Transcript 高通濾波處理 在海底地形辨識上的應用 張逸中，致遠管理學院電腦與通訊學系 陳冠宇，台大工程科學及海洋工程研究所 網址：http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm 研究動機與目的    在地形資料上，山脊山谷的走向分佈是極 重要的資訊，尤以水下作戰為然。 傳統的等深線圖、3D立體圖在整體辨識此 類線性地形方面皆有其不便之處。 本研究以影像處理技術，應用於地形分析， 主要目標是：  提高地形圖中線狀地形的可讀性  量化地形特徵線供工作規劃之用 等深線圖： 山脊與谷軸的 走向很難辨識 立體圖：不傾斜不易產生立體感；傾斜則會產生部分地形 被遮蔽的情況，且不易估計目標地形的正確水平座標，不 利於任務規劃。 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 色階影像： 最容易辨識山脊山谷等 特徵分布，但是有限的 色階數必須分配於全圖 所有的深度，高層解析 度欠佳。 原始地形(A) 低通濾波線(B) (Moving Average) 高通濾波地形 (A-B) 傳統影像處理的矩形遮罩 A在遮罩『內部』 B則算在『外面』 這樣對嗎？ 無方向性的移動平均遮罩 等距離範圍內的點→Yes 半徑以外→No 原始地形影像 低通濾波影像 高通濾波影像 DEM的資料垂直解析度遠高於色階數(通常是256)，因此 一樣的標高差異，在高通濾波後可以解析得更清晰！ 更多的地形特徵呈現↓ 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 把山脈抓出來！地形二值化 在高通濾波地形上，自訂門檻值，超出高度點繪製為山脊目標。 二值化地形影像 瘦身方案，誰可以被裁撤？ 端點 連接點 分叉點 一般邊緣點 反覆剝除一般邊緣點，保留端點、連接點與分叉點，即可產生軸線！ 此為影像處理中字元辨識(OCR)常用的技術，稱為→細線化(Thinnig) 地形軸線分析： 使用OCR(字元辨識) 的細線化技術，所 有軸線都將縮減為 一個像素的寬度。 軸線輸出即可作為 各項工作規劃的參 考線 結論    地形的空間高通濾波可以去除背景地形， 突顯山脊山谷，提高地形圖的可讀性。 運用影像辨識技術，可以進一步取得地形 軸線，作為精確的水下作戰規劃使用。 本研究相關資訊及軟體下載網址： http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm 高通濾波處理 在海底地形辨識上的應用 張逸中，致遠管理學院電腦與通訊學系 陳冠宇，台大工程科學及海洋工程研究所 網址：http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm 研究動機與目的    在地形資料上，山脊山谷的走向分佈是極 重要的資訊，尤以水下作戰為然。 傳統的等深線圖、3D立體圖在整體辨識此 類線性地形方面皆有其不便之處。 本研究以影像處理技術，應用於地形分析， 主要目標是：  提高地形圖中線狀地形的可讀性  量化地形特徵線供工作規劃之用 等深線圖： 山脊與谷軸的 走向很難辨識 立體圖：不傾斜不易產生立體感；傾斜則會產生部分地形 被遮蔽的情況，且不易估計目標地形的正確水平座標，不 利於任務規劃。 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 色階影像： 最容易辨識山脊山谷等 特徵分布，但是有限的 色階數必須分配於全圖 所有的深度，高層解析 度欠佳。 原始地形(A) 低通濾波線(B) (Moving Average) 高通濾波地形 (A-B) 傳統影像處理的矩形遮罩 A在遮罩『內部』 B則算在『外面』 這樣對嗎？ 無方向性的移動平均遮罩 等距離範圍內的點→Yes 半徑以外→No 原始地形影像 低通濾波影像 高通濾波影像 DEM的資料垂直解析度遠高於色階數(通常是256)，因此 一樣的標高差異，在高通濾波後可以解析得更清晰！ 更多的地形特徵呈現↓ 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 把山脈抓出來！地形二值化 在高通濾波地形上，自訂門檻值，超出高度點繪製為山脊目標。 二值化地形影像 瘦身方案，誰可以被裁撤？ 端點 連接點 分叉點 一般邊緣點 反覆剝除一般邊緣點，保留端點、連接點與分叉點，即可產生軸線！ 此為影像處理中字元辨識(OCR)常用的技術，稱為→細線化(Thinnig) 地形軸線分析： 使用OCR(字元辨識) 的細線化技術，所 有軸線都將縮減為 一個像素的寬度。 軸線輸出即可作為 各項工作規劃的參 考線 結論    地形的空間高通濾波可以去除背景地形， 突顯山脊山谷，提高地形圖的可讀性。 運用影像辨識技術，可以進一步取得地形 軸線，作為精確的水下作戰規劃使用。 本研究相關資訊及軟體下載網址： http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm 高通濾波處理 在海底地形辨識上的應用 張逸中，致遠管理學院電腦與通訊學系 陳冠宇，台大工程科學及海洋工程研究所 網址：http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm 研究動機與目的    在地形資料上，山脊山谷的走向分佈是極 重要的資訊，尤以水下作戰為然。 傳統的等深線圖、3D立體圖在整體辨識此 類線性地形方面皆有其不便之處。 本研究以影像處理技術，應用於地形分析， 主要目標是：  提高地形圖中線狀地形的可讀性  量化地形特徵線供工作規劃之用 等深線圖： 山脊與谷軸的 走向很難辨識 立體圖：不傾斜不易產生立體感；傾斜則會產生部分地形 被遮蔽的情況，且不易估計目標地形的正確水平座標，不 利於任務規劃。 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 色階影像： 最容易辨識山脊山谷等 特徵分布，但是有限的 色階數必須分配於全圖 所有的深度，高層解析 度欠佳。 原始地形(A) 低通濾波線(B) (Moving Average) 高通濾波地形 (A-B) 傳統影像處理的矩形遮罩 A在遮罩『內部』 B則算在『外面』 這樣對嗎？ 無方向性的移動平均遮罩 等距離範圍內的點→Yes 半徑以外→No 原始地形影像 低通濾波影像 高通濾波影像 DEM的資料垂直解析度遠高於色階數(通常是256)，因此 一樣的標高差異，在高通濾波後可以解析得更清晰！ 更多的地形特徵呈現↓ 這 裡 也 有 地 形 哦 ！ 把山脈抓出來！地形二值化 在高通濾波地形上，自訂門檻值，超出高度點繪製為山脊目標。 二值化地形影像 瘦身方案，誰可以被裁撤？ 端點 連接點 分叉點 一般邊緣點 反覆剝除一般邊緣點，保留端點、連接點與分叉點，即可產生軸線！ 此為影像處理中字元辨識(OCR)常用的技術，稱為→細線化(Thinnig) 地形軸線分析： 使用OCR(字元辨識) 的細線化技術，所 有軸線都將縮減為 一個像素的寬度。 軸線輸出即可作為 各項工作規劃的參 考線 結論    地形的空間高通濾波可以去除背景地形， 突顯山脊山谷，提高地形圖的可讀性。 運用影像辨識技術，可以進一步取得地形 軸線，作為精確的水下作戰規劃使用。 本研究相關資訊及軟體下載網址： http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm.

高通濾波處理
在海底地形辨識上的應用
張逸中，致遠管理學院電腦與通訊學系
陳冠宇，台大工程科學及海洋工程研究所
網址：http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm
研究動機與目的

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在地形資料上，山脊山谷的走向分佈是極
重要的資訊，尤以水下作戰為然。
傳統的等深線圖、3D立體圖在整體辨識此
類線性地形方面皆有其不便之處。
本研究以影像處理技術，應用於地形分析，
主要目標是：
 提高地形圖中線狀地形的可讀性
 量化地形特徵線供工作規劃之用
等深線圖：
山脊與谷軸的
走向很難辨識
立體圖：不傾斜不易產生立體感；傾斜則會產生部分地形
被遮蔽的情況，且不易估計目標地形的正確水平座標，不
利於任務規劃。
這
裡
也
有
地
形
哦
！
色階影像：
最容易辨識山脊山谷等
特徵分布，但是有限的
色階數必須分配於全圖
所有的深度，高層解析
度欠佳。
原始地形(A)
低通濾波線(B)
(Moving Average)
高通濾波地形
(A-B)<<
傳統影像處理的矩形遮罩
A在遮罩『內部』
B則算在『外面』
這樣對嗎？
無方向性的移動平均遮罩
等距離範圍內的點→Yes
半徑以外→No
原始地形影像
低通濾波影像
高通濾波影像
DEM的資料垂直解析度遠高於色階數(通常是256)，因此
一樣的標高差異，在高通濾波後可以解析得更清晰！
更多的地形特徵呈現↓
這
裡
也
有
地
形
哦
！
把山脈抓出來！地形二值化
在高通濾波地形上，自訂門檻值，超出高度點繪製為山脊目標。
二值化地形影像
瘦身方案，誰可以被裁撤？
端點
連接點
分叉點
一般邊緣點
反覆剝除一般邊緣點，保留端點、連接點與分叉點，即可產生軸線！
此為影像處理中字元辨識(OCR)常用的技術，稱為→細線化(Thinnig)
地形軸線分析：
使用OCR(字元辨識)
的細線化技術，所
有軸線都將縮減為
一個像素的寬度。
軸線輸出即可作為
各項工作規劃的參
考線
結論



地形的空間高通濾波可以去除背景地形，
突顯山脊山谷，提高地形圖的可讀性。
運用影像辨識技術，可以進一步取得地形
軸線，作為精確的水下作戰規劃使用。
本研究相關資訊及軟體下載網址：
http://ycc.dwu.edu.tw/Research/image_ridge_picker.htm