海量扫测数据特征点及边界提取方法研究

摘要

针对"水声呐"水下扫测设备测量所得的数据量大,精度高,分布规则,但同时数据的冗余度大的特点,为了真实反映水下地形,利用四叉树的数据分块思想对海量数据进行预处理,再对处理后的分块数据采用绝对高程差,高程加权平均等算法判断不同分块窗口的地形的起伏状态,然后用Jenson &Domingue等算法提取特征点,同时把图像处理边缘提取方法--梯度算子应用到河道扫测边界提取中.