基于方向关系矩阵的空间方向相似性定量计算方法

介绍了一种多尺度空间对象的方向关系表达模型以及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行了改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系;借鉴平衡传输问题的解决方法计算方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得任意尺度空间对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

地物空间关系匹配的高分辨率遥感影像检索

从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。     

基于多维云空间的多光谱遥感影像边缘检测研究

在云模型的基础之上,提出一种基于多维云空间的遥感影像边缘检测算法。该方法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像不同波段的数据特征建立多维云空间映射模型,将数据从图像空间映射到云空间。通过多维云的逻辑运算生成边界云并进行向量综合。利用云的数字特征反推隶属度,构建边缘模糊特征平面,并通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。     

顾及尺度差异的复合空间对象方向相似度定量计算模型

介绍了一种顾及尺度差异的复合空间对象的方向关系表达模型,及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系。采用分解思想,借鉴平衡传输问题的优化方法计算复合方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得不同尺度下的复合对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度复合空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

手绘地图开域空间方向关系检索法

为满足智能化检索地理信息的需求,提出一种基于开域空间方向关系的手绘地图检索方法。首先设计了一种适用于手绘地图检索的开域空间方向关系描述模型。该模型通过开域既能自适应精确描述,又可通过松弛化策略模糊描述手绘对象间方向关系。提出基于开域空间方向关系的手绘地图检索流程,建立了R树空间索引和方向关系相似度计算模型,给出了输出结果的评价方法。采用实际数据的试验结果表明,该方法可在较大范围地图场景中有效检索到排名靠前的结果。     

空间线群目标相似度计算模型研究

以空间线群目标的空间统计特征为基础,对线群目标的空间关系和几何特征进行了描述。利用拓扑关系概念邻域图定义线群之间的拓扑关系相似度,利用方向均值定义线群之间的方向关系相似度以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离相似度。结合线群的长度和平均长度、线群密度及线群曲折度,建立了线群目标相似度计算模型,对线群目标相似度进行了整体度量。实验结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观认知。     

面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用

语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。     

基于视觉显著性和图分割的高分辨率遥感影像中人工目标区域提取

目标检测与提取是遥感影像处理与解译的重要研究内容。提出一种基于显著性检测和图像分割的面向对象高精度目标提取方法。首先,给出一种融合"基于图论的视觉显著性"和"基于边线密度的视觉显著性"的显著性计算模型。通过引入线密度,可以在复杂背景图像下有效提取目标区域,用于高分辨率遥感图像无监督的快速场景分析。然后,利用图论分割方法获取特征相似的图像区域。同一区域中的像素具有相似的显著度值和特征。以图块为对象分析其显著性大小,可以提取精细的目标轮廓。相对于基于像素点的显著性目标提取方法,本文所用面向对象的分析方法能够在保证较高检测精度的同时有效降低冗余检测率。在高分辨率遥感影像上的试验证实对人工目标(如建筑物)的检测更准确并且所得轮廓更精确。     

利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索

为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。     

三维重建中的大规模航空影像检索方法

针对互联网获取的航空影像数据或非摄影测量专业人员拍摄的无人机影像数据进行高精度测绘与三维重建时,从中检索相似影像较为困难的问题,该文提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算子与词汇树的大规模航空影像检索方法。该方法可以从规模庞大、排序复杂的航空影像中快速准确地检索出相似影像。首先利用SIFT描述子来代表影像,然后通过分层K-means算法对影像库的SIFT描述子构建词汇树,最后再利用TF-IDF方法加权计算待查询影像与影像集中各影像的相似度,获得相似影像。通过对多组大规模航空影像数据进行试验,结果证明了该文所提算法的可靠性、准确性和实用性。