基于数学形态学的编码标志点识别算法

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (36): 94-96.

基于数学形态学的编码标志点识别算法

王曼¹,叶正麟¹,陈作平¹,王树勋^1,2

1.西北工业大学理学院，西安 710072
2.陕西理工学院数学系，陕西汉中 723000

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-12-21 发布日期:2007-12-21
通讯作者: 王曼

Recognition algorithm of coded targets based on mathematical morphology

WANG Man¹,YE Zheng-lin¹,CHEN Zuo-ping¹,WANG Shu-xun^1,2

1.School of Science，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China
2.Department of Mathematics，Shaanxi University of Technology，Hanzhong，Shaanxi 723000，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-12-21 Published:2007-12-21
Contact: WANG Man

摘要/Abstract

摘要： 特殊编码标志点的使用是摄影测量中经常使用的一种手段，针对由此带来的标志点识别问题，主要以数学形态学为工具，对采集的标志点图像做若干次形态学运算后，提取出每个标志点所在区域的边界，进一步结合所提出的标志点特征向量准确地识别出该标志点．实验表明，该算法对较理想图像，识别率为100%，较坏情形可达94%以上。

关键词: 编码标志点, 点云, 数学形态学

Abstract: Special coded target is a common tool for photographic measuring.We present the recognition algorithm based on mathematical morphology，morphologically operating on sampling coded target and extracting the region boundary of each coded target，finally accurately recognize these coded targets by the proposed coded target eigenvector.Experiments show that this algorithm has 100% recognition ratio to comparative ideal image and 94% recognition ratio to comparative bad image.

Key words: coded target, point cloud, mathematical morphology

王曼¹,叶正麟¹,陈作平¹,王树勋^1,2. 基于数学形态学的编码标志点识别算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(36): 94-96.

WANG Man¹,YE Zheng-lin¹,CHEN Zuo-ping¹,WANG Shu-xun^1,2. Recognition algorithm of coded targets based on mathematical morphology[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(36): 94-96.

[1]	王涛，王文举，蔡宇. 基于深度学习的三维点云语义分割方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 18-26.
[2]	唐维军，徐琨，柳有权，夏悬. 自动驾驶汽车虚拟测试中的树木点云生成方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 185-192.
[3]	徐景中，马丽娜. 基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 181-186.
[4]	王庆闪，张军，刘元盛，张鑫晨. 基于NDT与ICP结合的点云配准算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 88-95.
[5]	杨捷，吴素萍. 点云重建的并行算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 213-219.
[6]	封雪梅，张志毅，杨龙. 分形维数的全局点云初始配准算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 234-241.
[7]	张广翩，计忠平. 基于二维点云图的三维人体建模方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 205-215.
[8]	于润泽，习俊通. 白车身复杂装配特征点云提取及参数计算[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 244-251.
[9]	张婧，周明全，耿国华. 点云数据在深度学习中表示方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 171-176.
[10]	秦和娟，管海燕，李迪龙. 利用张量投票的机载LiDAR点云道路骨架线提取[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 193-201.
[11]	马京晖，潘巍，王茹. 基于K-means聚类的三维点云分类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 181-186.
[12]	杜丽美，连玮. 高斯投影下的人机交互式物体仿真算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 185-191.
[13]	俞斌，董晨，刘延华，程烨. 基于深度学习的点云分割方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(1): 38-45.
[14]	杨晓文，曹山海，韩燮. 基于边界特征的三维模型分割[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(4): 214-218.
[15]	傅敏，张江龙，刘培刚. 三维环境下交互式点云对象提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(24): 265-270.