一种空间中位置点分布均匀性的评估方法技术

本发明专利技术提供了一种用于空间中位置点分布均匀性的评估方法。这里的“空间”指的是对分析对象的数学化描述，例如我们可以将一张图片视为一个矩形的二维空间，从图像中提取出的特征点即为该空间中的位置点。该方法适用于图像处理、地理信息分析等领域中对点分布均匀性的评估。该方法利用点所占据的空间来计算点的分布情况，然后将其与理想状态下的点分布情况进行比较以评估点分布的均匀性。其中，“理想状态下的点分布情况”指的是，如果点在空间中均匀分布，则每个点应该占据相同大小的空间。与传统方法相比，本发明专利技术的方法适用范围更广，可以评估任意维度下点的分布均匀性，并且无需预先定义参数，不受点数量的限制，可以比较点数量存在较大差异的不同空间中点的分布均匀性。此外，该方法计算简单，计算量小，计算速度快。在实际应用中，该方法可以被应用于图像处理、地理信息分析等领域，为相关行业提供高效准确的分析工具。分析工具。

【技术实现步骤摘要】
一种空间中位置点分布均匀性的评估方法


[0001]本专利技术涉及图像处理、地理信息分析等领域，尤其是涉及评估位置点在空间中分布均匀性的


技术介绍

[0002]在图像处理、地理信息分析等领域中，需要评估位置点在空间中的分布均匀性。目前，常用的评估点分布均匀性的方法包括基于距离的方法、基于网格的方法和基于密度的方法等等。
[0003]这些方法在某些情况下可以提供一定的参考，但它们也存在一些局限性。例如，基于距离的方法需要事先指定一个距离阈值，并且该阈值对于不同数据集和应用场景可能会产生不同的影响。基于网格的方法通常需要根据数据集的特征来事先定义网格大小，这样可能会导致对点分布的局部细节的捕捉不足。基于密度的方法通常对噪声数据比较敏感，容易受到异常点的影响。
[0004]与传统方法相比，本专利技术的方法具有更高的精度和更广的适用性，能够更准确地评估点分布的均匀性，无需预先定义参数，同时适用于任意维度空间中点分布均匀性的估计。因此，本专利技术的方法可以在图像处理、地理信息分析等领域中得到广泛的应用。

技术实现思路

[0005]针对传统的空间中位置点分布均匀性的评估方法的上述不足，本专利技术提出的一种新的空间中位置点分布均匀性的评估方法，比传统的评估点均匀性的方法有着更高的精度和更广的适用性，能够更准确地评估点分布的均匀性。
[0006]为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]本方案提供一种空间中位置点分布均匀性的评估方法，均匀性的理论计算过程如下：
[0008]在一个N维空间中，空间形状任意，空间大小为V，其中分布着M个点，现需计算这些点在该空间中的分布均匀性：
[0009]S1、计算如果按照均匀分布情况下，在该空间中每个点所应占据的空间大小V
p
：
[0010]V
p
＝V/M
[0011]S2、以每个点为中心构建与该空间形状一致，空间大小为V
p
的子空间，同时判断该子空间与大空间边界的关系，只保留创建的子空间位于大空间内的部分作为该点的子空间V
p
_
idea
：
[0012]V
p_idea
＝V
p
∩V
[0013]S3、将M个点的子空间求和得到这些点在该空间下的理想空间V
idea
：
[0014][0015]S4、对每两个点的子空间V
p_idea_i
和V
p_idea_j
之间的重叠空间的大小进行求和，得到V
overlap
：
[0016][0017]S5、得到M个点的子空间所占据的实际空间V
actually
：
[0018]V
actually
＝V
idea
‑
V
overlap
[0019]S6、得到M个点在该空间下的分布均匀性U：
[0020]U＝V
actually
/V
[0021]该值越接近于1，说明该空间中位置点的分布均匀性越好。
具体实施方式
[0022]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0023]实施例
[0024]本专利技术提出了一种空间中位置点分布均匀性的评估方法。该方法可以适用于任意维度的空间中位置点分布均匀性的计算。在一维的情况下，可以直接按照理论公式进行点分布的均匀性求解，但对于二维及以上维度的点在空间中的分布均匀性的计算，则需要进行近似处理。这是因为在二维及以上维度会出现在单位空间中求不同空间交集的情况，这是一个复杂且计算耗时的过程，在实际应用中需要做一些近似处理来解决这一问题。具体的近似均匀性计算过程如下：
[0025]在一个N(N＞2)维空间中，空间形状任意，空间大小为V，其中分布着M个点，现需计算这些点在该空间中的分布均匀性：
[0026]S1、将原本的单位空间细分为K个单位空间(K根据应用所需的精度要求进行定义，K越大近似均匀性结果越接近于理论均匀性结果)，则当前空间的大小V
K
为：
[0027]V
K
＝K
×
V
[0028]S2、对空间中的每个点的坐标进行缩放
[0029][0030]S3、计算如果按照均匀分布情况下，在该空间中每个点所应占据的空间大小为：
[0031]V
p
＝V
K
/M
[0032]S4、以每个缩放后的点的坐标为中心构建与该空间形状一致，空间大小为V
p
的子空间，同时判断该子空间与大空间边界的关系，只保留创建的子空间位于大空间内的部分作为该点的子空间，将大空间中所有单位空间均标记为0；
[0033]S5、遍历每一个点的子空间，将位于该点子空间的单位空间标记为1；
[0034]其中，具体判断单位空间是否位于某点的子空间内的步骤如下：
[0035]S501、计算该单位空间的坐标到这一点坐标的欧式距离dk：
[0036][0037]S502、得到这一点在该单位空间坐标方向上距离其子空间边界的距离d；
[0038]S503、当d
k
≤d时，则判断该单位空间位于这一点的子空间内；
[0039]当然，以上的步骤是一种对各种形状的空间都普遍适用的判断过程，对于更为常见的特定形状的空间如二维下的矩形空间以及三维下的立方体空间，可以直接比较单位空间与这一点的坐标差值与子空间各维度的长度关系直接进行判断。
[0040]S6、统计V
K
个单位空间中被标记为1的数量N1，得到M个点在该空间下分布的近似均匀性U
s
：
[0041]U
s
＝N1/V
K
[0042]近似均匀性的精度取决于K，在实际测试中当V较大时，K的取值就可以较小，而当V较小时，K的取值就需要较大才能保证足够的精度。
[0043]通过这样的近似过程，在满足均匀性计算精度的前提下，可以极大的加速计算的过程，更利于该算法的实际应用。
[0044]为了验证本专利技术提出的一种空间中位置点分布均匀性的评估方法的性能，我们在公开数据集中选择了十张图片进行测试。在每个图片上通过不同的特征点提取和处理方法得到了3种不同的特征点分布，然后通过人为标注，确定每张图片中3种特征点分布均匀性的排序情况。
[0045]实验测试了多种空间中位置点分布均匀性的评估方法，包括基于方差、熵、网格的方法，以及空间统计学中的Ripley's K函数方法和本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空间中位置点分布均匀性的评估方法，该方法的理论算法过程如下：在一个N维空间中，空间形状任意，空间大小为V，其中分布着M个点，现需计算这些点在该空间中的分布均匀性：S1、计算如果按照均匀分布情况下，在该空间中每个点所应占据的空间大小V
p
；V
p
＝V/MS2、以每个点为中心构建与该空间形状一致，空间大小为V
p
的子空间，同时判断该子空间与大空间边界的关系，只保留创建的子空间位于大空间内的部分作为该点的子空间V
p_idea
：V
p_idea
＝V
p
∩VS3、将M个点的子空间求和得到这些点...

【专利技术属性】
技术研发人员：武畅，秦量，吕泽杰，赵志奇，孔孝童，袁翼飞，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：