arcgis中如何进行矢量数据的配准？

注意使用的工具是Spacial ajustment。如果在工具栏上看不到，右键菜单隐枯在Spacial ajustment打上对勾即灶歼洞可。

1、首先在Arc catalog下面对需要配准的矢量图设置投影方式（右键点击该文件，在shapefile属性表的shape字段属改脊性中，定义相应的投影方式；通常我们要用经纬度来配准，所以选择投影方式时要特别注意，最好用WGS1984，因为在这个投影下，坐标格式是decimal degreee。

2、通过excel建立一个文件，要包括三列，第一列ID，第二列x（经度值），第三列y（纬度值），建好后另存为txt文件。

3、在ArcMap里面打开矢量图，在“编辑器”里设为“开始编辑”；

4、在“Spacial ajustment”里把“设置配准数据”定为“选择这些层中的所有要素”，然后在“Link”里“Open contro point file”打开上面建立的控制点txt文件；

5、Link——view control point file——先双击控制点文件中的坐标值，再在矢量图中找到对应的点双击，即建立了第一个链接，依照此法，建立数个链接；

6、点击“空间配准”下面的“配准”（已由灰变黑可用），则配准完成。

栅格数据配准时要使用Georeferencing工具完成。

具体控制带你选取时才用到栅格图

导语：指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。那么，接下来就让我们一起来具体的了解以下关于指纹识别是怎么进行的内容吧。文章仅供大家的参考!

指纹识别是怎么进行的

1.指纹图像的获取

指纹图像的采集是自动指纹识别系统的重要组成部分。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸张上产生的。20世纪80年代，随着光学技术和计算机技术的发展，现代化的采集设备开始出现。

传感器是一种能把物理量或化学量变成便于利用的电信号的器件。在测量系统中它是一种前置部件，它是被测量信号输入后的第一道关口，是生物认证系统中的采集设备。

这些传感器根据探测对象的不同，可分为光学传感器、热敏传感器和超声传感器根据器件的不同，可分为CMOS器件传感器和CCD器件传感器。它们的工作原理都是：将生物特征经过检测后转化为系统可以识别的图像信息。在生物认证系统中，可靠和廉价的'图像采集设备是系统运行正常、可靠的关键。

2.指纹图像的增强

常见的预处理方法如下：

(1)采用灰度的均衡化，可以消除不同图像之间对比度的差异。

(2)使用简单的低通滤波消除斑点噪声、高斯噪声。

(3)计算出图像的边界，进行图像的裁剪，这样可以减少多余的计算量，提高系统的速度。

常用图像增强算法具体包括以下几种：

(1)基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法

(2)基于Gabor滤波的增强方法

(3)多尺度滤波方法

(4)改进的方向图增强算法

(5)基于知识的指纹图像增强算法

(6)非线性扩散模型及其滤波方法

(7)改进的非线性扩散滤波方法。

目前最新的分割算法有以下几种：

(1)基于正态模型进行的指纹图像分割算法

(2)基于马尔科夫随机场的指纹图像分割算法

(3)基于数学形态学闭运算的灰度方差法

(4)基于方向场的指纹图像分割算法。

3.指纹特征的提取

近年来，新的指纹特征提取算法主要包括以下几种：

(1)基于Gabor滤波方法对指纹局部特征的提取算法。

(2)基于CNN通用编程方法对指纹特征的提取算法。

(3)基于IFS编码的图像数字化技术，即建立IFS模型，计算源图像与再生图像之间的相似性，快粗蠢衡速提取指纹图像的特征。

(4)基于脊线跟踪的指纹图像特征点提取算法。该算法可以直接从灰度指纹图像中有效提取细节点和脊线骨架信息。

(5)基于小波变换和ART(自适应共振理论)神经网络的指纹特征提取算法。

4.指纹图像的分类与压缩

常用的指纹分类技术有以下几种：

(1)基于规则的方法，即根据指纹奇异点的数目和位置分类。

(2)基于句法的方法。这种方法的语法复杂，推导语法的方法复杂、不固定。这种方法已经逐渐被淘汰了。

(3)结构化的方法，即寻找低层次的特征到高层次的结构之间相关联的组织。

(4)统计的方法。

(5)结合遗传算法和BP神经元网络的方法。

(6)多分类器方法。

常用的压缩算法有以下两种：

(1)图像压缩编码方法：包括无损压缩(熵编码)和有损压缩(量化)。

(2)基于小波变换的指纹压缩算法：包括WSQ算法、DjVu算法、改进的EZW算法等。

5.指纹图像的匹配

传统的指纹匹配算法有很多种：档纯

(1)基于岩做点模式的匹配方法：如基于Hough变换的匹配算法、基于串距离的匹配算法、基于N邻近的匹配算法等。

(2)图匹配及其他方法：如基于遗传算法的匹配、基于关键点的初匹配等。

(3)基于纹理模式的匹配：如PPM匹配算法等。

(4)混合匹配方法等。

近几年，又出现了如下新的匹配算法：

(1)基于指纹分类的矢量匹配。该法首先利用指纹分类的信息进行粗匹配，然后利用中心点和三角点的信息进一步匹配，最后以待识别图像和模板指纹图像的中心点为基准点，将中心点与邻近的36个细节点形成矢量，于是指纹的匹配就转变为矢量组数的匹配。

(2)基于PKI(Public Key Infrastructure，公钥基础设施)的开放网络环境下的指纹认证系统。

(3)实时指纹特征点匹配算法。该算法的原理是：通过由指纹分割算法得到圆形匹配限制框和简化计算步骤来达到快速匹配的目的。

(4)一种基于FBI(Federal Bureauof Investigation)细节点的二次指纹匹配算法。

(5)基于中心点的指纹匹配算法。该算法利用奇异点或指纹有效区域的中心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数，并将待识别指纹相对于模板指纹作姿势纠正，最后采用坐标匹配的方式实现两个指纹的比对。

*** 作方法：在 ArcMap 中创建一对多连接

摘要

提供的说明描述了如何创建对其他表进行一对多映射的表。

过程

ArcMap 中两个表之间的连接只能以“主”表和“其他”表（其属性连接到“主”表）之间的一对一或多对一关系完成。 对闹做裤于“主”表中的每个记录，如果“其他”表中存在多个匹配的记录，则系统仅连接“其他”表中的第一个匹配记录。

在某些情况下，所需结果是在“主”表中为“其他”表中的每个匹配记录创建记录，这意味胡丛着需要在“主”表中创建重复记录。 有两种方法可实现此目的，具体如下：

方法 1：使用“创建查询表”地理处理工具

在 ArcToolbox 中，展开数据管理工具 >图层和表视图。

双击创建查询表工具。 此工具允许要素类属性表和非空间表合并，但是所有表必须位于相同的地理数据库中。

可以通过列出多个条件在多个表中指定关系，例如：

<featureclass_X>.<field_A>= <table_Y>.<field_B>AND <table_Y>.<field_C>= <table_Z>.<field_D>and so on.

要指定字段对之间的关系，请在“表达式”字段中输入 SQL 表达式。 不要键入表达式，而是单击字段右侧的 SQL 按钮，以打开“查询构建器”对话框。

每个表的字段均显示在顶部列表框中，其格式为 <表名>.<字段名>。

双击字段名将其插入编辑区域。

单击对话框中的其他运算符语法按钮（equals、Is、And、Not 等等），将运算符添加到表达式。 构建类似于 ArcMap 图层定义查询的表达式，但这里可以将一个表中的字段与其他表中的字段进行比较。

如果工具的第一个输入是要素类，则输出结构为要素类，否则输出结构为液简表。 第一个输入是添加了其他所有表的属性的表。 此外，系统会视需要复制第一个输入的记录，以匹配其他表中每个适用的记录。

在此工具中，请确保在每个参与表中指定唯一键字段，以便最终输出表具有每个记录的唯一索引。

方法 2：使用“空间连接”地理处理工具

空间连接（ArcToolbox >分析工具 >叠加）工具会根据两个图层的要素之间的空间关系（如相交、包含、位于内部或最邻近），将“其他”图层的属性表中的字段添加到主图层的表中。

连接 *** 作可为一对一或一对多。 如果连接 *** 作为一对多，则输出要素类可包含主要素类中的重复记录，以匹配其他要素类中的相应记录。

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