4. REALIZATION – INTEGRATED APPROAC

4. REALIZATION – INTEGRATED APPROACH OF
DISPLACEMENT, SIMPLIFICATION AND
ENHANCEMENT
The realization of these features is achieved with an integrated
approach that combines different generalization procedures.
This approach is based on adjustment theory as a means to
achieve an integrated optimisation of different constraining
factors. Details can be found in [Sester 2000].
Adjustment theory is a means to determine a set of unknowns
based on given observations. The observations are described as
functions of unknowns in the so-called functional model; in
addition, the accuracy of the observations can be described in
the stochastic model. If the functional dependencies are not
linear, they have to be linearized, leading to the fact, that
approximate values for the unknowns have to be given. The
unknowns are determined by the following equation:
ˆ ( ) ( ( )) 0
x = AT PA −1 AT P l − f x ,
where A is the Jacobean Matrix of the derivations of the functions according to the unknowns x, P is the weight matrix of the observations, l are the observations and f(x0) is the value of the function calculated at the approximate values x0. Obviously, the use of this scheme is straightforward, as soon as the observations and the unknowns for a given problem are identified. In the case of using adjustment theory for displacement, the unknowns are the coordinates of the points of the objects involved. The observations are distances between the objects, that have to be enforced and set to be at least as large as the minimum legible distance between the objects.
Additional object specific observations can be introduced in order to define the form and orientation of the objects. These additional observations are necessary in order to be able to specify the variability of these object properties: if the form observations are assigned a high weight, it enforces that the form is kept – a low weight allows the object to vary its form, i.e. leads to deformation of the object. Furthermore, the unknown coordinates are also introduced as observations, in order to be able to assign them a high or low weight, allowing
to fix an object at its original position, or allowing it to move, respectively. As distance constraints between all the objects are formulated, it is ensured that a global solution is found, where a displacement of one object occurs in accordance with all its surrounding objects, and no follow-up conflicts are triggered.
Thus it leads to a situation, where all the objects are clearly
legible, as the minimum distances between all the objects are
enforced. The result can be analysed by inspecting the residuals
of the observations and their accordance with the introduced
accuracies. E.g. the residuals in the object sides give an
indication for their deformation. As a measure for the absolute
positional accuracy, the change in the coordinates can be used.
In this way, these measures can be used to evaluate the quality
of the result and allow for self-inspection.

Kết quả (Việt) 2:

4. THỰC - TÍCH HỢP TIẾP CẬN CÁC
chuyển, đơn giản hóa và
NÂNG CAO
Việc thực hiện các tính năng này được thực hiện với một tích hợp
. Cách tiếp cận kết hợp thủ tục tổng quát khác nhau
Phương pháp này dựa trên lý thuyết điều chỉnh như một phương tiện để
đạt được một tối ưu hóa tích hợp các ràng buộc khác nhau
yếu tố. Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trong [Sester 2000].
Lý thuyết điều chỉnh là một phương tiện để xác định một tập hợp các ẩn số
dựa trên những quan sát được. Các quan sát được mô tả như
chức năng của các ẩn số trong mô hình chức năng được gọi là; trong
Ngoài ra, tính chính xác của các quan sát có thể được mô tả trong
các mô hình ngẫu nhiên. Nếu các phụ thuộc hàm không
tuyến tính, chúng phải được tuyến tính, dẫn đến một thực tế, rằng
giá trị gần đúng cho ẩn số phải được đưa ra. Những
ẩn số được xác định bởi phương trình
sau: () (()) 0
x = AT PA -1 AT P l - fx,
trong đó A là ma trận của Jacobean Mục từ của các chức năng theo các ẩn số x, P là ma trận trọng số của các quan sát, l là những quan sát và f (x0) là giá trị của hàm tính theo giá trị x0 gần đúng. Rõ ràng, việc sử dụng các chương trình này là đơn giản, ngay sau khi quan sát và các ẩn số cho một vấn đề nhất định được xác định. Trong trường hợp sử dụng lý thuyết điều chỉnh cho chuyển, các ẩn số là tọa độ của các điểm của các đối tượng liên quan. Các quan sát là khoảng cách giữa các đối tượng, mà phải được thi hành và thiết lập để được ít nhất là lớn như khoảng cách dễ đọc tối thiểu giữa các đối tượng.
Quan sát cụ thể đối tượng bổ sung có thể được giới thiệu để xác định hình thức và định hướng của các đối tượng. Những quan sát bổ sung là cần thiết để có thể xác định sự thay đổi của các thuộc tính đối tượng: nếu quan sát các hình thức được giao một trọng lượng cao, chính quyền áp dụng các hình thức được lưu giữ - một trọng lượng thấp cho phép các đối tượng thay đổi hình thức của nó, tức là dẫn biến dạng của đối tượng. Hơn nữa, các tọa độ không rõ cũng được giới thiệu như là quan sát, để có thể giao cho một trọng lượng cao hay thấp, cho phép
để sửa chữa một đối tượng ở vị trí ban đầu của nó, hoặc cho phép nó di chuyển, tương ứng. Như những hạn chế khoảng cách giữa tất cả các đối tượng được xây dựng, đó là đảm bảo rằng một giải pháp toàn cầu được tìm thấy, trong đó một chuyển của một đối tượng xảy ra phù hợp với tất cả các đối tượng xung quanh của nó, và không có xung đột theo dõi được kích hoạt.
Như vậy nó dẫn đến một tình huống , nơi mà tất cả các đối tượng là rõ ràng
dễ đọc, như khoảng cách tối thiểu giữa tất cả các đối tượng được
thi hành. Kết quả có thể được phân tích bằng cách kiểm tra các số dư
của các quan sát và theo họ với giới thiệu
độ chính xác. Ví dụ như các số dư trong các bên đối tượng đưa ra một
dấu hiệu cho sự biến dạng của họ. Như một thước đo cho sự tuyệt đối
chính xác vị trí, sự thay đổi trong các tọa độ có thể được sử dụng.
Bằng cách này, các biện pháp này có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng
của kết quả và cho phép để tự kiểm tra.