地图匹配算法的有效性和可靠性对于智能交通系统而言是非常重要的，而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下（如道路交叉口）仍然不能提供合理的输出。采用D-S证据理论融合当前车辆位置信息和方向信息可以有效地扩大待匹配道路之间的差异，但在复杂路网下信息量的不足会降低其匹配精度。因此，为了提高道路网络中的地图匹配精度，提出了基于Zernike形状矩的地图匹配算法。新算法引入Zernike矩描述轨迹曲线的形状，进一步修正了错误结果。通过仿真和实验表明，新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。

图像处理特征分析方法总结，系统的分析，包括颜色特征分析，几何描述，形状描述，图像表示，区域描述，图像膨胀与腐蚀，形态学重建，对象，特征与区域度量，以及查表操作；

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这两个功能暗含了椭圆形傅立叶形状描述符系统，该系统最初由Kuhl和Giardina在“封闭轮廓的椭圆形傅立叶特征”计算机图形和图像处理18：236-258 1982中进行了描述。fEfourier是创建“形状谱”的正向变换。 " 对于封闭的 x,y 轮廓，rEfourier 从频谱中获取指定数量的谐波并重建 x,y 轮廓。 这些函数不仅可用于创建形状描述符，还可用于平滑轮廓或将任意轮廓减少到指定数量的点。