检索结果-南通市图书馆

浙江工业大学学报 2022年第4期50卷 413-419页

作者：付小雪罗赞文刘振东上海健康医学院信息管理中心上海201318 上海交通运输研究中心大数据研究院上海200031

针对传统的投影地图匹配算法在城市复杂路网背景下进行地图匹配时出现的空匹配、错误匹配和匹配准确率降低等问题,提出了一种改进的自适应投影地图匹配算法。利用网格索引算法,对地图进行网格划分,减少了初始匹配时间。引入车辆高程和... 详细信息

针对传统的投影地图匹配算法在城市复杂路网背景下进行地图匹配时出现的空匹配、错误匹配和匹配准确率降低等问题,提出了一种改进的自适应投影地图匹配算法。利用网格索引算法,对地图进行网格划分,减少了初始匹配时间。引入车辆高程和方向角信息,针对不同道路类型可自适应调整其权重参数。通过常州市出租车车辆行驶数据进行实验验证,结果表明:与现有的匹配算法相比,改进的自适应投影地图匹配算法匹配精度提高了2%,单点匹配时间缩短了1.5 ms,实现了城市复杂路网下的精准地图匹配。

关键词：地图匹配复杂网络投影算法匹配准确率

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一种改进的快速归一化互相关算法

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同济大学学报（自然科学版） 2011年第8期39卷 1233-1237页

作者：谢维达周宇恒寇若岚同济大学铁道与城市轨道交通研究院上海201804

根据模板和全局最优子图的特点及其相互关系给出2个判据,对归一化互相关算法进行了改进.首先计算模板自相关值,再利用快速傅里叶变换方法计算互相关矩阵,利用第1个判据大幅缩小可能解的范围,减少匹配时间,然后利用第2个判据生成一个规... 详细信息

根据模板和全局最优子图的特点及其相互关系给出2个判据,对归一化互相关算法进行了改进.首先计算模板自相关值,再利用快速傅里叶变换方法计算互相关矩阵,利用第1个判据大幅缩小可能解的范围,减少匹配时间,然后利用第2个判据生成一个规模更小的候选最优解集合,最后确定全局最优解.实验结果说明,改进的归一化互相关算法能加快匹配速度,且能有效地提高图像匹配的准确率.

关键词：归一化互相关算法判据匹配速度匹配准确率

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基于彩色各向异性SIFT特征的双目图像匹配算法

基于彩色各向异性SIFT特征的双目图像匹配算法

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作者：李梦蝶西安电子科技大学

学位级别：硕士

双目视觉系统基于视差原理获取物体三维信息,是计算机视觉领域的一大研究热点。双目图像的匹配算法是实现双目视觉系统的重要环节之一。基于特征的匹配算法分为两个重要步骤:一是特征提取,特征向量之间的区分性、特征向量的稳健性都对... 详细信息

双目视觉系统基于视差原理获取物体三维信息,是计算机视觉领域的一大研究热点。双目图像的匹配算法是实现双目视觉系统的重要环节之一。基于特征的匹配算法分为两个重要步骤:一是特征提取,特征向量之间的区分性、特征向量的稳健性都对后续的匹配性能有着很大影响;二是特征匹配,优良的匹配测度十分重要。本文基于彩色各向异性SIFT特征实现双目图像的匹配,主要工作如下:***特征是一种较为稳定的点特征,其描述子对尺度、光照、仿射等都有较好的不变性。SIFT特征基于灰度图像,没有利用图像的彩色信息;此外,SIFT特征使用DoG算子构建金字塔,没有考虑点特征的各向异性。本文提出了一种彩色各向异性SIFT特征提取算法。首先,将彩色融合模型用于金字塔,同时使用各向异性LoG算子代替DoG算子,充分考虑了图像的彩色信息和点特征的各向异性。其次,为了在构建描述子时获取更为精准的梯度和方向信息,本文提出用各向异性高斯方向导数滤波器代替Sobel算子生成梯度图和方向图。对复杂场景下、具有重复纹理的双目图像的进行了匹配实验,实验表明使用彩色各向异性SIFT具有较高的匹配准确率,并对噪声较为稳健。2.对于SIFT特征的匹配算法,通常采用的匹配策略是基于欧氏距离的最近邻距离比值算法,而正确匹配点很大概率出现在k近邻,所以可能存在大量错配点。本文提出一种使用彩色各向异性SIFT特征作为匹配基元的匹配算法。首先,用k近邻特征距离比和余弦相似度代替最近邻距离比值作为匹配测度,减少错配点;其次,为了去除错配点和外点,本文在RANSAC算法的基础上,采用样条曲线损失代替0-1损失,减少阈值的影响,同时采用Sampson作为误差函数,得到去错后的匹配关系;最后,由于迭代最近邻点算法对点集的初始对应关系要求较高,本文将去错后的准确率较高的匹配关系作为该算法的初始对应关系,减少了迭代次数和匹配误差。通过大量基于双目彩色图像的实验,验证了本文提出的匹配算法具有较高的匹配准确率和较低的匹配误差。

关键词：双目彩色图像 SIFT 各向异性高斯滤波器匹配准确率

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改进Hausdorff距离及其在多尺度道路网匹配中的应用

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测绘科学技术学报 2020年第3期37卷 313-318页

作者：秦育罗郭冰孙小荣宿迁学院江苏宿迁223800

空间数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同尺度的数据匹配是其非常重要的一个部分。对于尺度差异较大的空间数据而言,同名实体在几何、属性和拓扑结构等方面存在较大差异,已有的融合多指标的匹配算法并不适... 详细信息

空间数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同尺度的数据匹配是其非常重要的一个部分。对于尺度差异较大的空间数据而言,同名实体在几何、属性和拓扑结构等方面存在较大差异,已有的融合多指标的匹配算法并不适用。在进行数据匹配时,非匹配对象还会对同名实体形成干扰,匹配效果不能满足要求。针对多尺度数据匹配存在的问题和难点,在分析不同Hausdorff距离算法适用性的基础上,提出加权临近边中位数Hausdorff距离算法。利用宿城区不同尺度的道路网数据对所提算法进行验证,结果表明,所提算法能够适应不同尺度的数据匹配,具有较高的匹配准确率。

关键词：多尺度空间数据匹配 Hausdorff距离匹配准确率加权临近边

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