区域增长

摘要： 为了提高基于车载激光点云数据的行道树提取效率与准确率,本文提出了一种改进区域增长方法,并将其应用到车载激光点云数据的行道树点云数据提取中。首先分层格网化点云数据,接着对行道树在格网中的分布形态进行分析,同时结合点云的高程分布特征、点云密度特征及其他特征,使用区域增长方法提取得到点云场景中的行道树点云数据。实验结果表明,本文使用的方法能够将干扰行道树提取的地面低矮植点等地物点云数据消除,实现行道树的准确提取,结果误差较小,精度较高。

摘要： 针对建筑物三维重建中屋顶特征线提取及激光雷达数据获取成本高的问题,提出一种基于三角面片法向量和平面拟合的区域增长算法。首先对预处理后的无人机密集匹配点云进行不规则三角网构建;其次根据面片法向量及平面区域内的三角面片共面的几何特征进行面片分割;然后根据三角面片边线的斜率进行区域面片边界线提取;最后基于语义信息对提取到的边界线进行规则化处理得到屋顶特征线。并以3个不同结构的屋顶点云数据为例,对本文方法进行验证,试验表明该方法可以有效地提取出建筑物屋顶特征线,且提取精度较高,平面误差在0.05 m以内,可满足建筑物三维重建的要求。

摘要： 为了解决传统固定式破碎机在矿山井下利用石块三维信息来实现自动碎石的过程中出现的石块点云过拟合成平面,造成石块三维信息缺失的情况.文章提出了基于背景模型的方法获取石块的三维信息.利用破碎区域石块背景的不变性,将获取的石块点云与背景比较并过滤掉背景部分,最后利用区域增长算法对石块点云分割.实验结果表明,相比于基于平面模型与区域增长法,改进后的分割方法效果与鲁棒性更高.

摘要： 运用2006—2017年间我国省份面板数据,采用耦合协调发展模型,对交通投资与经济之间的关系进行了实证分析.得到以下结论:(1)就耦合度来看,除部分极欠发达省份外,大部分省份的耦合度都很高,说明交通投资与经济发展之间有着很高的关联度.(2)就耦合协调度来看,东部、中部以及西部都处于上升趋势,西部相对于东部和中部的差距正在逐渐缩小.

摘要： 针对Census变换立体匹配算法中计算匹配代价时采用规则矩形窗口,导致适应性不强的问题,提出一种基于区域增长自适应窗口的Census变换立体匹配方法.首先,以待匹配点为中心,分别沿x轴正方向和负方向增长窗口,若新增像素点与待匹配点灰度差超过阈值或臂长超过阈值,则停止增长,然后以同样的策略增长y轴上的点;其次,利用汉明距离计算匹配代价;然后,在代价聚合阶段采用同样策略获取聚合窗口;最后,利用Middleburry网站提供的标准测试图像对进行实验分析,实验结果表明其算法较常规Census变换算法,匹配精度更高.

摘要： 针对传统区域增长算法易受噪声影响且局部分割性能不稳定的问题,提出了一种结合超体素与区域增长的屋顶面片点云分割算法.利用八叉树组织初始点云数据,基于点云的欧氏距离和法向量信息两个约束分割点云获得超体素.结合超体素结构特征,改进种子点选取准则,在超体素的光滑性和表面几何特征约束下进行点云区域增长,提取屋顶面片点云.选取不同复杂程度的建筑物LiDAR点云进行实验,结果表明,结合超体素与区域增长算法能有效提取复杂建筑物屋顶面片点云,提取率高且具有较好的适应性,可以为基于机载LiDAR的建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息.

摘要： 对于激光点云中的典型地物,传统点云分割算法由于其适用性不同,且分割阈值较难设置,易出现过分割或欠分割现象.针对此问题,通过分析不同算法的原理及适用性,提出基于区域增长与欧氏聚类相结合的点云分割方法.该方法通过区域增长将激光点云中的典型地物分为树、 杆类及建筑类,再分别对这两大类地物设置不同阈值,采用欧氏聚类算法将个体单独分割开来.实验结果表明,本文方法能将树、杆状物、建筑物等典型地物分割开,同时解决了因阈值设置不合理而出现的过分割或欠分割问题.

摘要： 点云分割作为现在机器视觉中的热点问题是点云分类、识别以及三维重建的基础,分割结果对后续的场景分析有着重要作用.本文通过对点云分割展开研究,对三维点云数据进行体素化处理得到体素云,然后在体素空间内进行网格化处理来筛选种子体素,再利用聚类算法形成超体素,完成过分割的处理过程.根据区域增长算法原理,对过分割得到的超体素数据进行平面拟合,实现点云数据的分割.实验结果表明本文的分割算法可以提高处理效率,使计算量大大减少,并且使最后的分割结果更加精确.

摘要： 本文提出了一种基于边缘检测和区域增长的新型立体匹配算法.采用基于边缘检测和局部窗口的鲁棒性双层匹配算法确定种子点,以最小能量误差准则进行区域增长.经实验证明,本算法可以获得较精准的视差图.

摘要： 本文提出了一种改进的区域增长算法,该算法能够有效的将三维模型分割成为一些连接的有意义的部件。区域增长算法被证明是一个有效的工具,而且已被广泛的应用于三维网格分割,但是在分割过程中依然存在着过度分割的问题。本文首先提出了一种基于二面角的特征线提取算法,然后提出了一个有效地改进的区域合并方法去解决过度分割问题。和其他网格分割算法相比较,本文所提到的算法具有简单、高效、容易实现的特点。

摘要： 本文提出了一种基于边缘检测和区域增长的新型立体匹配算法.采用基于边缘检测和局部窗口的鲁棒性双层匹配算法确定种子点,以最小能量误差准则进行区域增长.经实验证明,本算法可以获得较精准的视差图。

摘要： 针对遥感影像的特点提出一种基于均值偏移和区域增长的多分辨率分割算法.首先通过PCA变换获得三个主分量波段；然后使用均值偏移算法寻找影像的光谱空间和坐标空间的密度中心；使用局部最优化方法对密度中心进行区域增长以获取分割区域.对遥感影像进行仿真实验,结果显示本文方法的有效性.

摘要： 为增强三维场景中物体的真实感，展现物体局部细节特征，提出了一种基于区域增长和三角分割的局部纹理贴图映射算法．该算法以用户指定点为中心点，将包含该点三角面作中介面，通过将邻接平面展平到中介平面上，在一定范围内扩展该映射区域，计算区域内顶点纹理坐标。对于部分超过范围的三角面，通过求切线交点的方法进行三角分割，直至获得贴图的合适映射区域．算法成功应用于针织物外观模拟展示系统，很好地实现在不规则三维物体上的局部区域纹理映射．

摘要： 提出了一种新的基于区域增长的图像分割算法。此算法采用面积测定及空间优先准则进行区域增长，并通过构建一个多特征的矢量空间来合并具有相似特征的区域，以实现图像分割的目的。实验结果表明，此算法对肺部CT图像进行分割时，能自动有效地提取出用户感兴趣区域。

摘要： 本文提出一种基于特征匹配的快速双目立体视觉匹配算法.此算法利用SURF 算法获得特征点,筛选后以Delaunay 算法优化构建非特征点匹配的三角形区域,通过仿射变换、区域匹配以及区域增长等方法,实现由粗匹配到精匹配.此算法可获得致密的视差图,克服了单纯使用SURF 算法不能保证获得所有关注的点的匹配的缺陷.实验证明,本算法相对常规的区域匹配算法在计算精度、速度上具有一定优势.

摘要： 反向解剖芯片并比较其电路版图与目标IP核的差异,是目前鉴定IP核侵权的主要手段之一.本文主要是研究如何将目标芯片解剖出来的照片进行分割,以方便后续的比较处理.随着IP核复杂度和芯片集成度的快速提高,反向解剖目标芯片后,需要分割处理的解剖照片的数量常高达几万甚至几十万张.而且针对集成电路解剖照片这种特殊的图片,单独采用某种方法是很难将其分割出来,照片分割算法既要考虑分割的准确性,又要尽可能提高处理速度.如何既有效又高速地处理解剖照片,是一项充满挑战的课题.本文基于经典的阈值法和区域生长法进行了算法改进,并结合IP核的GDSII文件信息对解剖照片分割进行指导,在区域生长中只对解剖照片中的背景部分进行种子点选取,加快了背景区域的生长,实现了将解剖照片中的目标分割并形成二值化图片.实验结果表明本文提出的改进方法相比经典最大类间方差法和区域生长法,分割的准确度和运行速度均有了显著提高。

摘要： 图像分割是进行图像分析的一个关键步骤，其分割效果直接决定图像分析的好坏。提出了一种新的基于线性四叉树的图像分制算法，这是一种基于区域增长的图像分割技术，具有比较理想的分割效果，同时利用一种具有常数时间复杂度邻域查询的线性四叉树加快其区域增长过程。

摘要： 提出了一种改进的基于立体匹配的三维人脸重建方法。将原有的区域增长算法与动态规划算法加以改进并结合,提出一种新的立体匹配算法。新算法通过在两个接近垂直的方向上同时分别进行区域增长和动念规划,实现了多方向的平滑约束,以及对运算方向的有效摔制,显著提高了匹配的准确度。同时,通过选取腧部器官轮廓线为增长的基准线,将人脸特征作为辅助信息引入匹配,进一步提高了精度。实验结果表明,本义算法能够产生光滑逼真的三维人脸点云模型。

摘要： 本发明提供的一种城市潜在增长区域识别方法、系统、设备及介质，该方法主要包括以下步骤：获取城市建筑的若干雷达影像，根据雷达影像提取得到城市建筑的建筑斑块；根据建筑斑块的斑块密度确定城市建筑的空间格局指数；获取人口活动的热力数据，根据热力数据以及时间权重系数确定时空加权人口活力指数；根据雷达影像之间的干涉测量结果以及时空加权人口活力指数确定建筑区城市活力指数；根据建筑区城市活力指数以及空间格局指数进行耦合确定城市潜在增长区域，方案可以识别出潜在的增长区域，能够避免因城市活力的动态变化而对不同时空特征的活力区进行误判，提高城市活力区识别的准确性，可广泛应用于图像识别技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，包括以下步骤：步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；其中上述微观经济数据包含该区域对应时间段的企业用电量、中长期贷款余额、路货运量和教育质量，并以四者增速与GDP增速拟合模型的一个简单回归分析结果作为权重，然后根据公式：评估GDP增长指标＝工业用电量增速×35％+中长期贷款余额增速×30％+铁路货运量增速×20％+教育质量×15％；获取对应区域的评估GDP增长指标。有益效果：利用评估GDP增长指标将区域宏观经济进行预测的构建模型，最终解决现有区域宏观经济预测效果差的问题。

摘要： 本发明提供一种区域增长方法以及具有标记功能的区域增长方法。其中，所述的区域增长方法包括：选择当前帧中的种子节点作为当前帧中的区域的初始增长节点；确定种子节点周围的相邻像素的背景置信值；根据至少该背景置信值，使用处理单元以用于检查是否在该区域中允许包括该相邻像素。本发明提出的区域增长方法可有效地避免/减轻区域链或过溢的问题。

摘要： 本发明提供的是一种基于区域增长的侧扫声纳图像感兴趣区域提取方法。发明采用L-G算子获取侧扫声纳图像声影区的种子区域和利用邻域灰度均值获取侧扫声纳图像声反射区的种子区域，然后考虑像素点相对种子区域的相似度作为生长条件，通过区域生长分别获取声影区和声反射区的提取结果，从而获得侧扫声纳图像的感兴趣区域的提取。从处理结果看，该方法对侧扫声纳图像的感兴趣区域提取有较好的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于图像分割和区域增长的椒盐噪声降噪算法，包括椒盐噪声预处理器和基于图像分割和区域增长的滤波器。其中椒盐噪声预处理器通过预定义的图像边缘模板来查找潜在的图像边缘，并对噪声图像进行初步降噪处理。基于图像分割和区域增长的滤波器，先对初步降噪后的图片进行图像边缘检测，再采用边缘跟踪算法对图像边缘进行连接和编号，从而将图像划分成一块块不规则的区域；然后对于原始图像中的每一个噪声像素，采用八邻域区域增长算法将与当前噪声像素处于同一区域的邻近的无损像素放入到计算域内，最后求解计算域内的无损像素的加权平均值来替换当前噪声像素，从而达到降噪的目的。

摘要： 本发明提供一种区域增长方法以及具有标记功能的区域增长方法。其中，所述的区域增长方法包括：选择当前帧中的种子节点作为当前帧中的区域的初始增长节点；确定种子节点周围的相邻像素的背景置信值；根据至少该背景置信值，使用处理单元以用于检查是否在该区域中允许包括该相邻像素。本发明提出的区域增长方法可有效地避免/减轻区域链或过溢的问题。

摘要： 本发明提供的是一种基于区域增长的侧扫声纳图像感兴趣区域提取方法。发明采用L-G算子获取侧扫声纳图像声影区的种子区域和利用邻域灰度均值获取侧扫声纳图像声反射区的种子区域，然后考虑像素点相对种子区域的相似度作为生长条件，通过区域生长分别获取声影区和声反射区的提取结果，从而获得侧扫声纳图像的感兴趣区域的提取。从处理结果看，该方法对侧扫声纳图像的感兴趣区域提取有较好的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于区域增长法的焊缝点云分割方法，包括：对焊缝点云进行降采样；将点云离群点去除；对点云进行平滑处理；进行点云法向量重定向；基于区域增长法对点云进行分割；对分割结果进行欧式聚类，并将点数少的聚类结果舍弃。本发明提出的方法考虑了由于传感器精度问题导致的点云重建误差，能够保证对焊缝点云的分割精确性。

摘要： 本发明是一种基于分层叠加和区域增长的三维模型组可视面积提取方法，包括如下步骤：构建三角面模型各三角面的顶点坐标序列；模型的视图变换；进行三维模型的投影转化；求出投影面积转化系数，构建三维空间与二维空间映射关系；选取并创建初始多边形，创建初始多边形环链结构；计算投影后的三维模型可视区域面积；跌代获得三维模型组可视面积。本发明实现了基于三角面的三维模型组在不同视角下的可视面积的自动提取，取得了较好的自动提取效果，实现了高效精准提取精细三维模型组可视面。

摘要： 本发明公开了一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统，首先在点云数据集中选取三个点云数据连接成三角形，形成种子三角形；然后基于外接球的区域增长搜索，以种子三角形为基础进行区域增长，形成最优三角形；然后在得到种子三角形后和最优三角形后确定最优三角形与种子三角形的连接方向以保证重建表面的延展性和平滑性；在完成扩展方向的选取后，需要对三角形的边的信息进行保存处理，通过构建边列表的数据结构保存构成三角形的边的信息，保证满足条件的点云都进行了三角化但对于已经扩展的点不需要进一步的扩展，防止已经重建的点云再次重建；最后循环直到没有能够扩展的最优三角形后，点云表面重建结束。