从无人机采集的具有复杂背景的可见光航拍图像中准确提取电力线是极具挑战的任务,因而提出了一种新的基于局部上下文信息的检测算子(detector based on local context information,DLCI)。首先,基于电力线在航拍图像中局部特殊的语义特...从无人机采集的具有复杂背景的可见光航拍图像中准确提取电力线是极具挑战的任务,因而提出了一种新的基于局部上下文信息的检测算子(detector based on local context information,DLCI)。首先,基于电力线在航拍图像中局部特殊的语义特征设计具有空间对称结构的DLCI算子,并分别定义特征同质性能量函数H_1和特征异质性能量函数H_(2),利用H_(1)和H_(2)实现对电力线像素点的初步筛选。然后,定义电力线空间局部一致性响应函数H_(3)实现对电力线像素的提取。最后,采用基于包络线分段拟合(envelope-based piecewise fitting,EPF)算法实现对电力线的拟合。实验结果表明,所提算法在多种航拍场景下均能实现对电力线的准确提取,不仅兼顾建模简单和相对高精度的优点,而且具备一定程度的算法稳定性,具有较高的工程应用价值。展开更多
文摘从无人机采集的具有复杂背景的可见光航拍图像中准确提取电力线是极具挑战的任务,因而提出了一种新的基于局部上下文信息的检测算子(detector based on local context information,DLCI)。首先,基于电力线在航拍图像中局部特殊的语义特征设计具有空间对称结构的DLCI算子,并分别定义特征同质性能量函数H_1和特征异质性能量函数H_(2),利用H_(1)和H_(2)实现对电力线像素点的初步筛选。然后,定义电力线空间局部一致性响应函数H_(3)实现对电力线像素的提取。最后,采用基于包络线分段拟合(envelope-based piecewise fitting,EPF)算法实现对电力线的拟合。实验结果表明,所提算法在多种航拍场景下均能实现对电力线的准确提取,不仅兼顾建模简单和相对高精度的优点,而且具备一定程度的算法稳定性,具有较高的工程应用价值。
