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公开(公告)号：CN102521884B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110423560.4
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明属于影像处理方法领域，公开了一种基于LiDAR数据与正射影像的3维屋顶重建方法。本方法包括以下步骤：（1）基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割；（2）基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取；（3）3维屋顶模型重建。本方法面向3维屋顶模型精细重建的需求，集成LiDAR数据与高分辨率影像，综合利用LiDAR数据高程特性与影像高分辨率特性的互补优势，以“屋顶面片分割-屋脊线提取-3维屋顶模型重建”为主线，实现了基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割算法、基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取算法，形成了一种3维屋顶模型重建的新方法，实验证明本方法建模的自动化程度高，正确性和完整性较高、定位精度较高，符合实际应用需求。
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公开(公告)号：CN103324916A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310227705.2
申请日：2013-06-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法，该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓，并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段；然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段，计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算，若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多，则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵，利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准，其配准精度可以达到分米级。
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公开(公告)号：CN103236067A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310172271.0
申请日：2013-05-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。
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公开(公告)号：CN103020966A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210512359.8
申请日：2012-12-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于建筑物轮廓约束的航空与地面LiDAR数据自动配准方法：首先分别从航空、地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓，简称航空轮廓、地面轮廓；再从航空轮廓、地面轮廓中提取出建筑物角点，简称航空角点、地面角点；然后以航空轮廓与地面轮廓间的匹配度为约束，计算航空角点与地面角点之间初始转换矩阵，并获取初始匹配角点对；最后使用ICP算法计算初始匹配角点对之间的修正转换矩阵，并用初始转换矩阵和修正转换矩阵依次对待匹配地面点云数据进行转换，实现航空与地面LiDAR数据的自动高精度配准。本发明使用轮廓线做约束，在配准的可靠性与精确性方面都有很大的优势；同时，本发明仅从待匹配LiDAR数据与基准LiDAR数据出发，无需借助其他辅助数据便可实现两者之间的精确配准。
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公开(公告)号：CN102073879B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010568737.5
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法，属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为：为每一类特征地物选取标记样本；构建面向对象的遥感影像的分割结果；计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值，计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率；使用特征空间规则对概率图像进行修正；判定其所属特征地类，实现特征地类的识别，并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性，能够用地学先验知识引导数据挖掘过程，实践证明，该算法够能有效地进行遥感影像分类，得到比较满意的结果，并具有高效率、高精度的特点，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102004922B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010566913.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法。其包括以下步骤：选择基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法进行边缘检测，实现基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法；地物目标边缘的矢量化；用基于约束Delaunay三角网的算法从地物的矢量边缘提取出地物骨架基线；基于二叉树结构的目标主骨架提取算法；飞机目标主要骨架特征分析；飞机目标的自动识别方法实现。本发明实现了飞机目标的自动识别与提取，取得了较好的识别提取效果。飞机目标骨架特征具有旋转不变性、与其他地物的较高区分度等优良特性；实现了自高空间分辨率遥感影像中高效、精确提取地物目标的矢量边缘；实现了改进的目标主骨架提取。
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公开(公告)号：CN102768356A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210275677.7
申请日：2012-08-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种利用多时相雷达数据检测海上静止目标的方法。该方法使用的数据为多时相的ENVISATASAR影像，首先对于多景ENVISATASAR数据使用基于双参数的恒虚警率（CFAR）算法提取海上目标，针对ENVISATASAR数据提出了优选的算法参数，使得双参数CFAR适用于ENVISATASAR数据。对于多时相的海上目标，使用一种基于RANSAC算法的海上目标点匹配方法进行匹配，经匹配后的点目标中相互重合的点就为海上静止目标。该方法能够有效地检测海上钻井平台等海上静止目标，从而快速、及时、准确地监测海域石油开发等资源和环境状况。
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公开(公告)号：CN102750696A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210185091.1
申请日：2012-06-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法，其步骤为：海岸线及陆地区域影像提取；生成SIFT特征点及特征向量；SIFT特征点匹配；计算单应矩阵；将对应海岸线重叠，计算海岸线对之间的平均横截线距离；调整RANSAC方法的距离阈值，并重新计算海岸线对之间的横截线距离；以横截线距离突变前一个实例作为最优实例，该最优实例单应矩阵即为最优单应矩阵；利用最优单应矩阵完成影像配准。本发明克服了由于海岸带影像陆地特征复杂、水域特征缺失造成的影像配准困难的问题，能够有效地进行海岸带遥感影像的自动配准，配准精度和自动化程度较高。
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公开(公告)号：CN102520401A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110432421.8
申请日：2011-12-21
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR数据的建筑物区域提取方法，属于LiDAR数据提取建筑物的方法领域。其步骤包括：LiDAR数据前期处理；对原始LiDAR数据重采样；反向迭代数学形态学滤波；分离建筑物与密集树木。本发明直接对3D点云数据进行处理，而不是将点云转化为深度图像，避免了转化过程中信息的损失和转化过程中增加的计算量；同时通过反向渐进迭代使用不同窗口进行数学形态学滤波操作，基本消除了地形起伏对数学形态学滤波中建筑物提取的影响，能取得较高的提取精度；本发明能够从大范围的LiDAR数据中快速、准确地提取出属于建筑物区域的LiDAR点，能够为城市的三维建模提供可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN102496185A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110417845.7
申请日：2011-12-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了基于多分辨率遥感影像离散点融合的DEM构建方法，属于DEM构建领域。其步骤为：（1）将卫星成像时刻的水边线根据其遥感影像分辨率进行等间隔离散；（2）分别合并离散的等距潮位点，根据低空间分辨率遥感影像分辨率构建参考格网；（3）遍历低空间分辨率影像中的所有格网进行中值滤波；（4）以对应格网内中值滤波后的低空间分辨率影像离散点进行填充，最后在ArcGIS中实现融合；（5）利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明提高了现有中低分辨率遥感影像离散点DEM构建的正确率，同时也提高了DEM构建的时间空间分辨率，能够快速、准确地从多期水边线数据中构建精确的DEM，降低了基础地理信息数据库的更新成本，提高了数据更新的效率。
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