利用最长公共子序列度量线要素相似性的方法

现有线要素相似性度量方法主要基于空间欧式距离或面积,缺少对线状要素几何形态特征相似性的考虑,在线状要素分布密集区域或地形地貌变化剧烈区域易产生度量误差。为此,提出一种基于最长公共子序列的线状要素几何相似性度量方法。利用特征描述子将线要素节点序列转化为几何特征描述序列;并利用基于控制参数的动态规划方法求解特征描述序列间的最长公共子序列,进而度量线状要素间的几何形态相似度。模拟数据试验和真实数据试验表明,该方法在保证运行效率的情况下,具有较高的正确率。     

利用树编辑距离的等高线拓扑相似性度量方法

已有的拓扑相似性度量方法主要通过目标之间拓扑关系统计均值的差值,衡量目标之间的拓扑相似程度,在拓扑变化复杂区域由于拓扑关系的增减互补易产生度量误差。为此,提出一种顾及拓扑结构差异的等高线群拓扑相似性度量方法;引入Zhang-shasha算法将等高线群之间的拓扑变化转化为等高线树之间的转换编辑操作;构建基于树结构的拓扑差异表达;并利用动态规划方法求解等高线树之间的转换编辑距离;进而量化度量等高线群间的拓扑结构相似度。模拟数据实验和真实数据实验表明,该方法顾及了拓扑结构差异,能够有效度量多源多尺度等高线数据之间的拓扑相似程度,减少度量误差。     

利用局部自相似的多光谱遥感图像自动配准

为解决多光谱遥感图像间非线性灰度差异造成的配准困难问题,提出了一种基于局部自相似的自动配准方法。该方法首先引入局部自相似(local self-similarity, LSS)特征,并在对数极坐标系下建立反映图像内在几何布局和形状属性的特征描述子。之后结合LSS和归一化相关系数构建一种形状相似性测度,并通过模板匹配的策略实现图像的配准。试验结果表明,该方法能够较好地抵抗图像间的非线性灰度差异,并获得了可靠的配准精度,而且相比于传统方法,在顾及计算效率的同时获得了更高的匹配正确率。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

基于多特征相似性的多源POI匹配方法

本文针对多源POI的特征差异性导致同名对象识别难的问题,提出了一种多特征相似性的多源POI匹配方法。兼顾空间与非空间属性,选取名称、位置、地址、分类4个特征进行相似度计算;采用层次分析法对各特征指标进行重要性分析,得到特征权值;根据总相似度对候选匹配对象进行筛选,以确定最终匹配对象。试验结果显示,该方法具有较高的匹配精度,更适用于多源异构POI数据的匹配,可满足多源POI数据的高效匹配需求。     

利用约束满足问题进行多洞面实体相似性度量

多洞面实体作为现实世界的抽象,主要用来表示拥有多个内部边界的地理实体,如包含多个湖泊的区域,或带有岛屿的湖泊。为了度量这些空间实体,提出了一种顾及多约束的多洞面实体相似性度量模型,该模型将多洞区域看做微场景,将洞视为空间对象,洞之间的方向表示为空间分布关系。顾及复杂多洞面实体中洞与洞之间的方向、几何形状等约束条件,利用傅里叶描述子来描述洞的形状,使用方向特征矩阵来表示洞之间的分布,将相似性度量过程转换变成满足约束条件问题。利用由结点和边组成的关联图对约束条件的匹配过程进行描述。采用伊朗西北部的乌鲁米耶湖作为实验数据,对其不同年份的形态进行相似性度量,实验结果表明该方法简单可行且不失精度。     

顾及几何与场景结构相似度的管线数据多步骤匹配算法

针对城市管线数据重复探测，综合管线数据生产成本高的问题，该文提出一种几何相似度与空间场景结构相似度相结合的管线数据多步骤匹配算法。以路划(stroke)作为匹配单元，使用长度、角度和空间距离指标通过分配不同的权重和阈值来计算几何相似度，将几何特征与邻域空间的空间拓扑关系相结合计算空间场景结构相似度。设计基于弧段分解的stroke部分匹配算法最大限度地保留了原有的两组地下管线数据。设计基于顶点分解的stroke部分匹配算法可以解决单线间局部匹配中的问题(如生长、缩短、拓扑变化等)。实验结果表明，该文所提算法具有较高的匹配精度、召回率和运行效率，研究结果可以有效降低综合管线数据的生产成本，提高专业管线数据质量。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

高噪声环境下基于参考影像的车载序列影像定位方法

本文提出一种Monte-Carlo匹配与定位算法,基于已知地理参考影像实现了地面车载全景影像序列的精确定位。首先,基于贝叶斯准则和马尔科夫随机链,推导了几何、辐射两种约束条件下运动影像序列全局定位的通用统计模型。然后,顾及阴影、遮挡、动态目标等困难条件下的多源影像匹配80%的误匹配率,基于粒子滤波原理提出Monte-Carlo匹配与定位一体化求解算法（MIML）,通过预测、更新的迭代策略,在剔除粗差的同时获得最佳定位结果。通过2000余张车载全景影像序列的定位实验,验证了本方法能够克服多源影像匹配中误匹配点太多导致的传统平差算法无法收敛的问题,实现了车载全景序列影像的精确定位。     

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。     

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取.针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法.该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤.首先,利用SURF特征匹配方法提取足够...     

基于相似距离和等高线树的等高线聚类及其应用

通过形状匹配技术以获取等高线之间的相似程度,通过构建等高线树以获得等高线之间的邻近程度,然后将邻近的且形态相似的等高线实施聚类,实验结果表明聚类结果正确可靠。在获得聚类结果的基础上,还对等高线图进行了地形特征提取和数据压缩。     

利用搜索算法原理进行等高线接边

一般情况下，立体像对测行的等高线数据进行接边处理，以距离作为等高线匹配的标准存在一定的缺陷。本文介绍了一种将等高线本身具有的图形特征作为匹配标准并利用搜索算法原理找共轭等高线的算法。此算法具有处理等高线数据异常的能力，较适合一般情况下等高线的接边处理，在此算法中为了盲目的搜索，提出一种计算关联值的方法并以此来选择前进的方向，提高搜索效率。此算法经过了上机实验，结果令人满意。     

一种线面组合的水下地形匹配算法

针对当前面匹配算法中采用Hu矩描述海底地形特征时存在细节辨识能力差而导致定位精度较低等问题,提出了一种线面组合的水下地形匹配算法。首先,引入经典TERCOM算法作为线匹配算法,改进其相似性度量方法和匹配区的搜索策略;然后,构造一种基于几何相似性的面匹配算子,用于在地形基准图中选取实测地形模型面的最优匹配;最后,设计一种基于固定阈值的线面算子的组合策略,实现水下地形匹配定位。试验结果表明,相比基于Hu矩的地形匹配算法,本文所提线面组合算法的定位精度明显提高,且稳健性更强。     

A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm

Object matching is used in various applications including conflation, data quality assessment, updating, and multi-scale analysis. The objective of matching is to identify objects referring to the same entity. This article aims to present an optimization-based linear object-matching approach in multi-scale, multi-source datasets. By taking into account geometric criteria, the proposed approach uses real coded genetic algorithm (RCGA) and sensitivity analysis to identify corresponding objects. Moreover, in this approach, any initial dependency on empirical parameters such as buffer distance, threshold of spatial similarity degree, and weights of criteria is eliminated and, instead, the optimal values for these parameters are calculated for each dataset. Volunteered geographical information (VGI) and authoritative data with different scales and sources were used to assess the efficiency of the proposed approach. According to the results, in addition to an efficient performance in various datasets, the proposed approach was able to appropriately identify the corresponding objects in these datasets by achieving higher F-Score.     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

利用自由形状线特征的遥感影像分级匹配方法

为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。     

Mobile user identification based on road networks and multiple distance measures

Mobile user identification aims at matching different mobile devices of the same user using trajectory data, which has attracted extensive research in recent years. Most of the previous work extracted trajectory features based on regular grids, which will lead to incorrect feature representation due to lack of geographic information. Besides, most trajectory similarity models only considered one single distance measure to calculate the similarity between users, which ignore the connection between different distance measures and may lead to some false matches. In light of this, we present a novel user identification method based on road networks and multiple distance measures in this article. The proposed method segments a city map into several grids and road segments based on road networks. Then it extracts location and road information of trajectories to jointly construct user features. Multiple distance measures are fused by a discriminant model to improve the effect of user identification. Experiments on real GPS trajectory datasets show that our proposed method outperforms related similarity measure methods and is stable for mobile user identification. Meanwhile, our method can also achieve good identification results even on sparse trajectory datasets.