行竖直投影、生成二维灰度图像、利用Otsu算法分割建筑物点云、主成分分析、最佳邻域计算、轮廓线提取等6个步骤；本发明实现了从原始点云中快速、准确地...
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- 文献传递
- 基于道路特征的遥感影像与激光点云配准方法及系统
- 本发明提供了一种基于道路特征的高分辨遥感影像与激光点云配准方法及系统，包括步骤：步骤1，根据激光点云提取点云道路矢量线；步骤2，遥感影像的正射影像预处理获得二值化分割影像；步骤3，利用初始外方位元素将点云道路矢量线反投影...
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- 文献传递
- 一种建筑物点云轮廓线的自动提取方法被引量：8
- 2015年
- 针对地面激光点云包含大量冗余数据、特征信息不明显等缺点,提出了一种自动提取建筑物点云轮廓线的方法。首先基于主成分分析和熵函数计算每个点的最佳邻域,再根据几何位置关系,滤除散乱点和平面中的点,保留轮廓线点云。针对不同地面激光点云数据,无需反复调整阈值。实验证明,该方法提取的建筑物点云轮廓线清晰完整,与现有方法提取的结果相比正确率有一定的提高,且冗余点云几乎全部被滤除,自动化程度高,具有良好的适用性。
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- 关键词：熵函数轮廓线提取LIDAR
- 彩色分割的航空影像房屋自动检测
- 2014年
- 航空影像房屋提取方法的研究中大多基于灰度影像的区域生长算法,此类算法不仅忽略了不同材质的房屋所呈现的光谱特征对提取结果的影响,而且过于依赖种子像素的选取,处理效率不高。为了从高分辨率航空影像中实现房屋的自动检测,综合利用彩色信息与屋顶材料的光谱特征,采用影像分割原理,研究了房屋自动检测的方法。首先对RGB与HIS彩色空间进行转换,利用HIS空间各分量间不相关的特点和屋顶材料光谱特征进行影像分割,分离出红色瓦片屋顶与灰色水泥屋顶区域,并利用标记分水岭算法实现房屋区域的初始分割;然后计算各标记区域内的色调均值选取种子像斑样本,进而以像斑为单元在色调分量中进行区域生长,最后经过消除小斑和矩形拟合优化处理,得到轮廓清晰的房屋区域。与传统的基于像素区域分割算法相比,该方法整个过程无需人工干预且均在一维彩色空间进行处理,计算量明显降低,同时采用改进的基于像斑区域生长算法能够兼顾邻近区域内像素的几何结构信息,使算法精度得到显著提高,采用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,结果证明该方法有着较高的处理效率和准确性,具有实用价值。
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- 关键词：彩色空间转换影像分割
- 基于16维特征描述的激光点云自动配准方法及系统
- 本发明公开了一种基于16维特征描述的激光点云自动配准方法及系统，包括步骤：步骤1，对激光点云数据中各激光点单位法向量重新定向；步骤2，构建激光点邻域内任意两邻域激光点间的局部坐标系；步骤3，在局部坐标系下获取激光点的特征...
- 万幼川陈茂霖何培培秦家鑫卢维欣王思颖
- 文献传递
