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1.
为了解决包含不同实体数目的空间场景相似性度量问题,本文利用特征矩阵对空间场景进行描述,根据查询场景和数据库场景的特征矩阵生成场景关联图,利用关联图中的各种匹配圈获取空间场景集合,然后根据场景完整度和相似性度量模型计算场景集合中每个场景的匹配度,最后计算出最佳匹配场景,并对匹配结果进行分析评价。实验表明,该方法能够较好地度量不同实体数目的空间场景的相似性。 相似文献
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针对计算空间场景相似性的TDD(Topology-Direction-Distance)模型的局限,提出一种基于改进的TDD模型来度量实体数目相同的场景相似度的算法.该算法以TDD模型的思想为核心,首先利用维度扩展的9交模型、详细方向关系矩阵模型和距离定量描述方法分别提取空间场景中的实体间拓扑、方向和距离特征,建立空间场景特征矩阵,实现对空间场景的表达;然后结合拓扑、方向关系的概念邻域方法和欧式距离,构建针对矢量面数据空间场景相似性度量模型;利用场景相似性度量模型进行空间场景相似性匹配;最后以深圳市福田区矢量面数据为例进行实验.实验结果表明该方法能有效度量空间场景的相似度. 相似文献
3.
空间目标匹配是实现多源空间信息融合、空间对象变化检测与动态更新的重要前提。针对多比例尺居民地匹配问题,提出了一种基于邻近模式的松弛迭代匹配方法。该方法首先利用缓冲区分析与空间邻近关系检测候选匹配目标与邻近模式,同时计算候选匹配目标或邻近模式间的几何相似性得到初始匹配概率矩阵;然后对邻近候选匹配对进行上下文兼容性建模,利用松弛迭代方法求解多比例尺居民地的最优匹配模型,选取匹配概率最大并满足上下文一致的候选匹配目标或邻近模式为最终匹配结果。实验结果表明,所提出的多比例尺居民地匹配方法具有较高的匹配精度,能有效克服形状轮廓同质化与非均匀性偏差问题,并准确识别1:M、M:N的复杂匹配关系。 相似文献
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地图综合过程中,综合前后图形轮廓上两点间的绝对距离可能会发生很大改变,但是点的邻域结构和上下文信息相对保持稳定。基于此,首先提出一种结合形状上下文和松弛标记法的形状匹配方法,通过全局形状描述子形状上下文来描述点集的不变特征;然后将点集间形状上下文的统计检验匹配代价转化为松弛标记法的初始匹配概率,接着通过迭代支持度函数更新匹配概率,直到建立最优匹配;最后根据点集的匹配关系,得到相应的匹配线段,通过线性插值实现要素的连续尺度变换。实验结果表明,该方法不仅能够很好地顾及要素的上下文信息,而且也能顾及到邻域结构特征,提高Morphing变换的精度。 相似文献
5.
当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。 相似文献
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利用多级弦长弯曲度复函数构建复杂面实体综合形状相似度量模型 总被引：3，自引：1，他引：2
介绍了一种复杂带洞面实体空间对象的几何相似度度量方法。该方法提取面实体的中心距离、轮廓线的多级弦长、弯曲度及凸凹性等特征,构造多级弯曲度半径复函数对其局部和整体特征进行描述,并通过傅里叶变换得到傅里叶形状描述子对面实体间的形状相似性进行度量。同时根据场景完整度和相似性度量模型计算复杂带洞多边形中每个场景的匹配度,利用多级特征完成复杂面实体间的几何相似性度量。对不同空间复杂度的面实体的几何相似性的度量试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。 相似文献
7.
多源空间数据匹配是空间数据集成与互操作,变化检测与数据更新的重要前提。路网数据匹配在导航、智能交通和基于位置服务等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文提出一种基于概率松弛方法的城市路网自动匹配方法,该方法首先通过路段间几何差异性估算候选路段的初始概率,然后根据邻接候选匹配路段的兼容性不断更新原概率矩阵直到收敛于某一极小值。最后基于收敛的概率矩阵计算各候选路段的结构相似性,并通过设定相应的规则选取和提炼1: 1, 1: M和M: N匹配对。实验选取中国武汉,瑞士苏黎世地区的OpenStreetMap数据与导航数据进行匹配算法的验证。结果表明：本文算法对非刚性偏差较大的路网数据能达到较高精度,不存在匹配方向性问题,且能够识别1: 0, 1: M和M: N匹配。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
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。 相似文献
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为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。 相似文献
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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。 相似文献
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Assessing spatial scenes for similarity is difficult from a cognitive and computational perspective. Solutions to spatial‐scene similarity assessments are sensible only if corresponding elements in the compared scenes are identified correctly. This matching process becomes increasingly complex and error‐prone for large spatial scenes as it is questionable how to choose one set of associations over another or how to account quantitatively for unmatched elements. We develop a comprehensive methodology for similarity queries over spatial scenes that incorporates cognitively motivated approaches about scene comparisons, together with explicit domain knowledge about spatial objects and their relations for the relaxation of spatial query constraints. Along with a sound graph‐theoretical methodology, this approach provides the foundation for plausible reasoning about spatial‐scene similarity queries. 相似文献
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With the rapid advance of geospatial technologies, the availability of geospatial data from a wide variety of sources has increased dramatically. It is beneficial to integrate / conflate these multi‐source geospatial datasets, since the integration of multi‐source geospatial data can provide insights and capabilities not possible with individual datasets. However, multi‐source datasets over the same geographical area are often disparate. Accurately integrating geospatial data from different sources is a challenging task. Among the subtasks of integration/conflation, the most crucial one is feature matching, which identifies the features from different datasets as presentations of the same real‐world geographic entity. In this article we present a new relaxation‐based point feature matching approach to match the road intersections from two GIS vector road datasets. The relaxation labeling algorithm utilizes iterated local context updates to achieve a globally consistent result. The contextual constraints (relative distances between points) are incorporated into the compatibility function employed in each iteration's updates. The point‐to‐point matching confidence matrix is initialized using the road connectivity information at each point. Both the traditional proximity‐based approach and our relaxation‐based point matching approach are implemented and experiments are conducted over 18 test sites in rural and suburban areas of Columbia, MO. The test results show that our relaxation labeling approach has much better performance than the proximity matching approach in both simple and complex situations. 相似文献
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针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。 相似文献
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The aim of matching spatial data at different map scales is to find corresponding objects at different levels of detail (LODs) that represent the same real-world phenomena. This is a prerequisite for integrating, evaluating and updating spatial data collected and maintained at various scales. However, matching spatial data is not straightforward due to the ambiguities caused by problems like many-to-many correspondence, non-systematic displacement and different LODs between data sets. This paper proposes an approach to matching areal objects (e.g. buildings) based on relaxation labeling techniques widely applied in pattern recognition and computer vision. The underlying idea is to utilize contextual information (quantified by compatibility coefficient) in an iterative process, where the ambiguities are reduced until a consistent matching is achieved. This paper describes (1) a domain-specific extension to previous relaxation schemes and (2) a new compatibility coefficient that exploits relative relationships between areal object pairs in spatial data. Our approach were validated through extensive experiments using building data sets at 1:10k and 1:50k as an example. Our contextual approach showed superior performance against a non-contextual approach in general and especially in ambiguous situations. The proposed approach can also be applied to matching other areal features and/or for a different scale range. 相似文献
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Lingjia Liu Zhiyi Fu Yu Xia Hui Lin Xiaohui Ding Kaitao Liao 《Transactions in GIS》2023,27(2):541-563
Volunteered geographic information (VGI) is an emerging phenomenon where anyone can create geographic information and share it with others. Compared with traditional authoritative geospatial data, it has several advantages, such as enriched data, instant updates, and low cost. The object matching method is widely used in VGI quality assessment and data updates. However, VGI matching faces certain challenges, such as the levels of detail that vary from object to object, the uneven distribution of data quality, and the automated matching requirement. To resolve these problems, this article proposes a new matching method that effectively combines the advantages of minimum bounding rectangle combinatorial optimization (MBRCO) and relaxation labeling. The proposed method (1) avoids setting the similarity threshold and weights and does not require training samples. This process is realized based on contextual information and optimization. (2) It overcomes the disadvantage that the MBRCO algorithm cannot distinguish adjacent buildings with similar shapes. Our approach is experimentally validated using two publicly available spatial datasets: OpenStreetMap and AutoNavi map. The experimental studies show that the proposed automatic matching method outperforms all the threshold-based MBRCO methods and achieves high accuracy with a precision of 97.8% and a recall of 99.2%. 相似文献
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监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。 相似文献
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地形图数据是GIS基础框架的重要数据源,我国地图制图系统大多以AutoCAD平台开发,很多数据都以CAD格式存储。从空间地理信息系统的角度来看,CAD缺乏对空间数据信息的描述和分析功能,而地理信息系统(GIS),特别是Geodatabase空间地理数据模型在空间信息分析方面发挥着巨大的作用,能对已存在的空间数据进行建模、分析和管理,能够在一个统一的模型框架下处理和表达GIS地理空间要素。本文以CAD数据转换到ArcGIS数据存在的问题为出发点,采用C#语言和COM组件技术,利用ArcGIS的GeoDatabase数据模型,针对数据导入到GeoDatabase空间数据库后跨图幅要素的合并、要素属性的合并等问题提出了相应的模型和算法。 相似文献