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题名显著度可控的DEM地形特征线提取
被引量：1
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作者
邹昆
翁宏章
李文生
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机构
电子科技大学中山学院计算机学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2017年第11期1611-1622,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61502088)
广东省自然科学基金项目(2016A030313018)
+1 种基金
广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目(YQ2015241
YQ2015242)~~
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文摘
目的基于数字高程模型(DEM)的地形山脊线和山谷线提取对地形模型简化、基于样本的地形合成和地形地貌研究有重要意义,针对许多传统算法无法对所提取特征线的显著度进行方便准确的控制,以及不支持环形特征线提取的问题,提出一种新的显著度可控的DEM地形特征线提取算法。方法首先利用全局断面扫描算法提取特征点并计算各特征点的显著度,然后根据特征点的特征方向进行特征延伸以增强特征连通性,接着采用改进的Hilditch细线化算法对特征点集合进行细线化处理,之后为相邻特征点添加特征边,构成特征图,利用环路检测与破环算法检测特征图中的环路,并破除冗余小环路,最后根据分支显著度的相似度和分支方向一致性进行特征图分解,计算分解得到特征线的显著度并筛选得到最终特征线。结果使用真实DEM数据提取最显著的若干条特征线,与现有的基于特征显著度的地形特征线提取算法进行对比,本文算法对特征图的分解能够更准确地提取主干特征线,而基于显著度的特征线筛选控制也更加准确合理。对提出的环路检测与破环算法进行实验验证,该算法能保留大的山脊线环路,破除小的冗余环路。结论实验结果表明,本文算法能有效实现显著度可控的山脊线和山谷线自动提取,提取结果与人眼观察结果基本一致,同时能够支持含有环形特征的地形。
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关键词
地形特征线提取
特征显著度
数字高程模型
特征图分解
特征线筛选
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Keywords
topographic feature line extraction
feature saliency
digital elevation model
feature graph decomposition
feature line filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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