ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法

ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法
ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法

A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时,需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路,以为数据精度越高,出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图,但手头上却只有1:500的地形图,数据精度虽然很高,但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上,1:500的数据,大多数道路都是以面状显示。由于其精度高,有些数据甚至是不带线道路图层的,而在1w的地图下,道路以线状表达才是符合要求的。所以,这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线,从而辅助小比例尺地图的制作。

由于面状数据一般都是不规则的,所以很难从其提取中心线,一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理,例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具,但这个工具的作用是通过道路边线(双线)提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具,先用工具转一道再提取不就行了吗?可是问题来了,面转线工具传出来的数据是封闭线,而不是道路边线,提取中心线工具依然是不可用,除非在每个路面图形打断两端的封闭,不然无法进行提取,恰好打断工作又是非常的巨大。因此,该方法还是不可用。

为了解决这个问题,那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展,很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具,跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节,我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线,利用这一特性,我们就可以曲线去完成该任务了。

先来说说总体思路:将路面(矢量面数据)转化为栅格数据,因为ArcScan只能对栅格数据进行处理,由于是从矢量转为栅格而非扫描,栅格质量一般会非常好;通过二值化栅格

数据后,调整捕捉参数和提取参数,直接提取矢量中心线。步骤看似简单,但在实际操作中有很多细节需要注意,以下是详细步骤:单独加载路面数据,要先设置好纯色符号(建议为纯黑色),去掉轮廓线。这样是为了提升栅格数据质量,黑白分明,便于计算机识别像元。设置好约束比例,例如2000。约束比例是为了在输出栅格图时控制质量。点击全屏视图,导出地图,采用tiff方式记录坐标,格式设置为1位单色阈值(非常重要)。如果不选这项,默认出来是RGB三个通道的栅格数据,加载任何一个通道都没法实现栅格数据二值化,意味着无法使用ArcScan功能,所以此处必须要设置。根据实际需要设置好dpi,这个是直接影响图形识别的因素。Dpi是根据具体的地图图幅进行设置,因此,可能需要尝试多次,找一个比较合适的值,这样图像才能清晰保存下来。将导出的栅格地图加载到arcmap中,新建一个线要素图层,坐标系与栅格一致,一并加载。加载arcscan工具条,如下图对栅格数据进行充分类,设置为两类,0和1,这就是二值化处理。如果不做分类,ArcScan同样不能识别栅格数据。设置了分类后,arcscan工具条会显示栅格数据打开编辑器,开始编辑,选中中心线图层。在arcscan工具条中可以显示预览如果需要更详细的设置,在矢量化—选项中设置对应的输出图层由于提取的是中心线,矢量化方式就必须选中心线预览效果如下蓝色部分为没有捕捉到,可以设置一下工具条将栅格捕捉适当调整一下,如下图设置后的预览就不存在蓝色不能捕捉部分,如下图达到效果后可以点击生成按钮生成最终的效果。停止编辑并保存数据即可完成所有的提取工作。直至该步就完成所有的操作,可见,处理一个实际的难题,不能光靠软件提供的工具,要巧妙地运用,做适当的处理,这样才能在意想不到的情况下解决难题。BY李远祥本期课程:

课程名称:GIS专题图快速制图与空间分析应用案例解析-南京

ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法

A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时,需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路,以为数据精度越高,出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图,但手头上却只有1:500的地形图,数据精度虽然很高,但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上,1:500的数据,大多数道路都是以面状显示。由于其精度高,有些数据甚至是不带线道路图层的,而在1w的地图下,道路以线状表达才是符合要求的。所以,这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线,从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的,所以很难从其提取中心线,一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理,例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具,但这个工具的作用是通过道路边线(双线)提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具,先用工具转一道再提取不就行了吗?可是问题来了,面转线工具传出来的数据是封闭线,而不是道路边线,提取中心线工具依然是不可用,除非在每个路面图形打断两端的封闭,不然无法进行提取,恰好打断工作又是非常的巨大。因此,该方法还是不可用。 为了解决这个问题,那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展,很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具,跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节,我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线,利用这一特性,我们就可以曲线去完成该任务了。 先来说说总体思路:将路面(矢量面数据)转化为栅格数据,因为ArcScan只能对栅格数据进行处理,由于是从矢量转为栅格而非扫描,栅格质量一般会非常好;通过二值化栅格

利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法.docx

利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法 DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得。在此基础上,要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤。 1.洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的(假的)水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrology -> Fill工具。 2.水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了(如果使用未经洼地填平处理的数据,可能会造成精度下降)。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DEM 采用第一步的Fill1_exam1

3.水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation 工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据(FlowDir_fill1)。可以看到,生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。 4.提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器,将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网,0是非河网。 5.生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。 6.矢量河网处理 由于Stream to Feature工具.将所有栅格象素均转为矢量线段。所以要进行处理,方法是利用属性查询的方法把所有GRID_CODE为1的全部选择出来。

天然药物有效成分的提取方法

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 天然药物有效成分的提取方法 天然药物有效成分的提取方法介绍天然药物化学成分的提取方法,主要介绍溶剂提取法。 重点:溶剂提取法的原理,化学成分的极性、常用溶剂、极性大小顺序及提取溶剂的选择;常见的提取方法及应用范围。 常用三种方法,溶剂提取法、水蒸气蒸馏法、升华法。 另外新方法还有超临界提取法。 提取的概念:指用选择的溶剂或适当的方法,将所要的成分溶解出来并同天然药物组织脱离的过程。 一溶剂提取法(一)提取原理:根据天然药物化学成分与溶剂间“极性相似相溶”的原理,依据各类成分溶解度的差异,选择对所提成分溶解度大、对杂质溶解度小的溶剂,依据“浓度差”原理,将所提成分从药材中溶解出来的方法。 (二)化学成分的极性:被提取成分的极性是选择提取溶剂最重要的依据。 1 影响化合物极性的因素: (1) 化合物分子母核大小(碳数多少):分子大、碳数多,极性小;分子小、碳数少,极性大。 (2) 取代基极性大小:在化合物母核相同或相近情况下,化合物极性大小主要取决于取代基极性大小。 常见基团极性大小顺序如下;酸>酚>醇>胺>醛>酮>酯>醚>烯>烷。 1/ 8

天然药物化学成分不但数量繁多,而且结构千差万别。 所以极性问题很复杂。 但依据以上两点,一般可以判定。 需要大家判断的大多数是母核相同或相近的化合物,此时主要依据取代基极性大小。 2 常见天然药物化学成分类型的极性:极性较大的:苷类、生物碱盐、糖类、蛋白质、氨基酸、鞣质、小分子有机酸、亲水性色素。 极性小的:游离生物碱、苷元、挥发油、树脂、脂肪、大分子有机酸、亲脂性色素。 以上不是绝对的,具体成分要具体分析。 比如,有的苷类化合物极性很小,有的苷元极性很大。 (三)提取溶剂及溶剂的选择: 1. 常用提取溶剂的分类与极性:1)分类:通常分三类:水类;亲水性有机溶剂;亲脂性有机溶剂。 2)极性大小:水(H2O)>甲醇(MeOH)>乙醇(EtOH)>丙酮(Me2CO)>正丁醇(n-BuOH)>乙酸乙酯(EtOAc)>乙醚(Et2O)>氯仿(CHCl3 ) >苯(C6H6)>四氯化碳(CCl4)>正己烷≈ 石油醚(Pet.et)。 水类还包括酸水、碱水;亲水性有机溶剂包括甲醇、乙醇、丙酮;亲脂性有机溶剂为正丁醇后所有的。 这三类溶剂间互溶情况:水和亲水性有机溶剂可互溶,水和亲脂性有机溶剂间不互溶,有机溶剂间除甲醇和石油醚不互溶外,其它均互溶。 3)溶剂极性大小的实质:介电常数不同,介电常数大的溶剂极性

一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法

收稿日期:2006-11-26;修订日期:2007-07-06 基金项目:新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20420948) 作者简介:高飞(1968-),男,山东昌乐人,副教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像图形学; 高新波(1972-),男,山东莱芜人,教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像工程、视频信号处理. 文章编号:1001-9081(2007)S1-0380-02 一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法 高 飞1 ,高新波 2 (1.深圳大学信息工程学院,广东深圳518060;2.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071)(nels on_gao2010@yahoo .com;nels ongao2010@g mail .com ) 摘 要:冠脉血管中心线的提取是血管造影图像定量分析中的关键步骤。基于脊线跟踪法,提出了一种血管中心线自动提取方法。通过交互式地指定一个起始点和一个终止点,该算法能够自动获取两点间的血管中心线。实验结果表明了该方法的鲁棒性和可重复性。 关键词:中心线提取;定量冠脉分析;脊线跟踪中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 0 引言 冠脉血管造影是临床诊断的重要手段。对冠脉血管进行 定量分析具有重要的实际意义。与传统定性诊断方法相比,它克服了医生判断的主观随意性,提供了更为客观准确的诊断依据。血管轮廓线和中心线的自动提取是血管定量分析的前提。在血管造影图像中,血管的提取可以采用基于区域或边缘的图像分割技术。文献[1]中指出血管的剖面灰度分布呈近似高斯型,因此利用二维高斯模板来提取血管,但该方法比较耗时。文献[2]中利用一维旋转高斯模板代替了二维高斯模板,降低了算法的复杂度。不过,从精确分析的角度看,在血管分析中准确提取血管边缘是更好的选择。在现有的许多血管轮廓提取算法中,血管中心线的检测是最为关键和困难的一步。最简单的方法是手工描绘[3],但该方法费时费力且可重复性差,所以逐渐为人机交互的半自动方法所取代。在这些交互式方法中,操作者只需指明待分析血管段的起始点和结束点,就可以自动获得两点间的中心线[4,6]。不过,现有的中心线提取算法大都基于动态规划方法的,搜索时间较长,难以满足临床上实时性的要求。因此急需研究实时性能好的血管中心线提取算法。 既然血管剖面呈近似高斯分布,那么可以将血管的中心线看作脊线。中心线提取问题就转化为脊线的检测。受文献[5]中指纹特征点提取的脊线跟踪法的启发,本文提出了一种基于脊线跟踪的血管中心线提取方法,在实际应用中也取得了比较好的效果。需要指出的是,这里所说的中心线并不是严格的血管的对称轴线,只要求它位于血管内部且与血管走向一致即可,文献[4]中对此有详细说明。 1 血管中心线提取算法 1.1 图像预处理 血管造影图像质量因拍摄条件的不同而参差不齐,一般都有较强的噪声干扰。既然本文方法主要依据的是血管的脊线特征,因此,首先需要降低噪声对脊线特征的破坏。这里采用二维高斯模板来平滑噪声,模板大小一般应大于所选血管段的最大直径。图1显示了滤波的效果:图1(a )是沿血管一个剖面(垂直中心线方向)的灰度分布曲线,可以看到它近似 的反高斯形状;图1(b )是相应位置的梯度强度;图1(c )(d )为对应的平滑处理结果,可以看到,虽然处理后目标与背景的对比度降低了,但目标灰度和梯度的真实结构得到了加强,这有利于后面准确的计算局部脊线方向 。 图1 预处理结果显示 1.2 中心线跟踪 跟踪过程可以分为两步:局部脊线方向计算和中心线上点的更新。局部脊线方向计算方法将在1.3节中详述,这里假设已经得到了这个方向。为了叙述方便,以下将正在处理的点称为当前点。如图2所示,P k -1是当前点,在P k -1处计算 得局部脊线方向为θk -1,由P k -1沿θk -1前进d 个像素到达P ′k ,通过点的更新操作更新到P k ,此时P k 成为当前点。重复以上过程直到停止条件满足。在P ′k 点的更新操作中利用了匹配滤波方法:在P ′k 点得到局部脊线的估计方向θ′k ,以P ′k 为中心,在θ′k +π 2 的方向上获得剖面灰度分布曲线g ′(i )(i =1,…,2l +1)。设f (k )(k =-m ,…,m )为一维高斯 滤波模板,长度为2m +1,满足 ∑k f (k ) =1。通过下式来得到 更新的灰度分布g (i )(i =1,…,2l +1): ∑m v =-m f (v ) g ′ (i +v ),i =m +1,…,2l -m g ′(i ), 其他 (1) 取g (i )的局部极小值点作为更新点P k (如图2所示)。其中,参数l 、m 、d 可以经验地选择,l 应至少大于最大血管直 第27卷2007年6月   计算机应用 Computer App licati ons   Vol .27June 2007

ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究

论文题目ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究姓名 所在学院 专业班级 学号109042010006 指导老师 二○一三年一月四日

数字高程模型10GIS姜婷109042010006 ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究 ——以闽江流域建溪水系为例 姜婷 (福建师范大学地理科学学院,福建省福州市350108) 摘要:选择闽江流域建溪水系为研究对象,以数字高程模型DEM(Digit Elevation Models)为基础,利用ArcGIS软件的水文分析工具从DEM数据中提取研究区域的流域水文特征的详细过程。主要包括:DEM的生成和预处理、水流方向的确定、水流累积量提取、河网的提取和子流域的划分。结果表明,利用该方法提取的河网与利用手工方法提取的河网基本一致,从而证明该方法具有较高的精度。 关键词:数字高程模型;水文特征;ArcGIS;提取;建溪水系 21世纪以来水资源危机日益突出,水文模型已经成为目前国内外水文学研究的热门课题。随着“3S”技术的发展,为水文科学注入了新的血液。目前水文模拟技术趋向于将水文模型同GIS 与RS集成,以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。数字高程模型DEM (Digital ElevationModel)是用一组有序数值阵列形式表示地面点的平面坐标(x,y)和高程z的一种实体地面模型。它包含了大量的地理信息,是构成GIS的基础数据,其用途十分广泛,利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数,如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。目前,利用DEM进行流域分析的工具很多,ArcGIS的水文分析模块(Hydro logymodel)是美国环境系统研究所公司(ESRI)为ArcGIS推出的一个水文分析模块,主要用于地形和河流网系的提取和分析,实现地形模型可视化,其强大的流域特征分析功能可以满足各种流域DEM处理的需要。 1流域概况 建溪是闽江上游三大溪中最大的溪流,是一个树枝状水系。水系源头在武夷山脉和仙霞岭余脉,南平以上流域面积16396平方公里,占闽江流域的27%。河系贯通崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市。河流总长635.6公里,流域内有大小溪流120多条。流域内气候温和湿润,处于高雨区,年平均降雨量1800~2200毫米。建溪的年均流量每秒521立方米,年径流量164亿立方米,约占闽江总流量的1/3。流域内山区海拔差异明显,因而该水系具有河流比降大、源短流急、易发洪水等特点。本文基于该流域的数字高程提取流域水文信息为不同尺度的水文模型提供参数,并可满足各种水文模拟的应用需求。 2基于DEM的流域水文信息提取 流域水文信息是进行水文模拟的必要信息,提取流域信息也是构建现代化水文模型、进行水文模拟以及其他相关研究的前提。作为研究水文模型和水文状态变量空间分布的基础数据,DEM 的一个重要用途就是提取地貌指数。本文采用ArcGIS中的水文分析模块进行流域水文信息的提取。流域水文特征提取的主要过程包括:DEM 的生成和预处理、水流方向的确定、汇流累积量的计算、河网的提取和子流域的划分。 2.1DEM数据的来源和预处理 本文的栅格DEM数据采用国际科学数据服务平台(https://www.360docs.net/doc/158770514.html,/index.jsp)提供的SRTM90米空间分辨率基础高程的数据。根据闽江流域建溪水系的经纬度坐标,确定出该数据的列号为60行号为7。 首先利用ArcGIS软件切出建溪流域所在区域的DEM,其中包括崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市,从而生成本实验所需的DEM数据,见图1。

【CN110021017A】一种提取焊缝中心线的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910261024.5 (22)申请日 2019.04.02 (71)申请人 南通大学 地址 226019 江苏省南通市啬园路9号 (72)发明人 赵佳皓 李凯凯 朱俊国 裴彬辉  黄奕晟 华亮 商亮亮 罗来武  吴劲松 卢聂诚 袁畅 于文渊  (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/66(2017.01) (54)发明名称一种提取焊缝中心线的方法(57)摘要本发明涉及一种提取焊缝中心线的方法,包括:获取焊缝的原始图像;对所述原始图像进行同态滤波,获得削弱光照影响的灰度图像;对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像;对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作;将处理后的二值图像进行连通域处理,提取最大连通域,得仅保留焊缝的二值图像;使用距离变换函数将二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像;对处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理,得到保留焊缝中心线的二值图像;对处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理,提取焊缝中心线。本发明公开的提取焊缝中心线的方法提取准确度高,而且对焊接环境要求不高, 应用广泛。权利要求书1页 说明书4页 附图9页CN 110021017 A 2019.07.16 C N 110021017 A

权 利 要 求 书1/1页CN 110021017 A 1.一种提取焊缝中心线的方法,其特征在于,包括以下步骤: S1.获取焊缝的原始图像; S2.对所述原始图像进行同态滤波,获得削弱光照影响的灰度图像; S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像; S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作; S5.将处理后的二值图像进行连通域处理,提取最大连通域,得到仅保留焊缝的二值图像; S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像; S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理,得到保留焊缝中心线的二值图像; S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理,提取焊缝中心线。 2.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法,其特征在于,对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像,具体包括:对所述灰度图像中的每个像素点进行处理,得到二值图像;其中,二值图像中像素值为1的点属于前景区域,所述前景区域对应焊缝位置,二值图像中像素值为0的点属于背景区域。 3.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法,其特征在于,对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作,具体为:通过开操作断开不同连通区域之间的弱小的连接,使噪声形成孤立的小区域,再通过设定面积阈值去除噪声,得到降噪图像;对所述降噪图像通过闭操作闭合图像缺损。 4.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法,其特征在于,步骤S6中所述距离变换函数为bwdist函数,所采用的公式为: b2=bwdist(~b1) 上式中,b1对应二值化焊缝图像矩阵,b2对应变换得到的凸显出焊缝中心线的灰度图像矩阵。 5.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法,其特征在于,对保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理,提取焊缝中心线,具体包括:对保留焊缝中心线的二值化图像进行闭操作,得到消除内部孔洞的二值图像;对闭操作处理后的二值图像求最大连通域并保留最大连通域,得到略粗的二值化焊缝图像;对略粗的二值化焊缝图像进行细化操作得到所提取的焊缝中心线。 2

冠状动脉中心线提取

冠状动脉中心线提取 2018.12.5 1简介 1.1步骤和实现方式 本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。步骤和实现方式大致如下: ?图像二值化:读入.mha格式CT图像,阈值处理; ?空洞填充 ?图像细化:类似腐蚀,取最大内切球心的集合 ?端点分叉点检测:考虑26邻域内像素个数,卷积实现 ?断裂分支重连:寻找连接点,条件判断,Dijkstra最小代价连接 ?构建中心线:在分叉点集基础上追踪,数组存储在Cell中 1.2运行说明 coronary_refine.m是主要的运行函数。其他函数和脚本:branchReconnect输入细化后的图像和权重(原始CT volume的像素值为可能性),其中调用了三维的Dijkstra函数;directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线,但因为用了最短路径所以没有采用;其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。两张图片运行时间小于一分钟。 2实现方法 2.1阈值 为了不让阈值化后丢失的成分过多,对后续分支重连的步骤造成困难,这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多,但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。 2.2空洞填充 一开始使用的是imfill函数,通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。imfill对三维图像的处理速度较慢,最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。

图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles. 2.3图像细化 程序中调用了bwskel来实现。Thinning在文献中有两种最为常见的方法,一种被称为“Onion peeling”1,顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管,难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。这个方法也是bwskel的参考文献中使用的方法。2还有一种细化方法也和腐蚀有些类似,基本思路是求连通域内部的内切圆心(三维为球心)集合,如图一。 2.4基于卷积的端点分叉点检测 虽然形态学库函数中同样有branch和endpoint的功能,但这两个功能的feature都导致它们并不适合直接使用。比如bwmorph3中branch会返回所有分叉点以及分叉点各自的相邻点。面对如此古怪的feature,不如构造简单的卷积核来求端点分叉点。 ?分叉点检测 首先考虑3*3*3全1的卷积核。在二值、细化图像非分叉部分,其响应应该为3。如果将响应大于3的视为分叉,其结果中会有很多处于真正的分叉点附近、实际却为原图空白部分的点被误判成分叉。原因就是分叉附近往往点较为密集,空白点的26邻域内也容易出现多个1,导致超出阈值。解决方法很简单,要让卷积能区分出原中心线上的点和空白格,只要在kernel的中心加大权重,这样空白格的响应和值为1的点差距会变得很大,从而被排除在外。代码如下(因为convolution包含padding,最终结果还需删除padding部分): 1A Sequential3D Thinning Algorithm and Its Medical Applications 2Ta-Chih Lee,Rangasami L.Kashyap and Chong-Nam Chu Building skeleton models via3-D medial surface/axis thinning algorithms. Computer Vision,Graphics,and Image Processing,56(6):462-478,1994.

ArcGIS Hydrology水文分析-基本原理

ArcGIS Hydrology水文分析功能介绍(1)-基本原理 1.基本原理 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Mode),是流域地形、地物识别的重要原始资料。自20世纪60年代以来,在利用数字高程模型DEM提取流域水文特征,模拟地表水文过程方面,国内外都开展了大量的研究。 1.1基于DEM进行流域分析的原理 从DEM提取流域特征,一个良好的流域结构模式是确定算法的前提和关键。1967年ShreveL¨描述的流域结构模式一直被后来的水文学者所引用.并设计了一些成熟的算法。 Shreve使用一个具有一个根的树状图来描述流域结构(如图 1 流域结构模式图所示)。在这个结构中,主要包括两个部分,一部分是结点集,一部分是界线集。沟谷结合点和沟谷源点共同组成一个沟谷结点集。所有的沟谷段组成沟谷段集,形成一个沟谷网络;所有的分水线段组成分水线段集,形成一个分水线网络;沟谷段集和分水线段集共同组成界线集。 沟谷网络中的每一段沟谷都有一个汇流区域,这些区域由流域分水线集来控制。外部沟谷段有一个外部汇流区.而内部沟谷段有两个内部汇水区,分布在内部沟谷段的两侧。整个流域被分割成一个个子流域.每个子流域好象是树状图上的一片“叶子”。 Shreve的树状图流域结构模型是简单明确的.虽然沟谷网络的结点模型和线模型与在栅格DEM中用于表示沟谷结点和沟谷线的栅格点和栅格链之间存在着拓扑不一致性。但它给出了沟谷网络、分水线网络和子汇流区的定义,明确表达了它们之间的相关关系,成为设计流域特征提取技术的基础。

1.2 常用算法 流向判定建立在3×3 的DEM 栅格网的基础上,其方法有单流向法和多流向法之分,但单流向法因其确定简单、应用方便而应用广泛。 1.2.1 单流向法 单流向法假定一个栅格中的水流只从一个方向流出栅格,然后根据栅格高程判断水流方向。目前应用的单流向法是D8法。此外,还有Rho8 方法、DEMON 法、Lea 法和D∞ 法等。最常用的是D8 法:假设单个栅格中的水流只能流入与之相邻的8 个栅格中。它用最陡坡度法来确定水流的方向,即在3×3 的DEM 栅格上,计算中心栅格与各相邻栅格间的距离权落差(即栅格中心点落差除以栅格中心点之间的距离),取距离权落差最大的栅格为中心栅格的流出栅格。 所谓最陡坡度法的原理是假设地表不透水,降雨均匀.那么流域单元上的水流总是流向最低的地方“窗口滑动指以计算单元为中心,组合其相邻的若干个单元形成一个窗口”,以“窗口”为计算基本元素,推及整个DEM,求取最终结果。目前应用最广泛的是基于流向分析和汇流分析的流域特征提取技术。Jenson and Domingue (1988)设计了应用该技术的典型算法,该算法包括3个过程:流向分析,汇流分析和流域特征提取。 1) 流向分析:以数值表示每个单元的流向。数字变化范围是1~255。其中1:东;2:东南;4南;8:西南;16:西;32:西北;64:北;128:东北。除上述数值之外的其它值代表流向不确定,这是由DEM中洼地”和“平地”现象所造成的。所谓“洼地”即某个单元的高程值小于任何其所有相邻单元的高程。这种现象是由于当河谷的宽度小于单元的宽度时,由于单元的高程值是其所覆盖地区的平均高程,较低的河谷高度拉低了该单元的高程。这种现象往往出现在流域的上游。“平地指相邻的8个单元具有相同的高程,与测量精度、DEM单元尺寸或该地区地形有关。这两种现象在DEM 中相当普遍,Jenson and Domingue 在流向分析之前,将DEM进行填充;将“洼地”变成“平地”,再通过一套复杂的迭代算法确定“平地”流向。流向分析过程如图所示。 2) 汇流分析:汇流分析的主要目的是确定流路。在流向栅格图的基础上生成汇流栅格图.汇流栅格上每个单元的值代表上游汇流区内流入该单元的栅格点的总数,既汇入该单元的流入路径数(NIP),NIP较大者,可视为河谷,NlP等于0,则是较高的地方,可能为流域的分水岭。

道路河流转中心线

(1)这个问题不是以前已经解决了吗? 我觉得目前有两个方法较好的解决。 第一个方法:面转线-如果线是封闭的用FME的DistanceSnipper函数可将线剪掉一小断-可以考虑对线适当的平滑(可选)-加密线上节点-用CollapseDualLinesToCenterline工具提取。 因为CollapseDualLinesToCenterline工具提取线中线时,算法是根据线上节点来提取的,加密节点后效果明显变好。 第二个方法:直接用FME的CenterLineReplacer函数生成面的中线。 见贴:https://www.360docs.net/doc/158770514.html,/ESRI/ ... p;extra=&page=1 (2) [已解决] 如何快速断开多条线?(提取中心线问题) 本帖最后由 mgfwhy 于 2009-10-12 11:27 编辑 见贴: https://www.360docs.net/doc/158770514.html,/ESRI/viewthread.php?tid=40029&highlight=%D6%D0%D0%C4%CF%DF 缘兄提到将线断开。可是如果有多条线的话,一一去断开也是一项非常的工程。 请问有快速将一层内线断开的方法吧? 此外断开的位置对提取结果是否有影响?断开处开口的大小是否有影响? (3)我得先确定机器里是否有FME (4)安装ArcGIS的时候,如果是完整安装会有Extension这项,装好之后,在安装目录下会有这几项 D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\workbench.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fme.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fmeview.exe 第一个是FME的workbench,第三个是fmeview,你可以去找找看,双击打开试试。(可以修改一下盘符,然后把地址贴到开始\运行窗口下确定) 这里的fmeview是可以脱离ArcGIS环境打开的,workbench不行。 ArcGIS嵌入了FME的这两个模块来扩充数据处理能力,但是需要ArcGIS环境。这时候不需要额外安装FME即可在Arctoolbox里新建spatial etl tool(根据向导一步步打开之后是FME Workbench) 另外,Arctoolbox下的data interoperability tools,类似于FME universal translator,支持多种格式的地理数据

中药有效成分的提取方法包括

中药有效成分的提取方法包括: 1.溶剂提取法:选择一个适当的溶剂将中药里面的有效成分提取出来。 (1)常用提取溶剂:石油醚、正己烷、环己烷、苯、氯仿、乙酸乙酯、正丁醇、丙酮、乙醇、甲醇、水。(极性小→极性大) (2)提取溶剂的特殊性质:石油醚:是混合型的物质;氯仿:比重大于水;乙醚:沸点很低;正丁醇:沸点大于水。 ①亲脂型溶剂与亲水型溶剂:石油醚、正己烷、环己烷、苯、氯仿、乙酸乙酯、正丁醇与水混合之后会分层,称为亲脂型溶剂;丙酮、乙醇、甲醇与水混合之后不分层,称为亲水型溶剂。 ②不同溶剂的符号 (3)选择溶剂:不同成分因为分子结构的差异,所表现出的极性不一样,在提取不同级性成分的时候,对溶剂的要求也不一样。 1)物质极性大小原则: ①含C越多,极性越小;含O越多,极性越大。 ②在含O的化合物中,极性的大小与含O的官能团有关:含O官能团所表现出的极性越大,此化合物的极性越大。 ③与存在状态有关:游离型极性小;解离型(结合型)极性大。 2)选择溶剂原则:相似相溶医学教|育网搜集整理。 (4)提取方法: 1)浸渍法:不用加热,适用于热不稳定化学成分,或含有大量淀粉、树胶、果胶、黏液质的成分提取。缺点:效率低、时间长。 2)渗漉法:不用加热,缺点:溶剂消耗量大、时间长 3)煎煮法:使用溶剂为水,适用于热稳定的药材的提取。缺点:不是用于含有挥发性或淀粉较多的成分的提取;不能使用有机溶剂提取。 4)回流提取法与连续回流提取法:使用溶剂为有机溶剂。 回流提取法有机溶剂消耗量大;连续回流提取法溶剂消耗量少,节省了溶剂,缺点:加热时间长,对热不稳定的成分在使用此法时要十分小心。 5)超声波提取法:提取效率高;对有效成分结构破坏比较小。 6)超临界流体萃取法:CO2萃取。特点: ①不残留有机溶剂,萃取速度快、收率高,工艺流程简单、操作方便。 ②无传统溶剂法提取的易燃易爆危险;减少环境污染,无公害;产品是纯天然的。 ③因萃取温度低,适用于对热不稳定物质的提取。 ④萃取介质的溶解特性容易改变,在一定温度下只需改变其压力。 ⑤可加入夹带剂,改变萃取介质的极性来提取极性物质。 ⑥适于极性较大和分子量较大物质的萃取。 ⑦萃取介质可以循环利用,成本低。 ⑧可与其他色谱技术连用及IR、MS联用,高效快速的分析中药及其制剂中的有效成分。 2.非溶剂提取法 (1)水蒸气提取法:适用于具有挥发性的、能随水蒸气蒸馏而不被破坏,且难溶或不溶于水的成分的提取。 (2)升华法:具有升华性质的成分提取。 提取方法:溶剂法、水蒸气蒸馏法、升华法。溶剂法最为常用。

基于单目视觉的车道边缘检测及中心线提取算法研究

10.16638/https://www.360docs.net/doc/158770514.html,ki.1671-7988.2019.01.015 基于单目视觉的车道边缘检测及中心线提取 算法研究 孙悦 (长安大学汽车学院,陕西西安710064) 摘要:车道线检测是无人车环境感知模块的重要组成部分。为实现对智能小车循迹过程中的精准控制,文章提出了一种新的车道中心线的提取算法。首先对图像进行处理,根据光照条件不同进行分类,之后用霍夫变换特征提取方法来检测车道线;根据图像中车道线的几何关系以非拟合的方式得到正确的车道中心线。所提出的方法在规定地图中可以完成完整的车道保持,尤其在弯道中保持良好。实践证明,该智能小车的车道中心线提取准确、稳定、计算速度快。 关键词:图像处理;智能小车;霍夫变换;车道中心线 中图分类号:U461.4 文献标识码:A 文章编号:1671-7988(2019)01-47-03 The overall design of medium-sized trucks based on Python Sun Yue ( Chang'an University, Shanxi Xi'an 710064 ) Abstract:Lane line detection is an important part of the unmanned vehicle environment awareness module. In order to achieve precise control of the tracking process, this paper proposes a new lane center line extraction algorithm. Firstly, the image is processed, classified according to different lighting conditions, and then the Hough transform feature extraction method is used to detect the lane line; the correct lane center line is obtained in a non-fitting manner according to the geome -tric relationship of the lane lines in the image. The proposed method can complete a complete lane keeping in a prescribed map, especially in a corner. Practice has proved that the lane center line of the smart car is accurate, stable and fast. Keywords: Image Processing; Smart car; Hough transform; Lane centerline CLC NO.: U461.4 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)01-47-03 前言 近些年,随着雷达、摄像头、传感器的升级换代,各种智能驾驶辅助技术成了汽车行业前瞻研究的热点课题:自动跟车、车道保持、自动泊车等,但智能驾驶算法实车验证成本大,硬件设备复杂,企业前瞻研究和高校科研都基于单片机或树莓派的智能小车进行方法验证。 车道中心线的位置主要用于估计车辆位置,作为车道保持算法的输入。目前,国内外研究人员提出了多种基于摄像头的车道线识别和车道中心线提取方法。曹旭光[1]在非结构化道路识别中,用估计中值截距法和最小二乘法进行车道线拟合;Marc Revilloud[2]等通过对车道线进行标记来改善车道的检测和估算算法,在置信度图中使用车道估计的轮廓得到车道标记的面积;Yue Wang[3]等提出基于B-Snake的车道检测和跟踪算法,能够描述更宽范围的车道结构。但当车道线 作者简介:孙悦(1995-),女,硕士研究生,就读于长安大学汽车 学院。 47

ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法精编版

A r c G I S方法利用到路面提取道路中心线的方 法 集团企业公司编码:(LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时,需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路,以为数据精度越高,出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图,但手头上却只有1:500的地形图,数据精度虽然很高,但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上,1:500的数据,大多数道路都是以面状显示。由于其精度高,有些数据甚至是不带线道路图层的,而在1w的地图下,道路以线状表达才是符合要求的。所以,这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。 本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线,从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的,所以很难从其提取中心线,一般的GIS 软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理,例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具,但这个工具的作用是通过道路边线(双线)提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具,先用工具转一道再提取不就行了吗?可是问题来了,面转线工具传出来的数据是封闭线,而不是道路边线,提取中心线工具依然是不可用,除非在每个路面图形打断两端的封闭,不然无法进行提取,恰好打断工作又是非常的巨大。因此,该方法还是不可用。 为了解决这个问题,那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展,很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具,跟当前讨论的中

ArcGIS提取斜坡单元步骤详解要点

斜坡单元 地质灾害危险性区划中常用的单元类型有网格单元、地域单元、均一条件单元、子流域单元、斜坡单元等。其中: 网格单元形状较规则,便于实现快速剖分,离散后得到的矩阵形式的数据有利于进一步运算,但是不能完全反映地势起伏,与地质环境条件联系不够紧密; 均一条件单元没有考虑不同区域的地质环境条件差异; 子流域单元适用于泥石流灾害危险性区划,对滑坡、崩塌等则不适用。斜坡单元是滑坡、崩塌等地质灾害发育的基本单元,并且在各类控制或影响因素中,河流和沟谷的发育阶段对滑坡、崩塌的形成具有明显的控制作用,因此采用基于幼年期沟谷划分的斜坡单元作为评价单元,可以与地质环境条件紧密联系,综合体现各类控制或影响因素的作用,使评价结果更贴近于实际。因此,在满足DEM 精度要求的前提下,斜坡单元划分较适用于地质灾害危险性区划【1】。 斜坡单元划分原理 斜坡单元划分的实质是基于DEM 的地表水文分析,包括正反地形无洼地DEM 的生成、水流方向的提取、汇流累积量的计算、河网的生成、集水流域的生成等关键步骤,其基本原理是利用正反地形分别提取山谷线和山脊线( 分别对应于汇水线和分水线),把生成的集水流域与反向集水流域融合,再经后期处理人工修改不合理的单元,最终得到的由汇水线与分水线所组成的区域即为斜坡单元。斜坡单元划分流程见图【1】。

ArcGIS划分斜坡单元操作步骤 1、生成无洼地DEM ——原理:DEM 是一种比较光滑的地形表面模型,由于DEM 误差以及一些真实地形的存在,使DEM表面存在一些凹陷的区域,在进行水流方向计算时往往会导致不合理的甚至错误的水流方向,因此计算前应先对原始DEM数据进行洼地填充,得到无洼地的DEM。基本过程是: 首先,利用水流方向数据计算出DEM 数据中的洼地区域和洼地深度;其次,依据洼地深度并参考真实地形,确定填充阈值对洼地进行填充; 再次,一次洼地填充完毕后又会产生新的洼地,因此需要重复上述过程,反复填充【1】。 ——操作:填洼

利用ArcGIS水文分析工具提取河网的具体操作

利用ArcGIS水文分析工具提取河网的操作ArcGIS 水文分析工具提取河网 DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得。在此基础上,要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个不步骤。 1.洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM 的精度不够高所产生的(假的)水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrol ogy->Fill工具。 2.水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了(如果使用未经洼地填平处理的数据,可能会造成精度下降)。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DE M采用第一步的Fill1_exam1 3.水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据(FlowDir_fill1)。可以看到,生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。

4.提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器,将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最 后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网,0是非河网。 5.生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第 四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。

植物有效成分的提取知识讲解及练习

植物有效成分的提取 【学习目标】 1、掌握提取芳香油的基本原理。(重点、难点) 2、举例说出从生物材料中提取特定成分的过程。 3、明确提取胡萝卜素的基本原理。(重点) 4、掌握提取胡萝卜素的技术和纸层析法的操作方法。 【要点梳理】 要点一、植物芳香油的提取【高清课堂:植物有效成分的提取高清未发布课题1:基础知识】 1、基础知识 (1)植物芳香油的概念:是指用物理的方法从芳香植物(植物的花、叶、茎、根或果实)分离得到的高度挥发性的液态物质 (2)植物芳香油的化学成分:植物芳香油(精油)中最多的组分是萜类化合物及其衍生物, 还有其他成分,如酯类、醇类、醛类、酮类、酚类等有机物。 (3)植物芳香油的用途 ①香料: 用于化妆品、香水、肥皂 ②调味品:用于糕点、糖果、饮料等生产 ③药物:如清凉油 (4)植物芳香油的提取方法 提取方法提取原理适用精油特点 水蒸气蒸馏法(常用)利用水蒸气将挥发性强的植物芳香油携带 出来,形成油水混合物,冷却后分离油层和 水层 (水中、水上和水气蒸馏) 化学性质稳定、挥发性强、不溶于 水、易溶于有机溶剂 压榨法机械压榨, 从原料中榨出精油在水中蒸馏易导致原料焦糊或有效成分 被破坏,如柑橘、柠檬 萃取法将粉粹、干燥的植物原料用有机溶剂浸泡, 使芳香油溶解在有机溶剂中,再蒸出有机 溶剂 不适合用水蒸气蒸馏的原料 2、玫瑰精油的提取 (1)用途:是制作高级香水的主要成分。 (2)性质:化学性质稳定,难溶于水,易溶于有机溶剂,能随水蒸气一同蒸馏。 (3)方法:一般可采用水蒸气蒸馏法提取,同时根据其化学性质,也可采用萃取法提取 (4)流程:鲜玫瑰花+清水(1:4)→水蒸气蒸馏→油水混合物(加入NaCl)→分离油层(加入无水Na2SO4)→除水→过滤→玫瑰油 3、橘皮精油的提取 (1)性质:无色透明,具有诱人的橘香味 (2)成分:主要为柠檬烯。 性质:化学性质稳定,难溶于水,易溶于有机溶剂,能随水蒸气一同蒸馏。 (3)用途:是食品、化妆品和香水配料的优质原料 (4)方法:一般采用压榨法。 (5)流程:石灰水浸泡→漂洗→压榨→过滤→静置→再次过滤→橘皮油 要点诠释: 实验中的注意事项

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