利用图像块数据库和纹理特征点的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法存在速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出一种新型的彩色化算法.首先从聚类分割后的各类区域彩色图像中提取矩形块,并计算图像块的颜色直方图和纹理特征;利用颜色直方图比较图像块的相似性,实现数据库的选择性录入;利用目标图像块与彩色图像块纹理特征点之间的欧氏距离比较,查找最佳匹配的图像块,进而实现目标图像的彩色化.通过建立树木、天空、沙滩和草地4类图像块数据库,实现基于数据库技术的免除人工干扰的图像彩色化.

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。

基于车载CCD序列影像的建筑立面纹理映射

在车载LIDAR系统中,CCD相机系统侧重于获取精度的建筑物立面信息,非常适用于城市建筑物模型的快速构建。使用二维最大熵阈值分割对最佳影像进行有效地快速分割,采用Hough算子检测纹理边界,并利用点特征对纹理轮廓和模型轮廓进行匹配纠正。实验证明,该方法简单、快速,适合于大范围城市建筑物立面纹理映射。