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- 城市大比例尺航空影像建筑物提取技术的研究
- 作者： 周俊 来源： 中国人民解放军信息工程大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 最小二乘法 建筑物提取 边缘检测 区域生长 感知编组 航空影像
- 描述： 建筑物的自动提取是城区大比例尺影像实现全自动化测绘的瓶颈之一。由于城区影像的复杂性，实现建筑物的自动提取还存在很多困难，需要进行长时间的研究。现阶段主要利用半自动的方法实现建筑物的提取。本文主要就大比例尺城市影像中建筑物的半自动提取进行了研究，研
- 航空影像中的机场检测：机场特征提取、分析与推理
- 作者： 雷震 来源： 武汉大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 边缘检测 区域生长 模糊推理 机场检测 Canny算子
- 描述： 本文对机场检测问题主要从三个方面进行了研究:边缘特征的提取、分析和机场跑道网提取;区域特征的提取、分析和停机坪提取;各种置信度的计算和模糊推理机制.通过结合这三个方面,本文提出了一套较为完整可行的计算机场置信度、检测机场的方案.本文力图利用机场的结构特
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究
- 作者： 林欣 来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据集 建筑物提取 深度学习 变化检测 航空影像
- 描述： VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究
- 基于LIDAR数据和航空影像的地形与建筑物提取及三维可视化
- 作者： 张志友 来源： 北京交通大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 重建可视化 建筑物提取 机载LIDAR OpenGL 航空影像 DEM
- 描述： 利用LIDAR数据进行城市表面三维信息提取比较复杂,很难大面积、一次性进行建筑物的三维重建。本文结合LIDAR数据和航空影像的纹理与几何信息对城市建筑物和地形信息进行提取和重建进行了研究,主要内容如下:(1)...
- 航空影像辅助机载LiDAR点云的建筑物三维模型重建技术研究
- 作者： 赵传 来源： 战略支援部队信息工程大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 建筑物三维特征线 点云分类 迭代区域增长 邻域方向分布 机载激光雷达点云 迁移学习 航空影像 感知编组 建筑物结构化三维模型重建
- 描述： 航空影像辅助机载LiDAR点云的建筑物三维模型重建技术研究
- 指针式航空仪表指示器图像预处理研究
- 作者： 李琳 来源： 西安工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 边缘检测 图像分割 航空仪表 数学形态学
- 描述： 图像处理是当今计算机科学中最具有前景的领域之一，图像技术有非常广泛的应用。而数学形态学是图像处理中的重要方法之一。数学形态学是建立在集合代数的基础上的，用集合论方法定量描述几何结构的科学。它研究图像的几何结构，其基本思想是利用一个携带对象特征的结构元素(“探针”)收集图像的信息。正因结构元素有着无可比拟的优势，使得形态学图像处理已成为计算机数字图像处理的一个主要研究领域。因此数学形态学的基本理论和方法在医学成像，生物学，机器人视觉，地质学，遥感技术等诸多领域都取得了非常成功的应用。 本文选择以数学形态学的分割技术作为研究课题，从最基本的理论入手，对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析与讨论，阐述了数学形态学结构元素的分类，选择的原则和方法。对传统边缘检测算法进行研究，提出用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的边缘检测算法，从理论上分析了该方法具有较强抗噪声能力，并用实验与传统的Laplace算子和Sobel算子等梯度边缘检测算子的检测结果进行了比较。由于该检测方法受噪声影响相对较小，即使图像物体的边缘比较模糊，也能可靠的定位并提取边缘。