一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备

    公开(公告)号:CN110390267B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201910553177.7

    申请日:2019-06-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备。方法包括:对遥感影像进行分割,采用NDVI提取遥感影像中的非植被区域;对非植被区域进行分割,通过NDBI提取建筑区域;对建筑区域再次进行分割,计算每一斑块的归一化阴影建筑指数NSBI;计算非植被区域中每一斑块的NSBI区分度并设置区分度阈值,基于该阈值提取景观建筑区域。本发明通过引入阴影与非阴影具有显著差异的遥感影像光谱近红外波段,降低遥感影像山地阴面区域大面积阴影区对提取结果的影响。通过扩大分割后景观斑块与周边斑块NSBI相对差异值,扩大明亮区景观建筑、阴影区景观建筑、阴影区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率,使得景观建筑与其临近的斑块能够被明显区分。

    一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备

    公开(公告)号:CN110390267A

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201910553177.7

    申请日:2019-06-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于高分遥感影像的山地景观建筑提取方法和设备。方法包括:对遥感影像进行分割,采用NDVI提取遥感影像中的非植被区域;对非植被区域进行分割,通过NDBI提取建筑区域;对建筑区域再次进行分割,计算每一斑块的归一化阴影建筑指数NSBI;计算非植被区域中每一斑块的NSBI区分度并设置区分度阈值,基于该阈值提取景观建筑区域。本发明通过引入阴影与非阴影具有显著差异的遥感影像光谱近红外波段,降低遥感影像山地阴面区域大面积阴影区对提取结果的影响。通过扩大分割后景观斑块与周边斑块NSBI相对差异值,扩大明亮区景观建筑、阴影区景观建筑、阴影区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率,使得景观建筑与其临近的斑块能够被明显区分。

    一种基于视觉特征和数学模型的车道线检测和拟合方法

    公开(公告)号:CN117893987A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410076864.5

    申请日:2024-01-18

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 金世俊 宋爽

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征和数学模型的车道线检测和拟合方法,属于自动驾驶技术领域。在对车道线的检测上,首先对图像进行逆透视变换将其转换为俯视图的视角,然后利用高斯滤波对图像进行去噪处理,接着利用MSRCR算法对图像的暗部进行增强,同时减小图像颜色失真带来的影响,接着利用颜色空间转换将图像转换到HSV空间,再设置阈值对图像进行分割,接着对其进行Sobel边缘检测,并使用霍夫直线检测对结果进行修正。最后,使用直方图统计得到车道线在图像中的位置,结合滑动窗口搜索法获取车道线中心线上的点,根据多项式拟合法得到车道线方程。本发明方法在对复杂环境中对车道线的检测效果车道线更连续和完整、算法鲁邦性更强、实时性能更好。

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