本文關(guān)鍵詞：基于像元分解的標(biāo)志點亞像素定位研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字?jǐn)z影測量影像中目標(biāo)的定位是“單像量測”的重要研究內(nèi)容，同時也是數(shù)字?jǐn)z影測量的基本任務(wù)之一。影像中的目標(biāo)既包括具有明顯特征的自然地物也包括標(biāo)志點，對這些目標(biāo)定位的結(jié)果直接影響著數(shù)字?jǐn)z影測量影像處理的后續(xù)工作。 本文以常見的兩種標(biāo)志點為研究內(nèi)容，根據(jù)決定目標(biāo)精度的邊緣像素的信息混合特征，引入混合像元分解原理，，由混合像元的梯度信息確定像元內(nèi)部的空間分布，更精密地刻畫目標(biāo)邊緣，用軟件進行處理，從而使得影像中標(biāo)志點的定位精度達到亞像素級。論文主要內(nèi)容及結(jié)果包括： (1)基于像元分解的亞像素級邊緣提取。文章闡述了目標(biāo)定位與邊緣提取之間的關(guān)系，介紹了幾種常用的像素級邊緣提取算子并進行了實驗，通過對實驗結(jié)果的比較和分析，選擇出最佳的邊緣提取算子。然后，基于遙感影像中混合像元分解的原理，采用線性模型將數(shù)字影像中提取的邊緣處的混合像元進行分解，并根據(jù)混合像元的梯度方向確定混合像元內(nèi)部的空間分布，從而提高邊緣的定位精度，獲得亞像素級的邊緣坐標(biāo)。 (2)圓形標(biāo)志的亞像素定位。圓形標(biāo)志是一種影像中常見的標(biāo)志點，首先用傳統(tǒng)的像素級邊緣提取算法對標(biāo)志的邊緣進行提取，然后基于混合像元分解原理對提取的像素級邊緣進行分解，得到亞像素級邊緣，再用最小二乘橢圓擬合進行定位。本文采用了三種實驗對這種算法進行了驗證，實驗結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的像素級邊緣定位算法相比，本文的算法抗噪能力更強，定位結(jié)果精度更高。 (3)角點的亞像素定位。角點標(biāo)志也是影像中一種常見的標(biāo)志，本文對方形對頂角標(biāo)志這一角點標(biāo)志進行了研究。首先采用Harris算法對角點進行提取，也就是對方形對頂角標(biāo)志進行粗定位，確定出角點所在的區(qū)域，然后再進行精定位，即在特定區(qū)域內(nèi)采用對混合像元進行分解后確定其內(nèi)部分布的方法提取出亞像素級邊緣，并用Hough變換擬合出兩條直線，其交點位置就是方形對頂角標(biāo)志的亞像素級定位結(jié)果。為了對算法的精度和優(yōu)越性進行驗證，本文引入了一種亞像素級邊緣提取方法——梯度幅值法參與對比和分析，對三種不同的圖像進行實驗，結(jié)果證明了基于混合像元分解提取邊緣點進行目標(biāo)定位的方法優(yōu)于通過采用像素級邊緣進行目標(biāo)定位的傳統(tǒng)方法，不僅達到了采用梯度幅值法進行目標(biāo)定位的精度，而且比梯度幅值法更加簡單高效。
【關(guān)鍵詞】：亞像素 標(biāo)志點 定位 混合像元分解 特征邊緣
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P231.5
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 圖清單12-14
• 表清單14-15
• 1 緒論15-22
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究動態(tài)16-19
• 1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容與技術(shù)路線19-21
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)21-22
• 2 目標(biāo)定位與特征提取22-39
• 2.1 目標(biāo)定位與特征提取22-23
• 2.2 標(biāo)志點的特征提取與定位23-24
• 2.3 點特征提取算子24-29
• 2.4 邊緣提取算子29-38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 3 基于混合像元分解的邊緣提取39-48
• 3.1 邊緣與混合像元39-40
• 3.2 混合像元的分解方法40-41
• 3.3 基于混合像元分解的亞像素邊緣定位41-42
• 3.4 基于混合像元分解的圓形標(biāo)志亞像素級邊緣提取42-44
• 3.5 基于混合像元分解的方形對頂角標(biāo)志的亞像素邊緣提取44-46
• 3.6 本章小結(jié)46-48
• 4 圓形標(biāo)志的亞像素定位48-56
• 4.1 圓形標(biāo)志定位簡介48
• 4.2 基于混合像元分解的圓形標(biāo)志的亞像素定位48-51
• 4.3 實驗結(jié)果分析與評價51-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 5 方形對頂角標(biāo)志的亞像素定位56-65
• 5.1 方形對頂角標(biāo)志定位簡介紹56
• 5.2 基于混合像元分解的方形對頂角標(biāo)志亞像素定位56-59
• 5.3 梯度幅值法進行亞像素邊緣定位的介紹59-60
• 5.4 三種方法在定位實驗中的對比與分析60-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 6 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 總結(jié)65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻67-72
• 作者簡歷72-74
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集74

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于像元分解的標(biāo)志點亞像素定位研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：262022