国家重点实验室开放基金(SKLGIE2013-M-3-2)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
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- 用Mean Shift实现路面裂缝损伤自动识别与特征测量被引量：5
- 2014年
- 针对道路裂缝损伤检测效率较低、安全性较差、数据标准化不够等实际问题,提出一种非监督方法来实现路面裂缝自动识别与特征测量.首先采用分开-合并方法分割图像,将图像划分为较小的图像块,采用均值漂移方法对图像块进行平滑与分割迭代处理,并将分割图像块合并;然后采用均值漂移方法分2种策略定向跟踪裂缝像素提取裂缝骨架,并对裂缝骨架内插得到完整裂缝,同时计算裂缝形态参数,实现裂缝形态特征测量.实验结果表明,该方法可以对裂缝进行高效识别与准确测量.
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- 关键词：SHIFT算法图像测量道路工程
- 高分辨率遥感影像上居民地自动提取方法被引量：13
- 2014年
- 提出了一种基于特征分解的无监督分割方法,对高分辨率遥感影像中的居民地进行提取。该方法通过小波分解多尺度特征,利用居民地内、外部结构差异以及平均光谱辐射强度差异构成特征空间,采用约束均值漂移算法进行特征空间自适应分解,实现居民地自动提取。实验结果表明,该方法能很好地消除高分辨率导致的影像高度细节化等因素对居民地提取的影响,有效提取居民地。
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- 关键词：图像分割小波分解
- 高分辨率影像中城区树冠多尺度聚类识别方法被引量：1
- 2014年
- 提出一种约束均值漂移方法,对高分辨率影像中的城区树冠进行提取。该方法首先进行小波分解,建立小波金字塔结构,用特定窗口,对每一层小波的低频系数计算均值,同时对其高频系数计算标准偏差,在每一层,用这些均值和标准偏差构成特征空间,最终构成多尺度金字塔影像特征空间;然后,从金字塔顶层开始,逐层进行均值漂移计算,并在层间进行尺度传递,由于尺度传递可能造成特征空间更加不平滑,所以本文采用约束均值漂移方法进行聚类,实现城区树冠初步聚类分割。最后,由于特征空间的特征可区分性很难保证在区域边缘处的聚类精确性,所以本文进一步采用基于聚类特征的监督分割方法提取树冠。实验结果表明,与传统的直接监督方法以及非监督方法相比,该方法能较好地消除高分辨率导致的影像高度细节化等因素对城区树冠提取的影响,具有很强的实用性。
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- 关键词：摄影测量与遥感技术影像分割高分辨率影像小波
