基于高分一号遥感影像的水体提取方法对比分析与改进

以高分一号遥感影像为数据源,以安徽省黄山市屯溪流域内的东方红水库为研究对象,采用单波段阈值法、两波段差值法、波段比值法、归一化差分水体指数(NDWI)法、归一化差分植被指数(NDVI)法共5种水陆像元度量方法,分别应用平均值法和最大类间方差迭代法两种阈值选取方法对东方红水库进行水体提取,探索最大类间方差迭代法在水体提取变量上的改进效果,在此基础上提出了一种改进的最大类间方差联合水体提取法,并对比了改进前后的水体提取效果。结果表明:改进后的水体提取方法可以很好地降低影像提取中产生的噪点,提高水体提取的精度,提取成果的平均相对误差为4.69%,决定系数为0.8579,相比于改进前平均相对误差降低了0.68%,决定系数提高了0.0539。

基于改进DEMATEL-ISM模型的道路拥堵下行车风险评估方法

为准确识别城市道路拥堵条件下的行车风险系统中各影响因素之间的内在联系以及该系统中的关键因素,本文提出一种改进DEMATEL-ISM的评估方法。首先,分析城市道路拥堵条件下的行车风险,选取18个风险因子;其次,运用多群体问询的调查问卷方法,并结合最大类间方差法对标准的集成决策试验和评价试验室(DEMATEL)以及解释结构模型(ISM)改进,建立城市道路拥堵的行车风险评估模型。最后,实例验证结果表明:基于改进DEMATEL-ISM模型的道路拥堵条件下行车风险评估体系能准确划分层次解释结构图的层级,与其他方法相比更加符合实际;交通密度、车头时距、停车次数、换道频次等关键链接因素对其他因素有较强联动影响,并且会增加发生交通事故或二次交通拥堵的概率。

基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法

针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时,窗函数类型与大小影响测量精度的问题,本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法。该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像,接着基于最大类间方差准则选取自适应阈值,然后利用全局自适应阈值分割图像,并采用八连通准则提取目标散射图像,最后通过RCS反演获得目标RCS值。与传统方法相比,本文方法能自适应提取目标散射图像,测量结果更稳定、测量精度更高。

面向开环扫描系统的超声图像畸变校正方法

超声显微成像技术广泛应用于工业无损检测领域。相较于闭环、半闭环扫描系统硬件复杂、成本高,开环扫描系统结构简单、成本低,但由于无反馈机制会导致步进电机的非线性运动引起图像像素错位畸变。因此,消除非线性运动带来的错位畸变是采用开环扫描系统实现高质量超声成像的关键。该文提出集最大值投影法、最大类间方差法和中心坐标校正法于一体的MIP-Otsu-C3M方法,对开环扫描系统获得的硬币回波数据采用最大值投影法获取初始灰度图像,采用最大类间方差法获取感兴趣区域的B扫描图像边缘像素位置,并采用中心坐标校正法成功消除像素错位,解决了超声C扫描图像畸变问题。对消除错位畸变的回波数据进行飞行时间法和傅里叶变换法图像重建,直接获得了非畸变的三维图像和透视图像。该新颖算法也验证了最大值投影法可拓展至图像畸变校正应用。

装配式建筑碳排放影响因素及减排路径研究:基于改进的DEMATEL-ISM方法

选取20个具有代表性的装配式建筑碳排放影响因素,运用多元化、多渠道、多群体问询的调查问卷法及最大类间方差法确定阈值对DEMATEL-ISM方法进行改进,基于该方法构建出中心度-原因度散点图和层次解释结构图,明确了装配式建筑碳排放影响因素在整个系统中的地位及各因素之间的影响关系。依据层次解释结构图并结合实际情况,构建出两条装配式建筑碳减排路径,为装配式建筑减排工作的实施提供参考。

基于改进Canny算子的齿轮边缘缺陷检测方法

针对Canny算子在齿轮边缘缺陷检测中存在识别相似度低、因图像噪声影响导致微弱边缘难以提取、边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进Canny算子的齿轮边缘缺陷检测技术。改进滤波器,使用梯度双边滤波进行图片预处理,平滑图像并减少图像噪声;改进了卷积核,在45°和135°梯度方向上对像素点进行非极大值抑制,增加了微弱边缘被保留的概率;采用最大类间方差法(Otsu算法)计算图像的高阈值,通过双阈值的办法自适应寻找图像强弱边缘;将Prewitt算子和Canny算法以及改进算法进行对比实验验证。结果表明,改进算法可以提取更完整的齿轮边缘,处理后图片的峰值信噪比(PSNR)相比Canny算法提升了16%,检测效果提升了30%,重叠系数高达81.9%,提升了25.1%,为齿轮边缘缺陷检测提供了一定的参考价值。

机载LiDAR建筑物点云提取方法研究

针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中受相邻非建筑物点云影响较大、已有建筑物点云提取算法效率不高的问题,本文提出了以最大类间方差法与主成分分析法相结合的机载LiDAR建筑物点云提取方法。该方法首先使用渐进数学形态学滤波算法对地面点与非地面点进行分离;其次通过最大类间方差算法提取得到初始建筑物点云;最后,对于提取到的初始建筑物点云,使用主成分分析方法进一步处理,滤除非建筑物点云,得到精细化建筑物点云并进行单体化。使用城市机载点云数据进行实验,验证了本文提出建筑物点云提取方法的有效性。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

基于背景差分法的篮球投篮轨迹预测模型构建

为实现动态复杂环境下篮球投篮轨迹的预测,为篮球训练提供指导依据,构建基于背景差分法的篮球投篮轨迹预测模型。该模型基于混合高斯背景差分方法,构建复杂动态环境背景建模,为保证建模效果,引入自适应学习率进行模型优化,并删除背景模型中冗余高斯分量,获取图像中的前景目标图像;基于最大类间方差的阈值分割方法,二值化处理前景目标图像后,采用区域线性增长方法和篮球运动员投篮运动轨迹图形融合模型,提取前景目标图像中的投篮运动特征,实现篮球投篮轨迹预测。实验表明:该模型具有良好的篮球投篮运动图像处理效果,篮球投篮轨迹预测的可决系数指标结果均在0.947以上,预测结果与实际轨迹结果之间吻合程度较好,满足应用需求。

An Improved Double-Threshold Method Based on Gradient Histogram

This paper analyzes the characteristics of the output gradient histogram and shortages of several traditional automatic threshold methods in order to segment the gradient image better. Then an improved double-threshold method is proposed, which is combined with the method of maximum classes variance, estimating-area method and double-threshold method. This method can automatically select two different thresholds to segment gradient images. The computer simulation is performed on the traditional methods and this algorithm and proves that this method can get satisfying result. Key words gradient histogram image - threshold selection - double-threshold method - maximum classes variance method CLC number TP 391. 41 Foundation item: Supported by the National Nature Science Foundation of China (50099620) and the Project of Chenguang Plan in Wuhan (985003062)Biography: YANG Shen (1977-), female, Ph. D. candidate, research direction: multimedia information processing and network technology.

基于高分三号数据的汾河下游洪涝监测研究

以国产高分三号双极化影像为数据源,对2021年国庆期间强降雨过程造成的汾河下游洪涝灾害开展了水体遥感识别及灾情评估。在分析典型水体与洪涝期不同下垫面水体光谱特征的基础上,确定采用交叉极化数据,基于动态最大类间方差法提取洪涝淹没区(水体),并对研究区洪涝灾害范围进行识别和分析。结果显示:(1)应用动态最大类间方差阈值分割法进行水体信息的提取时,交叉极化数据能识别出包括洪涝淹没区的不同深度水体,而同极化数据只能识别较深水体。(2)最大类间方差法对水体识别的精度非洪涝期高于洪涝期,且水体识别时,需要分区动态调整阈值提取来提高识别精度。(3)本研究洪涝淹没区提取的准确率由高到低依次为:河流、农田、城市及其他。结果表明:利用高分三号数据提取洪涝灾害淹没区域,可以为应急救灾提供及时有效的灾情分布数据,为SAR影像洪涝灾害监测提供科学参考。

基于DOM和DSM的无人机城市违法建筑检测方法研究

建筑物变化检测是遥感影像提取的研究热点。传统的二维变化检测方法存在漏检、误检等情况,作业效率低。针对城市建筑物存在违法加盖、扩建等问题,利用无人机测量技术获取高分辨率遥感影像,基于U-Net深度学习语义分割模型检测建筑物变化,并结合差分数字表面模型,采用GIS叠加分析技术检测建筑物变化图斑。通过与地面数据验证对比,该方法能有效检测建筑物变化,提高检测准确率。

基于粗糙集的微小缺陷图像对比度增强算法

设计了一种微小缺陷图像对比度增强算法。采用粗糙集理论将图像划分为不同类别,同一类别中像素间为不可分辨关系。并依据图像灰度值和噪声属性进一步将图像划分为子图,在子图中得到图像的明暗区域。对图像不同区域进行直方图均衡变换和直方图指数变换处理,处理后即可增强图像的对比度。仿真实验表明,处理后可突出显示图像中的微小细节,图像不同区域之间的划分效果更加明显,可以有效提升图像的对比度和视觉效果。

基于改进OTSU的煤尘颗粒图像分割算法研究

针对传统的最大类间方差法(OTSU)进行图像处理时会出现部分煤尘颗粒不显示的问题。论文对最大类间方差法(OTSU)进行改进,先利用改进的同态滤波去除图像噪声和光照不均匀情况,增强图像对比度,再通过改进的最大类间方差法对图像进行分割处理。论文提出的方法所得到的图像对比度为358.47450,比传统同态滤波方法提高45.76285,结果更优。论文提出的算法可以使整幅图像的煤尘颗粒显示的更完全、更具体。实验证明,论文方法具有重要的理论意义和应用价值。

基于空间截面投影的Otsu图像分割算法

针对传统三维Otsu法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足,提出了一种基于空间截面投影的Otsu法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图,并将截面内的点投影到主对角线上,进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度,然后基于该一维直方图进行Otsu分割;对于分割结果,运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明,与现有三维Otsu法相比,该算法计算效率高、抗噪性好,能对含不同噪声的图像进行较好的分割。

采用图像分割方法进行木材表面缺陷的定量检测

随着木材加工业的集约化发展以及对木材表面加工质量高水平的苛求,传统的人工检测方式已经难以满足木材产品的加工生产。在了解木材表面缺陷的分类、缺陷产生原因和木材缺陷表面图像的特征的基础上,对比分析平均值法、最大值法和加权平均值法3种图像灰度化方法效果,并选定加权平均值法对木材缺陷图像进行灰度化预处理。在Matlab 6.5GUI编程框架下实现木材缺陷检测系统,通过选取Isodata聚类迭代法、Otsu最大方差法、最大熵法和Sobel边缘分割法为基础的4种阈值化图像分割方法对木材缺陷特征的分割效果和分割速率进行实验对比分析。实验结果表明,运用Isodata聚类迭代法的图像分割方法能够快速准确分割图像实现木材缺陷检测。

改进的自适应Canny边缘检测算法

传统Canny边缘检测容易受到环境噪声和光照条件变化等外界因素的影响,导致检测效果不佳,而且需要人工选择参数,算法的灵活性较低。为了提高传统算法的检测效果,使其更好的应用到图像识别等领域中,通过最大类间方差法来获得图像梯度量的最佳分割阈值,动态确定边缘检测的高低阈值参数,能够有效解决传统算法的不足。将改进后的算法用于家用仪表计度轮图像的边缘检测中,与传统算法相比,既去除了噪声干扰,又保留了完整的图像边缘,在取得了良好的检测效果的基础上提高了算法效率。

基于机器视觉的管纱毛羽检测

针对玻纤行业管纱生产过程中产生的毛羽缺陷,提出一种基于改进中值滤波和最大类间方差法(Otsu)的管纱毛羽检测方法.搭建一套管纱毛羽的数字化系统进行图像采集和处理.首先采用灰度变换和灰度拉伸对管纱图像进行预处理,再利用改进中值滤波对管纱图像进行模板滤波,最后通过最大类间方差法得到清晰的毛羽二值图像,基于此计算毛羽个数、长度并评估产品是否合格.实验结果表明,图像处理算法与人工目测法的偏差在4%以内,说明算法在实践中可行.

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳.对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果.首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类间方差法的图像分割对影像进行分割对比研究.结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法.

改进Otsu法的冠层图像分割及银杏叶面积指数估测

基于Otsu法对冠层图像临界处分割不准确的缺点,结合类间方差以及类内聚度对阈值选取及图像分割效果的影响,提出了一种改进阈值选取算法。利用银杏冠层图像分割实例进行比较,同时进一步拟合了图像信息与叶面积指数间模型,结果表明:(1)该改进法较传统Otsu法可得到更好的分割效果;(2)以分割得到的前景像素比值作为自变量,叶面积指数为因变量,拟合得到的模型能较好的描述冠层图像信息与叶面积指数间的关系;(3)提出了一种即时无损并快速可靠的叶面积指数估测方法。