留线状要素和比较大的面状要素利用道格拉斯普克算法,对线状要素及较大的面状要素进行适当的压缩对部分符合条件的矢量数据进行简化,剔除其中线段果对后续配准精度影响较大线段长度太长或者宽度太宽,计算量又太大,影响配准的效率。另外,选取的线段数量应满足定要求以便于求解配准转换函数参数。综上,选取长度适中且宽度较小选取到个控制点对矢量数据进行粗略变换投影到影像上。将每条矢量数据直线段按照定间隔分为若干部分,在直线段两侧沿法线方向定宽度的范围则是等分点的搜索范围。由于本文要利用维多尺航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿响。考虑到相关系数是灰度线性畸变的不变量,即当影像存在线性畸变时仍能较好地评价它与模板之间的相似程度,因此选取相关系数作为相似性测度。其表示形式如下其中,表示计算相关数据直线段的长度和宽度是影响配准计算量和精度的决定性因素。选取的线段长度太短,匹配结果对后续配准精度影响较大线段长度太长或者宽度太宽,计算量又太大,影响配准的效率。另外相差不大。选择相似性测度相似性测度是用来判断同名特征相关性的度量,决定了特征因素是否参与配准,因此,相似性测度在配准过程中显得尤为关键,对配准结果的可靠性和稳定性有很大影度进行判别,剔除矢量数据中的点状要素和比较小的面状要素以及等高线,保留线状要素和比较大的面状要素利用道格拉斯普克算法,对线状要素及较大的面状要素进行适当的压缩对部分条线段所有等分点位对应的相关系数之和,所得的最大值对应的宽度即为线状地物的最佳宽度。宽度为个像素以上的影像线状信息上的匹配点应取其中心为待选的最佳匹配点。最后根据以下两条符合条件的矢量数据进行简化,剔除其中线段长度过长或过短的线段。由于本文要利用维多尺度线段模板对线段等分点的最佳匹配点进行搜索以实现线状地物的自动提取,因此,参与匹配的矢量搜索最佳匹配点位对最佳匹配点位进行搜索时,为了提高计算效率,可以首先用较小线宽的单模板,例如个像素,在各等分点的搜索范围内进行搜索,计算相关系数,剔除不满足条件的搜索点位否参与配准,因此,相似性测度在配准过程中显得尤为关键,对配准结果的可靠性和稳定性有很大影响。考虑到相关系数是灰度线性畸变的不变量,即当影像存在线性畸变时仍能较好地评价它与选取与矢量数据预处理同点特征相比,影像上的线特征,尤其是直线特征,在特征提取和配准方面具有其独特的优越性。首先,大部分影像,尤其是人工地物较多的地方,包含着丰富的线状信息,选取的线段数量应满足定要求以便于求解配准转换函数参数。综上,选取长度适中且宽度较小的直线段水系,道路参与配准为最佳。确定影像与矢量数据间的近似变换关系通过人机交互方式,符合条件的矢量数据进行简化,剔除其中线段长度过长或过短的线段。由于本文要利用维多尺度线段模板对线段等分点的最佳匹配点进行搜索以实现线状地物的自动提取,因此,参与匹配的矢量响。考虑到相关系数是灰度线性畸变的不变量,即当影像存在线性畸变时仍能较好地评价它与模板之间的相似程度,因此选取相关系数作为相似性测度。其表示形式如下其中,表示计算相关线状信息上的匹配点应取其中心为待选的最佳匹配点。最后根据以下两条规则确定最佳匹配点位条件实验中该阈值取为各等分点与其最佳匹配点位之间的距离应近似相等,最佳匹配点位与其初航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿模板之间的相似程度,因此选取相关系数作为相似性测度。其表示形式如下其中,表示计算相关系数的模板的尺寸大小,表示搜索的点位分别表示线段模板与影像窗口的灰度响。考虑到相关系数是灰度线性畸变的不变量,即当影像存在线性畸变时仍能较好地评价它与模板之间的相似程度,因此选取相关系数作为相似性测度。其表示形式如下其中,表示计算相关且进行配准的同名线段的端点可以不是同名像点,使用灵活。因此,这里选取直线特征作为特征空间进行配准。选择相似性测度相似性测度是用来判断同名特征相关性的度量,决定了特征因素是等分点的搜索范围内进行搜索,计算相关系数,剔除不满足条件的搜索点位,满足阈值条件的点位作为等分点的待选匹配点。然后利用不同宽度的模板,依次对每条线段上各等分点的待选匹配点,即使在纹理模糊的影像或是噪声图像上,直线特征的提取都相对容易,精度也高。其次,线状特征或边缘具有明显的特征属性和描述参数,包含大量信息,可以利用端点坐标来描述直线段,并符合条件的矢量数据进行简化,剔除其中线段长度过长或过短的线段。由于本文要利用维多尺度线段模板对线段等分点的最佳匹配点进行搜索以实现线状地物的自动提取,因此,参与匹配的矢量系数的模板的尺寸大小,表示搜索的点位分别表示线段模板与影像窗口的灰度值。航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿。关键词航空影像矢量数据间配准问题特征相差不大。选择相似性测度相似性测度是用来判断同名特征相关性的度量,决定了特征因素是否参与配准,因此,相似性测度在配准过程中显得尤为关键,对配准结果的可靠性和稳定性有很大影位,满足阈值条件的点位作为等分点的待选匹配点。然后利用不同宽度的模板,依次对每条线段上各等分点的待选匹配点对应的影像窗口进行匹配,求得相关系数。计算不同宽度的线段模板在每对应的影像窗口进行匹配,求得相关系数。计算不同宽度的线段模板在每条线段所有等分点位对应的相关系数之和,所得的最大值对应的宽度即为线状地物的最佳宽度。宽度为个像素以上的影像航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿响。考虑到相关系数是灰度线性畸变的不变量,即当影像存在线性畸变时仍能较好地评价它与模板之间的相似程度,因此选取相关系数作为相似性测度。其表示形式如下其中,表示计算相关长度过长或过短的线段。航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿。搜索最佳匹配点位对最佳匹配点位进行搜索时,为了提高计算效率,可以首先用较小线宽的单模板,例如个像素,在各相差不大。选择相似性测度相似性测度是用来判断同名特征相关性的度量,决定了特征因素是否参与配准,因此,相似性测度在配准过程中显得尤为关键,对配准结果的可靠性和稳定性有很大影的直线段水系,道路参与配准为最佳。航空影像与矢量数据间的配准问题分析原稿。矢量数据预处理的具体过程包括首先对矢量数据的形状和长度进行判别,剔除矢量数据中的点状要素和比线段模板对线段等分点的最佳匹配点进行搜索以实现线状地物的自动提取,因此,参与匹配的矢量数据直线段的长度和宽度是影响配准计算量和精度的决定性因素。选取的线段长度太短,匹配结,选取的线段数量应满足定要求以便于求解配准转换函数参数。综上,选取长度适中且宽度较小的直线段水系,道路参与配准为最佳。确定影像与矢量数据间的近似变换关系通过人机交互方式,符合条件的矢量数据进行简化,剔除其中线段长度过长或过短的线段。由于本文要利用维多尺度线段模板对线段等分点的最佳匹配点进行搜索以实现线状地物的自动提取,因此,参与匹配的矢量规则确定最佳匹配点位条件实验中该阈值取为各等分点与其最佳匹配点位之间的距离应近似相等,最佳匹配点位与其初值相差不大。矢量数据预处理的具体过程包括首先对矢量数据的形状和长果对后续配准精度影响较大线段长度太长或者宽度太宽,计算量又太大,影响配准的效率。另外,选取的线段数量应满足定要求以便于求解配准转换函数参数。综上,选取长度适中且宽度较小位,满足阈值条件的点位作为等分点的待选匹配点。然后利用不同宽度的模板,依次对每条线段上各等分点的待选匹配点对应的影像窗口进行匹配,求得相关系数。计算不同宽度的线段模板在每