一种基于种子生长的匹配算法

立体匹配是三维重建的重要组成部分,被广泛用于数字城市、虚拟现实等领域中.提出了一种基于种子生长的匹配点扩散算法.首先用SIFT算法提取图像间对应的特征点并将其做为种子点,对种子点在其领域范围进行区域传播匹配.接着将生长得到稠密匹配点经重采样转换为准稠密匹配点.最后再用对称对极点距离法去除误匹配得到整幅图像上均匀分布的精...     

稳健稀疏线性判别分析方法在人脸识别中的应用

线性判别分析(LDA)是一种在机器学习领域众所周知的监督分类方法,在特征提取方面效果显著.传统的LDA解决了散度矩阵中存在奇异矩阵的问题,但却没有考虑人脸图像中可能存在的椒盐噪声,且无法确定低维空间维数.为此,采用稳健稀疏线性判别分析(Robust Sparse Linear Discriminant Analysis,RSLDA)进行人脸识别,选取公开的人脸库(ORL、CMU PIE、YaleB)对LDA、PCA+LDA、ULDA、OLDA、L21FLDA和RSLDA这6种方法进行系统地比较.实验结果表明,在原始人脸图像中,RSLDA的识别率均在94.82％以上,均高于其他5种方法.当人脸图像存在椒盐噪声时,RSLDA的识别率远高于其他方法.     

基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.     

基于随机森林算法的特征选择的水稻分类——以南昌市为例

在南方水稻遥感分类中,耕地细碎化;干扰性其他植被多是造成分类效果差主要因素。针对此类因素可对多时相影像进行特征提取、叠加成多时相特征集合,利用随机森林并结合归一化特征重要性对多时相影像特征集合进行特征测试,分析每个特征对分类结果的影响。根据每个变量的影响程度(贡献程度)的不同进行一个排序,从而选出最优的分类的特征优选子集。再利用随机森林作为分类器,对特征优选子集进行水稻的分类提取的识别方法。与3组未进行特征选择的SVM(支持向量机)算法的分类结果进行对比。实验结果表明:1)多时相影像的特征集合的分类精度高于单时相影像的特征集合的分类精度;2)基于随机森林对原始特征集合进行特征选择后的总体精度92.09%和Kappa系数90.36%,特征选择能有效去除冗余信息,从而提高分类精度。综上所述,在耕地细碎化,多植被干扰的南方丘陵地带中,结合随机森林的归一化特征选择的方法为水稻的识别和提取研究提供了有效方法。     

利用钍归一化法判断古地下水的迁移

为了需求古地下水的运移规律及对寻找矿床的作用，利用放射性元素钍稳定性的特点，建立了钍归一化判断的数学模型。其原理为；在自然界铀、钾与钍的含量在区域上有比较一致的比值，钍的主要化合物相当稳定，不易迁移，而铀酰离子、钾离子易溶于水，在古地下水的作用下使铀、钾与钍的比值发生了变化。本文以鄂尔多斯东胜地区的放射性数据为例，运用此模型分析迁移前后铀、钾的分布特点，从而判断出本区的古地下水运移规律，此结论与前地质工作者研究结果相吻合。因此，为研究古地下水运移开辟了一条全新的、简单的、高效的道路，从而对寻找其它矿床具有重大的理论和实际意义。     

GNSS/MIMU紧组合系统在无人机中的应用分析

航测行业应用对无人机作业时的定位精度、稳定性均有非常强的行业要求,不仅要求设备有厘米级的精确度,还要求高频输出设备速度和高精确度的三维姿态.针对单一的捷联式惯导系统或全球卫星定位系统都存在各自的不足点,在特殊的环境下无法满足当前无人机对高精度要求的现状,设计一款基于微惯性测量单元-MIMU的紧性组合系统,该定位系统利用集中式Kalman滤波器对其进行算法融合.通过实际定位对比实验实测数据表明:在WGS-84坐标系中XYZ 3个方向的位置误差RMS分别为2.2 cm、2.9 cm、4.8 cm;在俯仰、横滚、航向3个方向姿态误差RMS为0.07°、0.13°、0.2°,ENU 3个方向的速度误差RMS分别为0.032 m/s、0.065 m/s、0.286 m/s,该系统的定位误差可精确到厘米级别,能够满足无人机航测高精度的位置、姿态、速度需求,同时也满足企业对于其成本的追求.     

基于遥感生态指数的生态环境质量评价——以黎川县为例

随着城镇化建设的不断推进,生态环境问题受到越来越多的关注.通过生态环境质量评价可以发现城镇化建设对生态环境的影响,进而采取积极的措施以实现人与自然的可持续协调发展.遥感生态指数因具有客观、快速、准确地提取多种地表信息的能力在生态环境质量评价中被广泛采用.因此通过获取2004年和2014年的遥感影像,采用遥感生态指数对黎川县进行生态环境质量评价.研究结果表明:2004—2014年黎川县整体生态环境质量略微变好,但不同等级的分化程度有所增加,其RSEI均值从0.69增加至0.73,标准差从0.10提升至0.14.     

基于主成分分析和支持向量机的鲁棒稀疏线性判别分析方法

为了提高人脸图像的识别率、识别效率和鲁棒性,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和支持向量机（support Vector machine,SVM）的鲁棒稀疏线性判别分析方法,通过ORL和YaleB人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库中部分数据集,将本文方法与线性判别分析、鲁棒线性判别分析、基于 范数和巴氏距离的鲁棒线性判别分析、鲁棒自适应线性判别分析和鲁棒稀疏线性判别分析等六种方法进行比较。实验结果表明,在ORL人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库的部分数据集中,在原始图像条件下,本文方法的识别率均值依次为92.80%,97.76%和89.61%,均高于其它5种方法。在YaleB人脸库加入椒盐噪声的条件下,本文方法的识别率均值为81.35%,比其它五种方法高1.37%以上。     

基于LSD算法的航拍影像电力线提取

针对输电线路提取方法的现有研究,分析了当前主流的电力线提取方法——LSD (Line Segment Detecto)算法,根据算法的基本原理及电力线的布设特征,设计了一种结合图像增强和LSD算法的无人机影像电力线提取方法,首先对图像进行预处理和图像增强,结合Canny算子对图像进行LSD算法提取,将结果中的小线段进一步提取出像素点的坐标,之后根据筛选后的像素点坐标进行线段拟合,得到最终电力线结果。采用无人机航拍的影像进行实验。结果表明,本方法在复杂地物背景下对电力线提取的检测速度较快,稳健性强。对电力巡线具有较大的实际意义。