结合测地距离场与曲线平滑的遥感图像道路中心线快速提取

从高分辨遥感图像中快速提取道路信息在地图绘制、城市规划和更新GIS数据库等方面至关重要,半自动道路提取作为道路测绘内业的主要方式,是一项劳动密集型工作。为了降低人工介入代价,提高工作效率,本文提出了一种基于测地距离场的道路中心线快速提取算法。首先,利用最佳圆形模板算法,自动估计道路宽度的同时将人工种子调整到道路中心;然后,为了定位道路中心线,提出基于道路显著图的柔性道路中心核密度估计算法,克服了传统道路中心核密度估计中道路分割阈值预设困难的问题;本文提出快速生成测地距离场算法,可快速跟踪种子之间的测地线,大大提高了道路中心线提取的效率;最后对测地线坐标进行均值滤波平滑,获得了光滑的道路中心线。大量的试验和对比数据表明,本文算法能够在保证精度的前提下快速提取道路中心线,大幅降低人工介入代价,提高道路提取的工作效率;值得强调的是,本文算法在图像分辨率固定的前提下,提取任意长度道路中心线的耗时近乎相同,且无须设置超参数,具有较好的人机交互体验。

离散地形曲面上的精确Voronoi图直接生成算法

Voronoi图是地学计算中的一个基本结构,但是在地形曲面上,它还缺乏能与平面Voronoi图媲美的精度和成熟的算法。在离散地形曲面的不规则三角网格网上引入计算几何的测地距离场,从格网边上的距离场奇点逐步生长代表平分线的双曲线,由双曲线的排列得到离散曲面的精确划分,再将划分的面片聚类,生成精确的测地Voronoi图(geodesic Voronoi diagram,GVD)。然后,从定量与定性两方面对精确Voronoi图进行了检验,证明GVD可以给地形曲面空间分析带来基础性改进。基于奇点生长和双曲线排列的直接算法避免了现有算法对格网面片的过度细分与预处理,整体上直观易行,为数字地形分析发展严密的Voronoi图分析提供了有益探索。