基于Vague集的不确定方向查询

针对方向关系界定的不确定性,提出基于Vague集的不确定区域方向关系模型,并利用Vague集方向关系矩阵分析不确定空间对象的方向关系隶属程度.讨论了空间对象与其MBR间的方向谓词映射关系,给出了边界不确定对象之间的方向查询实例及算法.结果表明,用Vague集来表示不确定性区域能够体现出空间对象与方向片相交的最大(最小)程度,比用模糊集更确切,不确定查询更符合人类思维的心理特征.     

不确定区域间定性方向关系模型

针对现有基于宽边界区域的定性方向关系模型存在关系数目巨大不易处理、空间方向划分不符合人类习惯等不足;采用锥形主方向关系作为基础,用由内、外分明区域间方向关系构成的四元组描述宽边界区域间的方向关系,并给出四元组内部4个基本关系间的相互约束;讨论了宽边界方向关系的逆运算和复合运算;在此基础上,给出如何将基于宽边界区域的方向关系约束网转换为基于分明区域约束网的规则。此模型不仅降低了方向关系的数目,而且更符合人类认知。     

定性空间关系表示的空间球模型

介绍了利用部分学理论和形态学理论定义空间球的方法。针对Brandon Bennettd的RBG理论．给出了空间球的拓展和收缩的形式化定义,提出了一种定性空间关系表示的空间球模型。给出了利用空间球模型定性表示拓扑关系、方向关系和距离关系并对拓扑关系进行细化的方法。智能体对空间关系的确定是通过空间球实现的,该模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法。     

基于矩形代数和公共模式方法的相似图像检索

指出了图像检索中公共模式方法(common pattern method,CPM)所建立的type-i公共子图无法精确描述区域间的空间拓扑关系.研究采用矩形代数表示CPM中区域间的空间拓扑关系,得到了拓扑表达更精确的相似性图像检索算法(SRRA).该算法将对象抽象为最小边界矩形,采用矩形代数描述对象间的二维空间关系,构建基于矩形代数的相似图,并从中寻找最大相似对象集合.实验结果表明,SRRA不仅在效率上优于基于CPM的算法,且检索效果更符合用户要求.     

改进的分层定性空间表示和推理方法

针对李三江和Bernhard提出的一种分层定性空间表示与推理方法,在固定分辨率的情况下,就该方法关于两个粗区域间关系的表示和推理进行了扩展,特别分析了粗区域下近似为零情况的推理问题,完善了确定两个粗区域间RCC5关系的定理。本文的改进方法还可用于其他RCC关系理论。     

三个简单区域间的拓扑关系的表示模型

空间拓扑关系的研究多数集中在两个区域间的拓扑关系上,对两个以上区域间拓扑关系的研究则很少。本文通过扩展4-交集矩阵得到8-交集模型,对三个简单区域间空间关系进行表示,并给出了三个简单区域间的109种拓扑关系图。与分别表示出三个简单区域间两两拓扑关系的4-交集矩阵方法相比,本文提出的8-交集矩阵表示法能直接对三个简单区域间的拓扑关系进行表示,且新增了56种基本关系,表达力更强。证明了8-交集模型中基本关系的完备性和互斥性,给出算法并通过程序验证了三个简单区域间至多有109种可实现的拓扑关系,并给出了109种三元拓扑关系的概念领域图。     

一种移动对象间方向与距离关系的结合推理方法

针对移动空间对象间方向与距离关系的结合推理问题,首先用射线的端点近似表示空间对象,用射线的方向表示空间对象的移动方向;然后利用射线与圆之间位置关系的组合来描述2个空间对象之间的相对移动方向;在此基础上分别研究该位置关系的组合对定性距离变化的约束作用及该位置关系的组合与OPRA2方向关系的对应关系,进而建立起OPRA2方向关系与定性距离变化之间的内在联系。提出一种OPRA2方向关系与定性距离变化的结合推理方法。     

一种基于MRF与区域合并的图像分割改进算法

针对现有基于马尔科夫随机场的图像分割算法容易出现过分割、分割结果不理想等问题,提出了一种基于马尔科夫随机场与区域合并的图像分割改进算法。该算法首先基于马尔科夫随机场与高斯混合模型理论的图像分割算法得到初始分割结果;然后利用各个区域间的相邻关系、颜色关系以及边界情况等信息,给出各个区域间的距离;最后按照区域间的距离与区域合并前后的颜色散度变化率对初始分割结果进行区域合并,输出最终的分割结果。使用伯克利标准图像库进行实验仿真,采用Dice系数和Jaccard系数作为评价指标。仿真结果表明,相比于现有基于MRF理论的算法,本文算法具有更好的分割效果。     

一类宽边界区域与简单区域间的拓扑关系

通过扩展4-交集矩阵得到8-交集模型,对一个宽边界区域和一个简单区域间拓扑关系进行表示,并给出了一个宽边界区域和一个简单区域间的11种拓扑关系图。证明了8-交集模型中基本关系的完备性和互斥性,给出算法并通过程序验证了一个宽边界区域和一个简单区域间至多有11种拓扑关系,验证了这11种拓扑关系均是可实现的。     

基于FrFT变换和全变分正则化的异常检测算法

针对低秩稀疏表示的高光谱异常检测算法中背景字典易被污染、空间信息利用不足的问题,提出基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和全变分正则化约束的高光谱图像异常检测算法. 通过聚类算法,将图像高维数据映射至多个子空间;构造FrFT-RX算子,增大背景和异常的可分性,得到较纯净的背景字典. 为了表示FrFT变换后中间域内背景与异常的空间特征,在低秩稀疏表示模型中引入全变分正则化项约束. 采用交替方向乘子法对模型进行优化求解,得到异常检测的结果. 在3个真实高光谱数据上开展目标检测实验,实验结果表明,与其他5种异常检测算法相比,本文算法具有更高的检测率和较低的虚警率.     

方向关系矩阵的复合

采用方向关系矩阵模型表示空间区域最小边界矩形(MBR)间的关系,形式化描述了Skiadopoulos等提出的方向关系复合思想,并对其进行细化,提出方向关系矩阵复合方法,使方向关系复合易于实现;简化了Most运算,使复合过程更加简洁;通过定义取极小和取极大算子,实现了Most算法,为复合算法的提出奠定了基础;定义求幂运算符,实现了复合算法Com-pose并证明了算法的正确性,Compose算法的实现使方向关系复合从理论向应用更进一步。     

基于星形模型的方向关系表示及R树的方向查询

方向关系是空间关系研究的重要领域,应用十分广泛.因此,空间数据库中对方向关系的研究越来越受到重视.本文在分析和研究了锥形模型和投影模型的基础上,提出了一种新的描述方向关系的模型——星形模型,定义了方向关系谓词,利用R树的空间索引结构,给出了方向查询的算法,使用该算法可以方便地进行方向查询.     

基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法

为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。     

线线空间关系描述的拓扑链模型

基于GIS数据库中线线空间冲突检测的需求,分析了线目标间空间关系精细化描述和计算模型.采用GIS空间关系理论,利用分解组合的思想,将拓扑不变量归结为局部拓扑关系及次序,并提出了一种将线线拓扑关系与序关系、度量关系集成描述的拓扑链模型.结果表明:该模型可以集成描述线目标间局部详细的拓扑关系、左右关系及相交角度、交点数量、交点距离、相交区域面积等度量关系,可以满足GIS数据库中的线目标间空间冲突检测的需求.     

一种基于线面包含关系的GML空间聚类算法

针对目前大多数空间聚类算法主要是针对关系数据且没有考虑空间拓扑关系相似性的问题,对基于空间拓扑关系的空间聚类方法进行研究.提出了一种基于线面包含关系的GML(geography markup language)空间聚类算法SCGML-LRI(spatial clustering in GML data based on line region inclusion relations).算法将GML文档中线面空间对象的包含关系作为空间对象相似性度量准则,并用CLOPE算法对空间对象进行聚类.实验结果表明:算法SCGML-LRI能实现GML数据的空间聚类,并具有较高的效率.     

GIS中模糊区域拓扑关系形式化描述

空间区域的拓扑关系是G IS中空间要素间最基本也是最重要的关系之一,空间区域被抽象概括为G IS中的空间目标时不可避免地会带有模糊性.为了描述模糊区域间的拓扑关系,在四交差模型基础上,利用Rough集这个强大的数学工具构建了适合于描述确定与模糊区域或两个模糊区域间拓扑空间关系的形式化模型.