基于迭代多尺度形态学开重建的城区LiDAR滤波方法

针对形态学运算在机载Li DAR滤波中最大窗口尺寸的选择问题,提出了一种基于形态学开重建的迭代多尺度点云滤波算法。通过循环迭代多尺度开重建运算,克服开重建对矮小地物的误判问题,自动获取开重建运算的最大窗口尺寸,解决了对城市区域滤波的窗口适宜尺寸选择问题,提高了地物与地面点分类的正确性。使用ISPRS提供的城区样本测试数据开展实验,结果表明:其Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到3.10%、6.05%和4.11%,在Ⅱ类误差不显著增加的情况下,Ⅰ类误差和总误差均值同比均为最小,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法。

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。