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基于KL特征的空间点群相似匹配算法研究
1
作者
安晓亚
刘平芝
金澄
《测绘科学与工程》
2013年第6期43-46,75,共5页
当前对空间目标的几何匹配研究主要侧重干线目标和面目标匹配,对空间点群目标的相似匹配研究较少,主要采用位置差异度和结构相似度来进行匹配,匹配的成功率不高且易受噪声影响。本文提出一种基于KL特征的空间点群相似匹配算法,首先...
当前对空间目标的几何匹配研究主要侧重干线目标和面目标匹配,对空间点群目标的相似匹配研究较少,主要采用位置差异度和结构相似度来进行匹配,匹配的成功率不高且易受噪声影响。本文提出一种基于KL特征的空间点群相似匹配算法,首先提取点群的基本关系特征,在此基础上进行点群的KL特征提取,然后再进行点群匹配。实验表明:对等距变换而言,基于距离的KL特征提取的匹配方法最为有效,且不易受到噪声影响。
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关键词
空间数据融合
空间数据几何匹配
点群相似匹配
KL特征
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职称材料
题名
基于KL特征的空间点群相似匹配算法研究
1
作者
安晓亚
刘平芝
金澄
机构
西安测绘研究所
地理信息工程国家重点实验室
出处
《测绘科学与工程》
2013年第6期43-46,75,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(41201469,41071297),地理信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(SKLGIE2013-Z-4-1.SKLGIE2013-M-4-5).
文摘
当前对空间目标的几何匹配研究主要侧重干线目标和面目标匹配,对空间点群目标的相似匹配研究较少,主要采用位置差异度和结构相似度来进行匹配,匹配的成功率不高且易受噪声影响。本文提出一种基于KL特征的空间点群相似匹配算法,首先提取点群的基本关系特征,在此基础上进行点群的KL特征提取,然后再进行点群匹配。实验表明:对等距变换而言,基于距离的KL特征提取的匹配方法最为有效,且不易受到噪声影响。
关键词
空间数据融合
空间数据几何匹配
点群相似匹配
KL特征
Keywords
geospatial
data
fusion
geospatial
data
geometry
matching
point
group
similarity
matching
KL
feature
分类号
P283 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
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操作
1
基于KL特征的空间点群相似匹配算法研究
安晓亚
刘平芝
金澄
《测绘科学与工程》
2013
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