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基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究
被引量：
7
1
作者
周绍光
向晶
+2 位作者
邱伟
孙金彦
凡莉
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第4期21-26,共6页
针对遥感影像道路提取问题,探索了一种基于道路条带自动检测道路中心线的方法。首先基于概率增进树算法获取道路候选点,并通过形态学运算得到光滑和完整的道路条带;然后结合细化运算自动检测道路中心线。但检测的中心线存在"毛刺&q...
针对遥感影像道路提取问题,探索了一种基于道路条带自动检测道路中心线的方法。首先基于概率增进树算法获取道路候选点,并通过形态学运算得到光滑和完整的道路条带;然后结合细化运算自动检测道路中心线。但检测的中心线存在"毛刺"且局部曲率变化过大,不符合道路的形状特征。针对该问题,引入了测地距离理论,并用迭代方法去除"毛刺",获得初始道路中心线;再通过Dijkstra最短路径算法优化初始结果;最后根据方向一致性和道路连续性获取最终的道路中心线。采用高分辨率航空影像对上述方法的实验结果证明了该方法的有效性和可行性。
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关键词
道路中心线提取
测地距离
Dijkstra最短路径算法
概率增进树
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职称材料
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
2
作者
吴金浪
钟凤鸣
+2 位作者
吴强
王亚琼
张笑坛
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017年第2期131-141,共11页
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器...
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包
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关键词
检测
显微镜图像
梯度直方图
局部二值模式
概率推进树
局部费舍尔线性判别分析
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职称材料
基于概率提升树的虹膜分割算法
被引量：
3
3
作者
周恺
苏娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期249-252,257,共5页
针对传统边缘检测算法无法自动提取虹膜边缘的问题,提出一种基于监督学习的边缘检测虹膜分割算法。提取边界点样本的多尺度Haar和Hog特征,以概率提升树作为训练框架训练出瞳孔、虹膜、眼皮的概率提升树分类模型,将测试样本输入概率提升...
针对传统边缘检测算法无法自动提取虹膜边缘的问题,提出一种基于监督学习的边缘检测虹膜分割算法。提取边界点样本的多尺度Haar和Hog特征,以概率提升树作为训练框架训练出瞳孔、虹膜、眼皮的概率提升树分类模型,将测试样本输入概率提升树后输出边界点为真实虹膜边界的概率,并对分类输出的真实虹膜轮廓边界进行拟合,最终利用局部OTSU算法实现虹膜的精确分割。实验结果表明,与基于霍夫变换和活动轮廓模型的虹膜分割算法相比,该算法具有更少的测试时间和更低的分割错误率。
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关键词
虹膜分割
概率提升树
边缘检测
监督学习
轮廓提取
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职称材料
题名
基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究
被引量：
7
1
作者
周绍光
向晶
邱伟
孙金彦
凡莉
机构
河海大学地球科学与工程学院测绘科学与工程系
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第4期21-26,共6页
基金
国家自然科学基金项目"高分辨率遥感影像中城市道路网的提取方法研究"(编号:41271420/D010702)资助
文摘
针对遥感影像道路提取问题,探索了一种基于道路条带自动检测道路中心线的方法。首先基于概率增进树算法获取道路候选点,并通过形态学运算得到光滑和完整的道路条带;然后结合细化运算自动检测道路中心线。但检测的中心线存在"毛刺"且局部曲率变化过大,不符合道路的形状特征。针对该问题,引入了测地距离理论,并用迭代方法去除"毛刺",获得初始道路中心线;再通过Dijkstra最短路径算法优化初始结果;最后根据方向一致性和道路连续性获取最终的道路中心线。采用高分辨率航空影像对上述方法的实验结果证明了该方法的有效性和可行性。
关键词
道路中心线提取
测地距离
Dijkstra最短路径算法
概率增进树
Keywords
road
centerline
extraction
geodesic
distance
Dijkstra
algorithm
probabilistic
boosting
tree
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
2
作者
吴金浪
钟凤鸣
吴强
王亚琼
张笑坛
机构
中山大学中山医学院电镜室
广州市萝岗区中医医院
出处
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017年第2期131-141,共11页
文摘
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包
关键词
检测
显微镜图像
梯度直方图
局部二值模式
概率推进树
局部费舍尔线性判别分析
Keywords
detection
microscopic
images
histograms
of
gradients
local
binary
pattern
probabilistic
boosting
tree
local
Fisher
discriminant
analysis
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于概率提升树的虹膜分割算法
被引量：
3
3
作者
周恺
苏娟
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期249-252,257,共5页
基金
湖南省科技计划项目(2014GK3007)
文摘
针对传统边缘检测算法无法自动提取虹膜边缘的问题,提出一种基于监督学习的边缘检测虹膜分割算法。提取边界点样本的多尺度Haar和Hog特征,以概率提升树作为训练框架训练出瞳孔、虹膜、眼皮的概率提升树分类模型,将测试样本输入概率提升树后输出边界点为真实虹膜边界的概率,并对分类输出的真实虹膜轮廓边界进行拟合,最终利用局部OTSU算法实现虹膜的精确分割。实验结果表明,与基于霍夫变换和活动轮廓模型的虹膜分割算法相比,该算法具有更少的测试时间和更低的分割错误率。
关键词
虹膜分割
概率提升树
边缘检测
监督学习
轮廓提取
Keywords
iris
segmentation
probabilistic
boosting
tree
（PBT）
edge
detection
supervised
learning
contour
extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究
周绍光
向晶
邱伟
孙金彦
凡莉
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015
7
下载PDF
职称材料
2
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
吴金浪
钟凤鸣
吴强
王亚琼
张笑坛
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017
0
下载PDF
职称材料
3
基于概率提升树的虹膜分割算法
周恺
苏娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
下载PDF
职称材料
已选择
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