基于原型模板形状匹配的建筑多边形化简

在大比例地图综合中,建筑多边形的形状化简占有很大的比重,本文用形状数来描述建筑多边形的形状,通过形状数间的最小编辑距离在动态模板库中匹配相似的模板,用匹配成功的模板来置换原要素而实现建筑多边形的化简。实验证明,基于形状数的建筑物形状相似性匹配结果与人的视觉感知基本一致;基于形状匹配的建筑物化简方法具有很强的实用性。     

建筑物多边形高精度识别的傅里叶形状描述子神经网络方法EI北大核心CSCD

形状识别是地图空间认知的重要内容之一,结合有效的形状特征向量提取方法和空间认知试验的神经网络方法是提高形状识别的有效途径。本文构建了一种融合了圆形度、偏心率和矩形度等宏观形状特征参量的傅里叶形状描述子作为形状特征向量的神经网络建筑多边形状识别器。首先,利用傅里叶变换和计算几何方法分别提取建筑多边形的傅里叶形状描述子及圆形度、偏心率、矩形度参量,并组成形状特征向量。然后,通过样本数据的训练实现了建筑多边形与形状模板之间匹配的神经网络识别器。结果表明,本文方法相较于以往的方法大幅度提高了精度(达到98.7%),而且特征提取算法不受多边形点数不一致的限制。通过对武汉、郑州两大城市的真实建筑物数据进行形状识别,证实该方法具有较好的识别效果。     

NDVI时序曲线形状相似性模型的水稻提取方法

基于土地利用现状图与经验观测,提取标准水稻NDVI时序曲线,利用傅立叶形状描述子计算MODIS-NDVI时序曲线与标准的水稻NDVI时序曲线形状相似性距离,通过样例数据探测未知像元与样本的相似性距离阈值,从而判别双季水稻种植区域。以江汉平原2010年的数据进行实验,证明此方法识别的双季水稻种植区域面积误差为8.6%,总体精度为80%,较为理想。该方法将遥感光谱信息与几何形状的识别相结合,有效减少了个别时段光谱信息误差引起的识别错误,提高了识别水稻种植区域的有效性。     

基于模板匹配的点状符号分离方法

符号百实现地图符号自动识别的前提和基础,本文针对地形图中点状符号的特点,提出了一种基于模板匹配的点状符号分离方法。     

居民地要素化简的形状识别与模板匹配方法

针对居民地要素的分布和表达具有典型模板化特点,本文通过对其形状结构和区域环境进行分析,运用形态抽象概括和区域环境典型化基本原则构建一批模板作为居民地目标化简与典型化表达的候选形状,并基于转角函数的形状描述算子,计算居民地目标与模板之间的相似性程度。该方法从形状认知的角度出发,通过寻找与目标形状结构特征相似的模板替换原目标来完成化简操作,能较好地保持居民地目标的整体形状结构特征,同时兼顾了综合前后的面积均衡。通过真实数据进行试验,结果表明该方法具有较强的可靠性和实用性,可规模化应用于地形图上的地图综合实践。     

矢量多边形模式识别的小波方法

提出了一种基于小波描述子的矢量多边形的模式识别方法,首先分别计算目标多边形与模板多边形的小波系数矩阵,再通过两个矩阵求取两多边形之间的非相似度,最后通过非相似度来确定是否匹配成功。并且,由所选用的小波的性质,可针对性地计算能够体现多边形特征的系数进行比较,从而使识别效果更好。实验结果表明该方法识别效果好,运算效率高,对平移、旋转、缩放等变换不敏感,是一种有效的矢量多边形模式识别方法。     

影像匹配粗差的局部矢量面元剔除方法

提出了一套适用于影像匹配粗差的剔除方法。首先消除匹配像对间的系统性差异;然后通过构建匹配同名点的三角网结构,实现匹配结果的局部面元分割;在局部面元上进行矢量统计,引入针对局部敏感的矢量描述子指标,根据误差分布满足正态分布规律的假设设定合理的阈值,并最终实现影像匹配粗差的快速剔除。多组数据的实验验证了所提方法的可行性。该方法已成功应用于卫星影像与低空影像的自动化处理系统。     

基于模板阴影体算法的矢量数据在三维场景中的绘制

提出一种基于模板阴影体算法的矢量数据绘制方法,实现矢量数据在三维场景中的高质量实时叠加显示。南于该方法基于屏幕空间,所以具有像素级的精度,不会出现传统的基于纹理方法所产生的绘制走样现象;而且不受地形几何数据的约束,其执行效率与地形数据的复杂度无关,仅取决于矢量数据本身的复杂度。详细论述基于模板阴影体算法矢量数据绘制的关键技术,并通过试验验证该方法的有效性。     

匹配引导的四模板细化算法

在分析影响四模板化算法速度的主要原因的基础上,应用位置索引表技术引导模板匹配,从而大大提高了模板匹配的效率,加速上整个细化进程。试验表明,匹配引导的四模板细化方法是一种又快又好的二值图像细化方法。     

基于模板阴影体原理的3维矢量数据绘制算法

提出了一种基于模板阴影体原理的3维矢量数据绘制算法,实现了矢量数据在虚拟地形场景中的实时高质量叠加绘制。算法由矢量多面体创建、模板缓存掩模图像生成和矢量数据绘制3部分组成。理论和实践表明,该方案是一种具有像素级精度的基于屏幕空间的算法。它不仅能够有效克服基于纹理的矢量绘制方法所产生的走样现象,而且与地形数据的复杂度无关,因而具有较高的执行效率。     

利用三值模板模糊匹配进行手指静脉识别

针对静脉特征图像中静脉边缘和末梢模糊造成匹配困难的问题,提出了一种基于三值模板图像的模糊匹配方法。该方法将提取出的静脉特征图像分割为三值图像,值1代表目标区,0.5代表模糊区,0代表背景区。三值图像用于模板匹配时,计算模板间非0值区域之间的平均距离作为相似分数,分数越低,则模板越相似。该方法匹配能力强,不要求点与点之间的绝对位置匹配,对模糊的静脉边缘和末梢匹配具有较强的鲁棒性。对实验中采集的456张近红外手指静脉图像进行匹配,正确识别率达99.46%,表明本文方法是可行的和有效的。     

基于SVG模版的网络地理信息服务应用研究

SVG对矢量图形的描述与地理信息系统对现实世界的某些抽象描述一致,空间数据可以转换成SVG文档来进行存储、传输和表现.在此提出一种基于SVG的空间数据组织方法,并在此基础上分析了基于DOM和脚本语言的地理信息交互的实现,最后通过一种基于SVG模版的网络地理信息服务原型及其具体实施验证了以SVG文档实现网络地理信息服务的可行性和实用性.     

基于SVG模版的网络地理信息服务应用研究

SVG对矢量图形的描述与地理信息系统对现实世界的某些抽象描述一致,空间数据可以转换成SVG文档来进行存储、传输和表现。在此提出一种基于SVG的空间数据组织方法,并在此基础上分析了基于DOM和脚本语言的地理信息交互的实现,最后通过一种基于SVG模版的网络地理信息服务原型及其具体实施验证了以SVG文档实现网络地理信息服务的可行性和实用性。     

一种基于Harris算子的快速图像匹配算法

针对局部特征匹配面临的实时性和鲁棒性难以兼顾的问题,提出了一种基于Harris算子的快速图像匹配算法。通过分析Harris算子的基本原理,提出了用特征检测的中间数据描述局部特征,并建立了一种基于Harris自相关矩阵之迹的低维特征描述子,在保持算法鲁棒性的同时有效减少了算法的计算量,最后用特征描述子之间的绝对值距离作为相似性度量匹配特征点以降低计算复杂度。实验结果表明,本算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化和较小视角变化保持不变,而且匹配速度较快。     

一种基于版式关联模型的地图整饰方法

围绕专题地图的异质同构特点进行了分析与探讨,针对传统地图整饰方法所存在的问题,提出了一种基于版式关联模型的地图整饰方法。其主要思想是：在地图模板模型的基础上,提炼专题图中辅助要素的共性和个性特征,参考面向对象设计原则,构建一套地理要素和辅助要素二次逻辑关联的地图整饰方法与流程,可以实现专题地图的快速批量制作。实践表明,该方法较传统整饰方法更为重用和高效。     

基于MBR组合优化算法的多尺度面实体匹配方法

针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形（MBR）组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的基本思想是通过MBR组合优化和简要的形状特征来筛选1∶1、1∶N和M∶N候选匹配,然后构建多因子人工神经网络模型来评估候选匹配。试验选取浙江省舟山市1∶2000岛礁基础数据和1∶10 000陆地基础数据中的居民地与设施面进行匹配算法的验证。结果表明,本文方法相对于基于面积重叠-神经网络的匹配方法表现出显著的优势,对存在位置偏移的匹配数据准确率和召回率分别达到了达到96.5%,达到89.0%,且能够识别所有匹配类型。     

旋转图像匹配新算法

重点研究了旋转图像间的匹配方法,通过改变影像的结构将旋转状态变换为平移状态,计算改动后影像的傅氏变换幅度谱,用幅度谱代替原始灰度进行相关。同时,为了提高速度,采用分层搜索法分两个阶段完成整个匹配过程。同时进行大量的实验,从抗旋转性、匹配速度和正确率等方面进行分析。实验数据表明,该算法可抗任意角度旋转、匹配速度较快、正确率较高,而且对噪声小的尺度变化具有良好的鲁棒性。     

以符号为中心的统计地图制图模板技术研究

地图制图自动化与智能化是当前制图领域研究的热点问题,模板制图是实现制图自动化,提高制图效率的一种手段。在探讨模板制图原理的基础上,分析了现有制图模板的特点及其应用模式上存在的不足,设计了以符号为中心的统计地图制图模板的应用模式,提出了以符号为中心的统计地图制图模板技术,凸显了统计地图制作过程中符号的重要地位。以此为基础,深入剖析了统计制图模板、统计专题图层、图面表达结果三者之间的区别与联系,研究了以符号为中心的统计地图制图模板构建技术、存储技术以及匹配技术,并进行了系统应用,验证了这一技术的可行性和有效性。