复杂面状矢量要素快速形状匹配方法

矢量要素匹配足数据库合并和数据更新的核心问题.在分析现有匹配方法不足的基础上,针对复杂面状要素匹配问题,提出先对复杂面要素进行基于Douglas-Peucker方法的形状简化,然后对简化后的形状再进行形状匹配.其中,形状匹配通过正切空间的方法对要素进行描述,然后利用形状匹配距离计算出形状差异.通过试验表明该方法能够有效...     

基于结构模式的道路网节点匹配方法

针对道路网交叉口的结构形态特点,提出一种基于结构模式的道路网节点匹配方法。首先识别道路网中的复杂道路和交叉口模式来统一道路结构;然后通过道路交叉口的结构化描述,提取每个道路节点的局部网络模式特征;对于待匹配的道路节点,寻找对应结构模式间的最大公共子网,并计算节点之间的形态相似性,在形态相似性的基础上进行道路节点的匹配;最后通过稳健估计的方法剔除错误的结构匹配。试验表明,该方法提取的局部网络结构模式能够有效地用于道路网的匹配,对于数据定位精度差异较大、甚至不同坐标系下的数据都能得到较好的匹配结果。     

利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法

同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配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,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。     

针对复杂道路网络的车辆轨迹地图匹配算法

针对高度城市化地区存在的复杂道路网络环境下,如何高效地进行车辆轨迹数据的地图匹配问题,该文提出了一种针对复杂道路网络的车辆轨迹数据地图匹配算法。该算法以车辆轨迹序列为匹配对象,通过环形轨迹的识别把车辆轨迹序列划分为无环路轨迹段,并用道路拓扑关系来计算轨迹序列的最优匹配路线,实现在复杂道路网络中的车辆轨迹数据地图匹配。为了验证本算法的性能,以上海市道路网络为实验区,以约1.3万辆出租车在2015年4月的轨迹数据为数据源,进行实证研究。实验结果显示,该文提出的地图匹配算法在复杂的道路网络中有较高的匹配成功率和匹配效率。     

采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法

同名道路要素匹配是道路网数据增量更新的核心问题。大比例尺下道路网不再是简单的单线节点结构,存在大量的多层车道和复杂立交,难以直接利用现有的道路匹配算法。针对这一情况,提出一种采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法。在匹配前,首先对大比例尺复杂道路数据进行结构特征识别,利用Delaunay三角网生成复杂道路骨架线stroke,并存储骨架线stroke与原始数据结构特征的映射关系;最后利用骨架线stroke与小比例尺道路数据进行层次匹配和类型匹配,并将这种匹配关系转换为实际匹配结果。实验结果表明,该方法能够较好地解决不同比例尺下的复杂道路网匹配。     

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。     

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。     

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。     

面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法

大比例尺城市居民地是变化最为活跃的要素之一,因其形态复杂多样,数据量密集,匹配过程复杂,成为空间数据匹配的重点。面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法首先把大比例尺面状居民地转化为能够反映其主要轮廓特征的骨架线;其次,把骨架线转化为更易于表达其形态特征的几何形态数据,并对其进行插值计算;第三,对几何形态数据采用傅里叶变换,获取匹配双方骨架线之间的相关系数;最后,通过相关系数来判断双方骨架线之间是否满足匹配条件,从而得到骨架线所对应居民地的匹配结果。通过等级化处理,把2维面状居民地转化为1维骨架线,有效降低了空间数据的复杂性,并可把许多线要素匹配的方法引入进来;把骨架线转化为几何形态数据,并采用傅里叶变换进行形态计算,线要素的几何形态相似性分析得到显著增强,提高了数据匹配的准确率。通过试验验证及对比分析,证明了本方法的有效性和科学性。     

顾及双线道路特征的变化信息提取方法

在城市双线道路数据更新的需求下,通过分析已有要素匹配方法,提出了一种顾及双线道路特征的单、双线道路匹配方法,用于提取城市双线道路增量更新中的变化信息。为保证双线道路的整体性,将双线道路多边形作为匹配对象,通过分析旧单线道路与多边形的方向、长度以及位置关系设计了单、双线道路匹配综合指标计算模型;然后,根据匹配综合指标确定单、双线道路匹配关系并提取变化信息。实验结果表明,该方法能够较好地满足双线道路更新中变化信息提取的要求,具有一定的实用性。     

基于SGM的多分辨率影像匹配方法

分析了SGM影像匹配算法的基本思想及其不足,给出了半全局影像匹配算法的基本模型;在此基础上,对该SGM算法模型进行了多分辨率扩展,设计了一种多分辨率半全局影像匹配方法 P-SGM,并讨论了该方法的实现步骤及其技术细节;利用实际影像数据进行了P-SGM影像匹配实验。实验结果表明,该方法能够完成大场景、大幅面遥感影像的密集匹配工作,获取实验区密集匹配点云;并具有较高的匹配性能和匹配精度。     

地磁匹配导航中匹配量的选择

地磁匹配量的选择是地磁匹配导航中的一个关键问题,采用不同地磁参数作为匹配量具有很大的差别,所以选择适当的地磁参数作为匹配量是地磁匹配导航中首先要解决的问题.文中给出不同地磁参数作为匹配量的匹配误差图,通过仿真结果可见地磁场倾角I和地磁偏角D组合作为匹配量的匹配误差最小,建议在地磁匹配导航中采用这种组合方式讲行匹配.     

基于像方特征点的多视影像最小二乘匹配

为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1／10000精度。     

SGBM算法与BM算法分析研究

立体影像匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,直接决定重建质量和效率,具有重要研究价值。本文着重对比分析半全局匹配(SGBM)、BM两种匹配算法,分别对Tsukuba、Satellite model等标准立体图对进行匹配实验,分析算法的匹配速度、匹配效果,总结算法的性能及其特点。     

遥感图像数据复合方法

遥感图像数据复合是将多种遥感图像数据融合成一种新的图像数据的技术 ,是目前遥感应用分析的前沿 ,它主要包括几何配准和彩色变换两个方面的内容。几何配准采用相对配准和绝对配准两种方法 ;彩色变换采用 RGB彩色系统和 IHS彩色系统之间的变换。对SPOT和 TM图像数据进行复合实验 ,获得了一种新的复合图像。     

多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法

SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK等图像特征匹配算法具有不同的鲁棒性,本文利用Mikolajczyk和Schmid所提供的数据集,对这几种算法从匹配速度,应对图像旋转变换、模糊变换、光照变换、尺度变换、视角变换时表现出的鲁棒性等角度进行比较。本文采用的评价指标是两幅图像中成功匹配的特征点对数。经比较分析后发现,SURF和FREAK算法表现出的鲁棒性较为全面。     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法(英文)

A novel method for multi-image matching by synthesizing image and object-space information is proposed. Firstly, four levels of image pyramids are generated according to the rule that the next pyramid level is generated from the previous level using the average gray values of the 3 by 3 pixels, and the first level of pyramid image is generated from the original image. The initial horizontal parallaxes between the reference image and each searching image are calculated at the highest level of the image pyramid. Secondly, corresponding image points are searched in each stereo image pair from the third level of image pyramid, and the matching results in all stereo pairs are integrated in the object space, by which the mismatched image points can be eliminated and more accurate spatial information can be obtained for the subsequent pyramid image matching. The matching method based on correlation coefficient with geometric constraints and global relaxation matching is introduced in the process of image matching. Finally, the feasibility of the method proposed in this paper is verified by the experiments using a set of digital frame aerial images with big overlap. Compared with the traditional image matching method with two images, the accuracy of the digital surface model (DSM) generated using the proposed method shows that the multi-image matching method can eliminate the mismatched points effectively and can improve the matching success rate significantly. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 40771176, 40721001).     

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。     

基于影像特征点、线整体匹配的DSM自动生成

DSM的自动提取是“数字摄影测量”的最重要技术之一,其关键就是全自动影像匹配。其主要难点表现在:纹理信息缺乏、重复纹理、深度断裂与阴影、较大的投影变形等。为更好地解决上述问题,本文提出了基于特征点匹配与边缘线匹配相结合的方法。实验表明无论对山区还是城区都取得了很好的效果,证实了该方法在实际应用中的有效性。