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题名基于色彩信息差异的无人机道路点云提取方法
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作者
宋晓辉
赵钦
蔡耀君
唐诗华
吕富强
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机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院)
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出处
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025年第3期348-354,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41864002)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281279)。
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文摘
针对无人机道路点云提取过程复杂、提取精度不高等问题,提出一种基于色彩信息差异的无人机道路点云提取方法。采用CSF算法将原始道路点云的地面点和非地面点进行分离,提取出目标点云;将密集点云中的3个色彩信息值进行三维坐标的构建,结合DBSCAN进行基于色彩信息差异的无人机道路点云提取,根据道路点云所对应的簇类号,提取出道路点云;再次利用DBSCAN算法对道路点云进行三维密度的聚类,优化所提取的道路点云数据,得到最终的道路点云。实验结果表明:本文方法提取道路点云数量的正确率为98.19%、完整度为92.20%、总体质量为90.66%,可以有效地提取无人机获取的道路点云。
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关键词
无人机
道路点云
布料模拟滤波
DBSCAN
色彩信息
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Keywords
UAV
road point cloud
CSF
DBSCAN
color information
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分类号
P231
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名WNNM参数模型及迭代判断机制优化的遥感影像去噪
被引量：1
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作者
胡鹏程
卢献健
唐诗华
张炎
熊祖雄
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机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
广西空间信息与测绘重点实验室
广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院)
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第5期140-148,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(42064003)
广西自然科学基金项目(2022GXNSFBA035639)
广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(桂科能19-050-11-23)。
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文摘
针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)。首先,通过GA对WNNM参数模型中参数进行寻优;然后,在算法迭代计算中加入判断机制,当迭代为最优解之后跳出迭代循环;最后,利用优化后WNNM算法消除影像中高斯白噪声。通过灰度图像仿真实验和Landsat 8、GF-1遥感影像实验,以峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity ratio,SSIM)作为评价指标,对该算法与其他算法处理结果进行对比分析。实验结果表明,在噪声密度不同的情况下,该算法的PSNR、SSIM均有所提升。总体上,该算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于其他经典去噪算法。
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关键词
高斯白噪声去噪
加权核范数最小化
遗传算法
参数模型
迭代
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Keywords
Gaussian white noise denoising
weighted nuclear norm minimization
genetic algorithm
parameter model
iteration
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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