光学图像和激光雷达在建筑物分类中的应用

发布时间：2017-12-01 18:03

  本文关键词：光学图像和激光雷达在建筑物分类中的应用

  更多相关文章： 光学图像 建筑物 激光雷达 降噪滤波 仿射不变矩

【摘要】：通过对激光雷达成像的光学图像分析,实现地面建筑物的识别和分类,面临抗噪性能差,特征可变性强等问题。提出一种基于自适应局部噪声滤波和仿射不变矩特征的建筑物激光雷达光学成像分类识别算法,首先构建激光雷达光学成像的采集模型,采用横向扫描、块扫描方法进行图像的特征点扫描,根据自适应局部噪声滤波算法进行光学图像的降噪提纯处理,提取滤波输出图像的仿射不变矩特征,采用BP神经网络分类器进行特征分类,实现建筑物激光雷达光学成像的分类识别。仿真结果表明,采用该方法进行光学图像的降噪滤波以及特征提取的准确性较好,输出图像的峰值信噪比较高,对建筑物分类的精度较高,计算开销小于传统方法,误分率等各项指标性能优越。
【作者单位】： 西安石油大学机械工程学院;
【基金】：陕西自然科学基金(9201444)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 采用激光雷达成像方法进行光学成像,实现地理特征标记和地质勘探,提高对地理位置和地球表面建筑物信息的标记和识别能力,研究基于光学图像分析和激光雷达成像的地面建筑物分类方法,具有较大的应用价值,相关的算法研究受到人们的极大重视。当前方法中,主要有基于Harris角点检测

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本文编号：1241950