基于Hausdorff距离的相似性度量方法研究.pdf

基于�����嗬氲南嗨菩远攘糠椒ㄑ芯�摘要相似性度量是现代相似性科学的一种核心技术。它在图像识别以及人工智能中的手势识别和人脸识别、地理信息系统���械亩ㄎ桓�偎惴ǖ攘�域都有广泛应用。通过提取空间对象的边缘轨迹并将其转化为对应的空间点集,采用计算两空间点集的�����嗬肜炊云浣�邢嗨菩远攘渴窍执�相似性科学中一种主要的常见方法。目前,常见的�����嗬爰扑闼惴ú捎每占渌饕�际鮎�饕蕴岣咚�法的运行效率,但容易受到噪声干扰影响算法计算�����嗬氲淖既沸浴�随着空间对象的数据规模日益加大,空间对象边缘轨迹转化而来的空间点集也越来越庞大。因此,对计算�����嗬氲乃惴ǖ男阅芤G笤嚼丛礁撸�如何在提高算法性能的同时保证算法计算�����嗬氲淖既范仁且桓鲋�要课题。基于以上分析,本文对如何优化�����嗬胂嗨菩远攘克惴ㄗ龀鲇�意义的探索,本论文所做的主要工作如下:��攵阅壳盎�贖����距离的相似性度量方法中普遍存在的遍历�树开销较大,总执行时间开销偏大的问题,本文提出了一种改进型的基于�����嗬氲南嗨菩远攘糠椒āS胍酝�惴ㄖ惺�萁峁刮;�赗�鳎��历方法为深度优先或者最佳优先方法不同,在本文中,应用分支定界原理对中间结果进行剪枝,降低了算法中遍历��鞯拇问�7抡媸笛榻峁�砻鳎�本方法显著地减少了算法的时间开销,降低了遍历��鞯目O��邸���攵曰�贖����距离的相似性度量方法中仍然存在的抗噪声干扰性差的问题。本文应用递增的�����嗬胂嗨菩远攘糠椒āS牖�颈槔��鞑⒓扑愕玫紿����距离不同,本文引入一种双队列方向中间存储结
构,递增地访问不同对象的��鹘诘恪7抡媸笛榉治鼋峁�砻鳎�慕�幕�于递增的�����嗬胂嗨菩远攘克惴ǎ�诒Vは嗨菩员冉辖峁�既沸缘�基础上,增强了抗噪声干扰能力。��獻�.�算法应用到实际的民用无人机遥感图像处理系统上,经实验验证,通过计算图像的特征点之间的�����郷离值来检测图像间的相似度,可以对源图像数据的预处理操作进行一定程度的优化,淘汰一部分冗余无效的源图像数据,提高有效的图像配准及图像拼接次数,从而提高系统执行效率。关键词:相似性度量、�����嗬搿�.树
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第一章绪论基于�����嗬氲南嗨频刀闪糠礁垩镁���前言�����椒ㄖ兄饕?煞治;�谕枷窕叶群突�谕枷癖旧硖卣鞯�法寻找出图像信号间的相关匹配信息【�】。但是,对于从不同类型的传感器得到的数据,使用基于灰度的图像匹配方法在很大概率上会失效。特征匹配通过分别提取欲匹配的两测算法对参数进行匹配的一种方法【�俊6�矶嗤枷衿ヅ湮侍舛伎梢宰;�5愣韵笃ヅ湮�轨迹相识性度量是现代科学的一个重要的研究课题【��T谕枷衿ヅ洌�贫�勘旮�伲�卫星导航定位等领域中相似性度量都有重要应用【��。随着智能机器人,移动设备的定位与导航服务,地理信息系统���������,��等领域的发展和广泛应用,轨迹相似性度量的相关研究越来越受到人们的重视【���图像匹配����匹配两类【�俊F渲谢叶绕ヅ渫ü��枷窨闯墒且幌盗械亩��藕牛�捎猛臣蒲У南喙胤�个或多个图像的特征�纾旱恪⑾摺⒚娴忍卣�,对其特征进行参数描述�擞孟嗨菩约�题。轨迹的相似性度量在地理信息系统中有重要应用,随着移动设备�纾��档己揭恰�拥有��ㄎ还δ艿氖只��的普及,人们对出行中的定位导航服务的要求越来越迫切,而高效的移动定位导航服务基于空间数据库实现。与空间数据库相关算法中空间轨迹相似度检测算法是应用最广泛,使用频率最高的一个。然而,空间数据数据库有着数据量庞大、数据模型复杂、属性数据与空间数据联合管理的特点,使的空间数据中数据处理成为一大难点。如何高效处理数据,得出合理准确的结果关系到系统运行的性能和用户体验。�����嗬胧峭枷竦闾卣髌ヅ涞囊恢殖<�椒ǎ�ü�扑懔礁龅慵��涞南嗨瞥�度�盍诮�嗬爰�现械淖畲笾�可以有效的处理多个传感器得到的多个特征点的情况。另一方面,基于�����嗬氲墓旒O嗨贫燃觳馑惴ㄊ侵诙嘞嗨贫榷攘浚�旒Fヅ渌�法中应用最广,最频繁