本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感信息的目標(biāo)立體信息恢復(fù)技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著空間遙感技術(shù)的快速發(fā)展和多方面應(yīng)用需求的提升,遙感數(shù)據(jù)具有越來(lái)越高的空間分辨率,這也使得多源遙感數(shù)據(jù)包含更加豐富、更加細(xì)化的信息,同時(shí),許多的學(xué)者也將關(guān)注點(diǎn)從大區(qū)域的遙感信息處理轉(zhuǎn)移到了集中在目標(biāo)上的遙感信息處理技術(shù)的研究上,并且人們也不再滿足于單一的二維遙感影像所提供的信息,因此,如何利用多源遙感信息來(lái)構(gòu)建具有真實(shí)感的目標(biāo)立體模型成為了目前遙感領(lǐng)域亟需解決的問(wèn)題。本論文主要針對(duì)包括高空間分辨率的衛(wèi)星、航空遙感數(shù)據(jù)以及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)中的建筑物目標(biāo)進(jìn)行立體信息恢復(fù),利用遙感影像中的目標(biāo)紋理信息以及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中目標(biāo)的立體結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)了可視化的目標(biāo)立體信息恢復(fù)。首先,為了獲得衛(wèi)星及航空影像中目標(biāo)的各表面紋理,研究了一種新型的ORTSEG(Occlusion of Random Texture Segmentation)分割算法,并對(duì)該算法做出了一定的改進(jìn),通過(guò)與其他三種分割算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)以及定量化實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以很好的將目標(biāo)表面紋理分割開(kāi),尤其是在具有相似的表面紋理并且紋理界限不明顯的目標(biāo)表面紋理分割方面表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)越性,為之后的目標(biāo)表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)奠定了基礎(chǔ)。其次,利用圖像配準(zhǔn)的思想,提出了一種目標(biāo)各表面紋理校正的方法,針對(duì)由紋理分割得到的目標(biāo)各表面紋理進(jìn)行了校正,以獲得它們正視的紋理信息,之后,利用對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而得到的目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)頂面點(diǎn)云數(shù)據(jù),提出了基于目標(biāo)頂面輪廓指導(dǎo)的關(guān)聯(lián)算法,并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以很好的建立起校正后的目標(biāo)各表面紋理與各立體結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并且還驗(yàn)證了該算法的適應(yīng)性,為之后的目標(biāo)立體信息恢復(fù)做好了鋪墊。最后,在前兩部分的基礎(chǔ)上,提出了基于表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)立體信息恢復(fù)算法。先將由關(guān)聯(lián)部分獲得的目標(biāo)的完整立體結(jié)構(gòu)進(jìn)行Delaunay三角網(wǎng)格化,以構(gòu)成平面,恢復(fù)目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)信息。之后,利用在關(guān)聯(lián)部分建立起的表面紋理與立體結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)目標(biāo)進(jìn)行表面紋理信息恢復(fù)。通過(guò)定性以及定量化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法是精細(xì)化的并且是具有普遍性,實(shí)現(xiàn)了最終的可視化的目標(biāo)立體信息恢復(fù)。
【關(guān)鍵詞】：多源 紋理分割 表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián) 立體信息恢復(fù)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景、來(lái)源及研究的目的和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析10-15
• 1.2.1 紋理圖像分割技術(shù)10-12
• 1.2.2 目標(biāo)表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)技術(shù)12-13
• 1.2.3 目標(biāo)立體信息恢復(fù)技術(shù)13-15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 基于改進(jìn)ORTSEG算法的目標(biāo)表面紋理分割17-33
• 2.1 引言17
• 2.2 目標(biāo)表面紋理分割算法原理17-22
• 2.2.1 ORTSEG算法的背景知識(shí)及遮擋模型17-19
• 2.2.2 ORTSEG算法原理19-20
• 2.2.3 改進(jìn)的ORTSEG算法原理20-22
• 2.3 基于改進(jìn)ORTSEG算法的目標(biāo)表面紋理分割實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)22-27
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)22-25
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)方法25-27
• 2.4 基于改進(jìn)ORTSEG算法的目標(biāo)表面紋理分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析27-32
• 2.4.1 IKONOS衛(wèi)星及航空數(shù)據(jù)相應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析27-30
• 2.4.2 World View衛(wèi)星及航空數(shù)據(jù)相應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于頂面輪廓指導(dǎo)的目標(biāo)表面紋理與立體結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)33-50
• 3.1 引言33
• 3.2 目標(biāo)各表面紋理校正33-40
• 3.2.1 目標(biāo)各表面紋理校正原理33-37
• 3.2.2 目標(biāo)各表面紋理校正實(shí)驗(yàn)結(jié)果37-40
• 3.3 目標(biāo)表面紋理與目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)算法原理40-43
• 3.4 基于頂面輪廓指導(dǎo)的目標(biāo)表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-49
• 3.4.1 IKONOS衛(wèi)星及航空目標(biāo)關(guān)聯(lián)實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-48
• 3.4.2 World View衛(wèi)星及航空目標(biāo)關(guān)聯(lián)實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 基于表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)立體信息恢復(fù)50-65
• 4.1 引言50
• 4.2 目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)三角網(wǎng)格化50-54
• 4.2.1 Delaunay三角網(wǎng)格化原理50-53
• 4.2.2 Delaunay三角網(wǎng)格化實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-54
• 4.3 目標(biāo)立體表面信息恢復(fù)及顏色過(guò)渡54-56
• 4.4 目標(biāo)立體信息恢復(fù)結(jié)果56-60
• 4.4.1 IKONOS衛(wèi)星及相應(yīng)航空目標(biāo)立體信息恢復(fù)結(jié)果56-59
• 4.4.2 World View衛(wèi)星及相應(yīng)航空目標(biāo)立體信息恢復(fù)結(jié)果59-60
• 4.5 目標(biāo)立體信息恢復(fù)定量化評(píng)價(jià)60-64
• 4.6 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果70-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉小丹;曾玲玲;孫紅巖;;中心擴(kuò)散法局部區(qū)域紋理映射[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2010年17期

  本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感信息的目標(biāo)立體信息恢復(fù)技術(shù)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：338913