多尺度点群广义Hausdorff距离及在相似性度量中的应用

多尺度点群相似度计算在制图综合过程控制及结果评价中具有重要作用。针对现有方法的不足,提出一种基于广义Hausdorff距离的多尺度点群相似度计算方法。在传统Hausdorff距离基础上,建立距离相似度计算公式;给出拓扑距离的定义及计算方法,建立基于拓扑Hausdorff距离的拓扑相似度计算公式;以点群最小外包圆为基础建立方向关系参考框架,给出方向距离定义,建立基于方向Hausdorff距离的方向相似度计算公式,并得出总相似度计算公式。通过多尺度点群相似度计算实验及综合结果评价实验,验证了所述方法的可行性和有效性。     

一种改进Hausdorff距离和自适应遗传搜索的遥感目标匹配方法

采用快速点提取算子SIFT算子提取特征点,减少图像数据量,针对传统Hausdorff距离对噪声、出格点较敏感的问题对其进行改进,并以改进后的鲁棒Hausdorff距离作为匹配测度,利用非遍历而又有效的遗传搜索策略进一步提高了匹配速度。对发生旋转变形和灰度变化的遥感影像进行模拟实验,实验结果证明了该算法的有效性和快速性。     

基于改进Hausdorff距离的图像配准方法

针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征;然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)寻求图像间的几何变换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多尺度遥感图像的配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离算法与传统的Hausdorff相比,具有较高的配准精度和较快的配准速度,且稳定性和抗噪性更高,更适合用于图像配准。     

广义反距离加权空间推估法

提出了k阶广义反距离加权空间推估法。首先,估计空间函数在已知点处的各阶偏导数;然后,利用泰勒级数逼近原理计算待估点处的函数值,根据空间函数偏导数估值的方差协方差评价推估精度;最后,对待估点处的这些推估值进行最小二乘平差。引入了确定k阶广义反距离加权空间推估法阶次k的BIC准则,并以GPS水准推估为例进行了实验。     

基于Contourlet域Hausdorff距离和粒子群的多源遥感图像匹配

为了进一步提高多源遥感图像的匹配精度和运算效率,本文提出了一种利用Contourlet变换、Hausdorff距离和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对目标图像和参考图像进行Contourlet分解的基础上,采用小波模极大值法提取低频图像的边缘信息,以LTS-HD作为图像匹配的相似性度量准则,并利用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法对低频边缘图像进行匹配操作,得到粗匹配点;然后根据粗匹配点的位置反演计算到原始图像,进行精匹配,最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。     

空间点所属空间体的距离判别法分析

针对空间直角坐标系下空间点所属空间体的判定问题,该文提出一种采用距离判别法进行分析研究的方法。基于空间点的特点以及距离判别法的基本原理,通过建立一种以空间点的x、y、z坐标为判别因子,以马氏距离为判别距离的空间点所属性距离判别分析模型来完成对该问题的判定,并采用训练样本回代法和总体均值向量假设检验来验正该模型。通过40个训练样本的回代结果和两总体均值向量假设检验结果,证明了该方法的合理性和有效性。运用该模型,对4个待判样本进行判别,判别结果与真实情况一致,同时也证明了该方法的可行性。     

GIS线目标间空间关系的集成表达方法

GIS中的线目标可以表达现实中一类广泛存在的空间实体,如地铁线、管线、道路以及河流等。以线目标为研究对象,基于分解与组合的思想,提出一种线／线目标空间关系的集成表达方法。在整体上,将空间关系分解为拓扑、方向和距离关系3种,并以拓扑关系描述作为方向和距离信息的载体,通过纳入局部的方向关系和距离关系,来集成表达两个线目标间的各种类型空间关系信息。其中在线目标间拓扑关系、方向关系和距离关系描述时,分别将它们分解为一组局部关系（或基本关系）,并通过对拓扑关系建立一定的排列顺序来进行描述。最后,通过一个简单例子说明本文提出的方法与Clementini和Di Felice（1998）的不同。以及本文方法对表达各种空间关系信息的可行性。     

基于影像尺度空间表达与鲁棒Hausdorff距离的快速角点特征匹配方法

快速影像匹配是进行影像时间序列分析与飞行器导航的重要方法.本文对待匹配影像进行高斯低通滤波预处理时,运用影像的尺度空间表达思想对不同分辨率的基准影像和实时影像选择了相应的σ值进行卷积滤波处理,使基准影像和实时影像具有相近的分辨率,从而提高两影像所提取角点的重复率,使得影像的正确匹配概率得到提高.然后用基于影像几何结构分析的改进的快速角点探测算法进行了影像的角点提取;最后用本文提出的改进的鲁棒Hausdorff距离进行了基准影像和实时影像的匹配.实验证明,本文方法对影像噪声和灰度变化不敏感,具有抗影像尺度变化的能力.在基准影像和实时影像灰度差变化较大的情况下,依然能取得较高的正确匹配概率.由于采用基于影像信息量评价的搜索策略和快速角点提取算法,匹配速度也较快.     

GIS面目标间拓扑关系的形式化模型

拓扑关系的描述和区分是建立在空间目标相互作用过程中目标集及其分量集合拓扑特性变化基础之上的.建立了GIS中拓扑关系形式化描述和区分的一种广义模型,并与已有的形式化模型进行了比较分析,结果发现现有的形式化方法和模型是广义模型的一些特例.在此基础上,进一步提出了面目标间拓扑关系形式化描述的基本模型,并根据定义的拓扑距离和拓扑复杂性概念,建立了一个新的拓扑关系概念邻域图.     

一种线目标豪斯多夫相似距离度量指标

相似度指标的选取及稳健与否对匹配结果的正确性至关重要。针对来自同一地区不同来源的同名实体匹配问题,从道路网同名线目标匹配实际需要出发,研究基于豪斯多夫(Hausdorff)距离的线目标几何相似距离计算方法;并对其进行改进,提出一种基于短边的中位数Hausdorff相似距离计算指标;与传统Hausdorff距离和离散Frécet距离线目标相似性度量指标做比较,实验结果得出:基于短边中位数Hausdorff距离的相似性度量指标能更客观合理地描述同名线实体之间的几何相对距离,提高同名实体匹配的正确率。     

GIS中几何对象之间的空间关系

几何对象之间的空间关系是GIS研究的重要理论问题之一，在分析ArcInfo和OpenGIS对空间关系描述的基础上，运用基于维数扩展的9交模型，得到在实际应用中基本的空间关系分类，并对空间关系的进一步研究提出了展望。     

一种基于双重距离的空间聚类方法

传统聚类方法大都是基于空间位置或非空间属性的相似性来进行聚类,分裂了空间要素固有的二重特性,从而导致了许多实际应用中空间聚类结果难以同时满足空间位置毗邻和非空间属性相近。然而,兼顾两者特性的空间聚类方法又存在算法复杂、结果不确定以及不易扩展等问题。为此,本文通过引入直接可达和相连概念,提出了一种基于双重距离的空间聚类方法,并给出了基于双重距离空间聚类的算法,分析了算法的复杂度。通过实验进一步验证了基于双重距离空间聚类算法不仅能发现任意形状的类簇,而且具有很好的抗噪性。     

空间目标不确定性的表达方法及其在GIS中的应用分析

分析了地理空间目标不确定性的特征和产生机理，建立了空间目标不确定性的分类体系。在此基础上，从方法论的角度分别阐述了处理空间目标不确定性的数学方法，给出了各种数学方法的联系和区别。最后，通过一个实例验证了不同的表达方法可得到不同的结果。     

GIS空间线目标间拓扑关系形式化描述模型

针对现有拓扑关系描述模型的不足,首先以点集拓扑学基本理论为基础,定义了空间线目标的端点、内部、边界等概念,在此基础上提出了一种描述空间线目标间拓扑关系完善的形式化模型——New 9交模型。根据线目标的物理意义,提出了5条取值规则以排除模型描述的拓扑关系中没有意义的类型,并在此基础上总结出了空间线目标间拓扑关系的最小集,定义了6种线目标间的基本拓扑关系,并且证明了此最小集的互斥性与完备性。     

GIS中几何对象之间的空间关系

几何对象之间的空间关系是GIS研究的重要理论问题之一,在分析ArcInfo和OpenGIS对空间关系描述的基础上,运用基于维数扩展的9交模型,得到在实际应用中基本的空间关系分类,并对空间关系的进一步研究提出了展望.