基于图数据库的路网时空轨迹建模和索引结构

大数据时代的到来使得时空轨迹数据的规模和复杂度迅速增长,这对如何高效管理和查询时空轨迹数据提出了新的需求和挑战。图数据库在处理时空轨迹数据的建模、存储和管理方面具有独特优势。然而,随着路网时空轨迹数据规模的不断扩大,图数据库的查询性能也会随之下降。为应对这一挑战,本文提出了一种基于图数据库的路网时空轨迹建模与高效索引方法。该方法采用压缩线性参考(Compressed Linear Reference,CLR)模型对路网时空轨迹进行建模,并将其存储于图数据库中,在此基础上,进一步构建了一种高效的路网时空轨迹索引机制。该索引体系采用了三层时空索引结构,包括路网空间索引、时间索引和时空路径段索引。路网空间索引主要负责底层路段的高效检索,而时间索引与时空路径段索引则针对轨迹数据的时空特征进行精确定位和高效查询。该结构能够有效减少图数据库查询中节点的遍历,提高查询效率。此外,基于该索引结构的2种时空查询方法被开发以满足不同应用场景的需求。为验证所提出时空索引的有效性,本文基于人工合成的不同数量级路网时空轨迹数据进行了2种时空查询效率的对比。实验结果显示,本文提出的高效时空索引相比Nebula Graph原生图数据库索引,在时空窗口-时空路径相交查询中效率提升至少16.59倍,在时空路径-时空路径相交查询中效率提升至少2.74倍。这项研究为路网时空轨迹数据的高效管理和实时查询提供了新的解决方案,具有重要的理论和实际意义。

基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。