李晓阳
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京化工大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 下视SAR数据3维表面重建
- 2016年
- 目的合成孔径雷达(SAR)因成像方法、几何角度等原因使得采集到的数据具有稀疏性及残缺性,如果直接用其进行建模,不能真实地还原物体。针对下视SAR数据的特点,提出一种在建模过程中能够自动修补稀疏及残缺数据的重建方法。方法首先引入大津法对3维SAR数据进行预处理,然后将2维图像分割方法中的ChanVese模型推广应用到下视SAR数据的表面重建中,在初始表面及轮廓指示函数的求取过程中引入距离函数和内积函数。结果将本文方法与等值面抽取法的重建结果进行比较,本文方法在重建的过程中能够自动修补空洞,重建出的模型表面更加光滑,能更加真实地反映原物体的特征。结论可以将本文方法推广应用到稀疏及残缺SAR数据的建模中。
- 李晓阳祝海江胡伟李伟谭维贤
- 关键词：3维重建CHAN-VESE模型
- 基于曲率熵和高斯混合模型的DEM简化算法研究被引量：1
- 2015年
- 针对现有数字高程模型(DEM,digital elevation model)简化算法对地形变化复杂区域的简化效果不够理想的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model)和曲率熵的DEM精简算法。该算法首先根据DEM数据的高程信息对其进行聚类,将体现地形局部几何信息的熵与曲率相结合作为简化指标,针对不同的子类依据曲率熵的大小进行不同程度的精简。GMM聚类算法的引入能够保证各种地形数据在简化的过程中均得到一定程度上的保留,不会在平坦的区域简化过多的数据从而造成数据的不连续性。实验结果表明,与传统的简化算法相比,本文提出的算法具有高精度、数据空洞小、地形保持度高的特点,更加适合结构复杂、变化多样的地形。
- 李晓阳张帆祝海江胡伟李伟
- 关键词：数字高程模型(DEM)网格简化
- 基于分形维数的DEM聚类简化方法研究被引量：2
- 2016年
- 分形是自然场景的本质特征,可以描述地形表面的不规则程度,多用于数字地形生成。作为地形生成逆过程的数字地形简化,通常以曲率等几何特征作为衡量指标进行网格缩减,提高电磁计算、洪水模拟、视景仿真等问题的解算效率,而忽略了分形这个地形本质特征。针对现有DEM(Digital Elevation Model)简化算法难以识别地形变化复杂区域特征的问题,提出了一种新的基于分形维数的地形聚类简化算法,将分形特征应用于数字高程模型的简化过程,依据分形维数对不同子类区域数据进行简化合并。结果表明:相比传统简化算法,该算法具有高精度、数据空洞小、地形保持度高的特点,更加适合结构复杂、变化多样的地形。
- 张帆李晓阳刘欢胡伟李伟
- 关键词：数字高程模型分形维数聚类算法网格简化
