矢量要素协调一致性模式匹配方法研究 pdf下载

　　《矢量要素协调一致性模式匹配方法研究》是一本聚焦于矢量空间数据集成的学术专著，主要内容为：矢量要素自动匹配问题剖析；同名点要素的自动匹配；同名线要素的自动匹配；同名面要素的自动匹配；同名要素上同名特征点的自动匹配；空间信息内容集成原型系统的实现。以本文的研究成果为基础，设计并开发了空间信息内容集成原型系统MapMatcher，该系统能够实现基于形状特征的多个要素之间的自动配准，能够对同名点要素、线要素、面要素等进行自动匹配，具有一定处理复杂匹配情况的能力，在对同名要素完成匹配后，系统还能进一步对同名要素上的同名特征点进行匹配，并能以多种方式相互传递同名要素之间的属性信息。

前言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状分析
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.3.3 当前研究中存在的问题
1.4 研究目标、研究内容及技术路线
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.4.3 技术路线

第2章 矢量要素自动匹配问题剖析
2.1 矢量要素自动匹配的类型划分
2.2 矢量要素自动匹配的数据预处理
2.3 矢量要素自动匹配的常用评判指标
2.4 矢量要素自动匹配的匹配策略
2.4.1 局部寻优策略
2.4.2 全局寻优策略
2.5 本章小结

第3章 同名点要素的自动匹配
3.1 同名点要素自动匹配的一般方法
3.1.1 距离邻近度
3.1.2 结构相似度
3.1.3 方位相似度
3.2 全局寻优的同名点要素自动匹配
3.2.1 同名点要素的全局最优匹配模型
3.2.2 点要素全局最优匹配模型的求解
3.2.3 全局寻优的点要素自动匹配算法步骤
3.3 实例验证与分析
3.3.1 地图接边实例及其结果分析
3.3.2 仿真实验及其结果分析
3.4 本章小结

第4章 同名线要素的自动匹配——以道路网为例
4.1 道路网自动匹配的一般方法
4.1.1 道路结点自动匹配的一般方法
4.1.2道路弧段自动匹配的一般方法
4.1.3 道路网匹配一般方法的总结
4.2 全局寻优的矢量道路网自动匹配
4.2.1 道路网的全局最优匹配模型
4.2.2 基于概率松弛法的道路网全局最优匹配模型的求解
4.2.3 全局寻优的多尺度道路网自动匹配算法步骤
4.3 实例验证与分析
4.3.1 实例一及其结果分析
4.3.2 实例二及其结果分析
4.4 本章小结

第5章 同名面要素的自动匹配
5.1 面要素自动匹配的一般方法
5.1.1 基于重叠相似度的面要素匹配方法
5.1.2 基于形状相似度的面要素匹配方法
5.1.3 面要素匹配一般方法的总结
5.2 面要素的一对多自动匹配方法
5.2.1 候选匹配面要素组合的确定
5.2.2 基于几何矩提取面要素的质心
5.2.3 面要素全局最优匹配模型的建立与求解
5.2.4 面要素的一对多自动匹配算法步骤
5.3 实例验证与分析
5.4 本章小结

第6章 同名要素上同名特征点的自动匹配
6.1 同名要素上同名特征点自动匹配的一般方法
6.1.1 串匹配法的基本思路
6.1.2 串匹配法中局部特征量的构建
6.2 基于改进串匹配法的同名要素同名特征点的自动匹配
6.2.1 矢量要素的形状特点
6.2.2 对串匹配方法的改进
6.2.3 同名要素同名特征点自动匹配算法步骤
6.3 实例验证与分析
6.3.1 实例一及其结果分析
6.3.2 实例二及其结果分析
6.3.3 实例三及其结果分析
6.4 本章小结

第7章 空间信息内容集成原型系统的实现
7.1 系统的总体设计
7.2 系统的运行实例
7.3 本章小结

第8章 总结和展望
8.1 成果总结
8.2 推广应用前景及经济社会效益
8.3 展望
参考文献

　　《矢量要素协调一致性模式匹配方法研究》：
　　在随机产生了两组待匹配的点要素集合A和B后，下面的问题就是自动找出这k对互为匹配关系的点要素，一般而言，点要素自动匹配方法的匹配正确率主要取决于以下几个因素，通过对这些因素进行调节，可验证点要素自动匹配方法对实际情况的适应能力，这些因素如下：
　　（1）候选系数。容易理解，如果集合A中点要素之间的最小距离间隔过小，而同名点之间的最大距离误差ε又过大，就会造成落在误差圆内的候选匹配点过多，这就会严重影响同名点的识别准确率。如果设集合A和B中存在候选匹配点的点要素个数为t个，这t个点要素的候选匹配点要素的总和为c个，那么候选系数就为二者的比值，即c／t。候选系数实际上是对最小距离间隔和同名点最大距离误差的一个综合反映，若集合A中点要素之间的最小距离间隔越大，分布得越疏散，而集合B与A的同名点最大距离误差越小，同名点之间的位置越靠近，此时候选匹配点的个数就会越少，候选系数的值也就会越小，同名点的自动匹配就会越容易。也就是说，一般而言，候选系数的值越小，同名点的识别准确率就会越高，反之就会越低。
　　（2）覆盖率。覆盖率是对两组点要素集合重叠程度的一种反映，它可以分为两种，即整体覆盖率和部分覆盖率，分别k=n和k＜n两种情况，当k=n时，此时集合B在整体上与集合A的某部分匹配，则有整体覆盖率为n／m；当k＜n时，集合B与集合A之间存在部分对部分的匹配关系，此时有部分覆盖率为k／n。覆盖率的值域显然为0到1范围之内，当覆盖率接近0.5时则称为中等覆盖，接近1时称为大致覆盖，接近0时称为少许覆盖。
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