论文题目: 基于样例的空间数据检索技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 计算机应用
作者: 袁贞明
导师: 庄越挺
关键词: 图像配准,基于样例的检索,空间数据,统计学习,空间数据索引,过滤精简,相关反馈
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着空间数据获取技术的迅速发展及空间数据在国民经济各领域的深入应用,对海量空间数据检索方式的需求不断提高,本文着眼于基于样例的空间数据检索这个大方向,提出了基于样例空间关系的空间数据检索框架,重点研究了多源空间数据预处理中的图像配准问题、空间关系的形式化、基于草图的空间数据检索、基于样例的空间数据检索、支持样例检索的空间数据索引以及基于过滤-精简和相关反馈技术的查询优化等关键问题,获得了一系列进展和研究成果,论文主要完成了以下工作: 1.提出了基于样例草图的空间数据检索框架,该框架由空间数据的预处理、空间数据索引以及空间数据检索三大部分组成,将基于内容的检索机制引入到空间数据检索领域,该框架突破传统空间数据库的精确匹配查询局限,提供了基于草图和样例图的查询界面,为空间数据提供了新的检索方式。 2.提出了基于多分辨率形状匹配的多源空间图像配准算法。针对多源空间图像的异质问题,采用在基于小波分解的多分辨率图像下提取轮廓特征,设计了一种改进的轮廓搜索算法来提取更多的视觉连续闭合轮廓;实现了一种基于FFT的多分辨率形状特征匹配算法,适用于多传感器异质图像的配准。实验表明,该方法比传统基于特征的图像配准方法有更高的精度。 3.分析空间关系的形式化理论,设计和改进了若干空间关系不变量,主要包括空间拓扑不变量、空间度量不变量和空间顺序不变量。在这些不变量基础上,实现了基于草图的空间数据检索界面以及基于不变量特征值的空间场景相似性度量与检索方法。实验表明,这些空间关系不变量能够如实地体现场景的空间关系,为进一步实现有效的空间数据检索创造了条件。 4.提出了基于样例的空间数据检索方法。考虑剑空间场景的复杂性和空间关系的冗余性,使用独立成份分析方法(ICA)生成空间场景的独立拓扑关系特征空间,再使用模糊支持向量机(Fuzzy SVM)识别独立拓扑关系以建立空间场景的特征向量,空间场景的相似性通过场景特征向量之间的度量得到。实验表明,该方法能很好地区别具有典型特征的空间场景。 5.提出了一种空间数据二级检索机制,用于支持基于样例的空间数据检索。将空间场景的空间关系特征引入到传统的R树中,设计了新的ER树和空间关系索引树,同时建立了
论文目录:
第一章 绪论
1.1 研究动机
1.2 研究问题
1.3 论文的组织
1.4 本论文的贡献
第二章 空间数据和空间数据检索综述
2.1 空间数据
2.1.1 空间数据定义
2.1.2 空间数据分类
2.1.3 空间数据特点
2.2 空间数据预处理
2.2.1 多源空间图象几何校正
2.2.2 多源空间数据降噪
2.2.3 多源空间数据矢量化
2.3 空间数据检索
2.3.1 空间数据模型
2.3.2 空间数据查询
2.3.3 空间数据浏览
2.3.4 空间数据检索
2.4 小结
第三章 基于视觉特征的多源空间图像配准
3.1 图像配准
3.2 图像轮廓提取
3.2.1 基于LoG的图像滤波
3.2.2 扩展的轮廓搜索算法
3.3 多分辨率形状特征匹配
3.3.1 形状特征向量的提取
3.3.2 基于最小距离分类器的形状特征匹配
3.4 变换参数估计
3.5 实验结果与分析
3.6 小结
第四章 基于草图的空间数据检索
4.1 空间数据检索框架
4.2 空间关系的形式化
4.2.1 空间关系描述
4.2.2 n-交集空间拓扑关系描述
4.3 用于检索的空间关系不变量
4.3.1 拓扑关系不变量
4.3.2 度量关系不变量
4.3.3 顺序关系不变量
4.4 基于草图的空间数据检索
4.4.1 草图用户检索界面
4.4.2 基于草图的检索
4.5 小结
第五章 基于样例的空间数据检索
5.1 基于样例的空间数据检索框架
5.2 空间场景的独立拓扑关系基提取
5.3 基于模糊SVM的拓扑关系分类
5.4 基于tf×idf模型的空间数据检索
5.5 小结
第六章 支持样例检索的空间数据索引
6.1 空间数据索引结构
6.1.1 空间填充曲线
6.1.2 网格文件
6.1.3 树形索引
6.2 支持基于样例检索的空间数据索引
6.2.1 样例检索索引的困难
6.2.2 ER-Tree
6.2.3 空间关系索引树
6.2.4 二级检索机制
6.2.5 二级索引算法
6.2.6 基于聚类方法的空间关系检索树分裂算法
6.3 实验结果与效率分析
6.3.1 插入效率比较
6.3.2 检索效率比较
6.4 小结
第七章 基于过滤 - 精简与相关反馈的检索优化
7.1 过滤 - 精简策略
7.1.1 基于反向搜索的过滤 - 精简机制
7.1.2 基于正向搜索的过滤 - 精简机制
7.2 相关反馈
7.3 实验结果比较
7.4 小结
第八章 结论
8.1 主要研究结论
8.2 进一步工作展望
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发布时间: 2006-02-08
参考文献
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- [2].物联网大数据存储与管理技术研究[D]. 郝行军.中国科学技术大学2017
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- [10].空间数据库引擎关键技术研究[D]. 何雄.中国科学院研究生院（计算技术研究所）2006
标签：图像配准论文; 基于样例的检索论文; 空间数据论文; 统计学习论文; 空间数据索引论文; 过滤精简论文; 相关反馈论文;