基于改进种子填充算法的地物快速填充应用研究

地形图向GIS数据转换工作量巨大,在建筑物面状化处理过程中尤为突出。本文通过对此类工作特点的总结,以传统的种子填充法和扫描线种子填充法为理论基础,提出一种边搜索边填充、先填充再根据方向满行入栈的改进种子填充算法。通过仿真实验,对比传统种子填充算法,得出该算法具有解决重复出入栈问题、降低使用堆栈大小,加快地物building填充速度等优点。最后,利用Bentley MicroStation软件平台二次开发工具,实现了改进种子填充算法对建筑物的快速建库处理。

基于改进的种子填充算法的混凝土裂缝图像识别系统

为改善传统裂缝识别算法抗干扰能力差、识别精度低等问题,通过改进现有种子填充算法,建立了混凝土表存裂缝图像识别系统,实现了裂缝信息的准确提取。预处理中,提出光照不均匀系数筛选算法对图像进行快速筛选,提高了匀光处理效率;裂缝识别中,对既有种子填充算法进行了改进,使之能自动确定裂缝的生长点,并结合八方向搜索方式和相对阈值法的边界判断实现了裂缝的图像分割,最后利用连通域滤波剔除了一系列复杂背景干扰;在特征提取阶段通过引入形态学处理、毛刺剔除及节点欧式距离等手段,准确获取了裂缝条数、长宽等量化信息。与传统混凝土裂缝图像识别算法相比,该图像识别系统实现了效率和精度更大程度的统一,且裂缝长、宽值的提取误差控制在了10%以内。