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基于稀疏激光采样点的建筑物提取 总被引：4，自引：0，他引：4
利用三维成像仪对所获取的稀疏激光采样点信息进行了城市人工建筑物提取的研究.首先根据激光点的高度相似性和距离相邻性可以分割出属于同一建筑物上的激光采样点,然后基于预测方向的方位角从同一建筑物上的激光点中分离出最靠近建筑物轮廓边缘上的激光采样点.对分离出的激光边界点依据建筑物的特点进行了边缘规格化处理.同时依据边缘点连线方向角的变化进行边界点的分组,再依据分组的边界点计算出建筑物的主方向.通过主方向对边界点组进行边缘规格化,最后得到建筑物最外侧边缘的轮廓. 相似文献
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针对传统的基于韦布尔模型的恒虚警检测(CFAR)分割中误差大、精度低的缺点,提出了分割前对特定方向角样本进行垂直中值滤波、分割后采用区域生长滤波的改进方法.最后用区域间对比度和最终测量精度的分割评价准则,与传统CFAR分割和计数滤波的方法进行了比较.对运动和静止目标获取和识别(MSTAR)样本的实验结果表明,改进方法提高了分割精度,分割效果优于传统的CFAR分割方法. 相似文献
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针对传统的基于韦布尔模型的恒虚警检测(CFAR)分割中误差大、精度低的缺点,提出了分割前对特定方向角样本进行垂直中值滤波、分割后采用区域生长滤波的改进方法.最后用区域间对比度和最终测量精度的分割评价准则,与传统CFAR分割和计数滤波的方法进行了比较.对运动和静止目标获取和识别(MSTAR)样本的实验结果表明,改进方法提高了分割精度,分割效果优于传统的CFAR分割方法. 相似文献
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利用三维成像仪对所获取的稀疏激光采样点信息进行了城市人工建筑物提取的研究.首先根据激光点的高度相似性和距离相邻性可以分割出属于同一建筑物上的激光采样点,然后基于预测方向的方位角从同一建筑物上的激光点中分离出最靠近建筑物轮廓边缘上的激光采样点.对分离出的激光边界点依据建筑物的特点进行了边缘规格化处理.同时依据边缘点连线方向角的变化进行边界点的分组,再依据分组的边界点计算出建筑物的主方向.通过主方向对边界点组进行边缘规格化,最后得到建筑物最外侧边缘的轮廓 相似文献
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视频遥感卫星在道路交通导航、军事动态监视、目标跟踪等方面具有众多应用,因此利用卫星视频实现运动目标实时检测跟踪备受关注。针对卫星视频中的运动目标检测跟踪问题,提出基于V-CSK算法的检测跟踪方法,该算法采用改进的ViBe检测算法,引入多重自定义阈值滤波算法获得运动目标中心区域,再根据中心位置均值原理与噪声距离判断原则提取目标中心坐标,并实现轨迹曲线估计和修正,最后利用CSK算法实现目标跟踪。基于3组卫星视频数据进行实验,同时引入目标检测和跟踪的对比实验作为参照。实验结果表明,V-CSK算法在卫星视频运动目标检测跟踪中具有良好的性能。 相似文献
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