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用Voronoi图描述空间方向关系的理论依据 总被引：8，自引：3，他引：8
基于可视点，可视链，可视区域等概念，分析了影响空间方向判断的两个因子：两目标群凸壳的直径与可视区域，证明了用Voronoi图描述空间方向关系的可行性。 相似文献
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基于Kohonen网络模型，对标准的SOM（self-organizing feature map）算法进行了改进，在保持点群原有空间分布特征的情况下研究点群的选取和典型化。实践表明，该方法适合任意空间分布类型的点群综合。 相似文献
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保持空间分布特征的群点化简方法 总被引：27，自引：5，他引：27
群点目标隐含的空间结构化信息是空间分布分析、地图综合感兴趣的内容。对群点目标分布的信息内容区分为存在性、度量结构与拓扑结构，在Delaunay三角网及其对偶Voronoi图模型上对工量结构定义4个在量；分布范围、分布密度、分布中心及分布轴线，顾及视觉识别Gestalt邻近原则，运用三角形“剥皮”法，确立了非凸多边形所表达的群点分布范围，运用图像灰度表达群点分布密度并通过图像处理方法提取分布中心。建立了Voronoi图动态重建进行群点化简的方法，该方法通过边界点和内部点的分开处理，较好地保持了4个空间分布特征。 相似文献
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提出并实现了一种解算点群、线群以及面群最小外接矩形的新算法。首先将求解点群、线群以及面群的最小外接矩形问题全部转化为求解构成这些几何对象的边界点集合凸壳的最小外接矩形问题;其次,在算法中采用几何计算方法直接得到矩形的4个顶点坐标,避免了大量旋转角度计算和坐标变换运算,从而降低了算法的计算量,提高了算法的精确度。最后通过实例验证了该算法的可行性。 相似文献
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数字海图点群状特征的识别、量测与综合 总被引：1，自引：0，他引：1
空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量：分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。 相似文献
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在对拓拟邻接凸多边形方向关系计算特殊性分析的基础上，提出了一个邻接凸多边形方向关系计算法和二维空间方向关系推理方法。与Voronoi图所表达的邻近拓扑关系相结合，该算法可以用于计算离散二维空间目标之间的方向关系。 相似文献
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倾斜摄影实景模型悬空地物处理方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为更好解决传统倾斜摄影实景模型悬空地物处理过程中对三维采编环境的过度依赖,本文提出了一种基于倾斜摄影三角网络分析的实景模型悬空地物处理技术方法。该技术方法将三维三角网进行降维处理,通过分析降维后二维三角网节点上边线的辐射特性,快速定位地物边缘点,同时结合聚类分析算法、最小凸边提取等技术方式,实现对悬空地物边界的快速定位、消除。试验选取植被这类悬空地物作为研究对象,验证了文中的技术方法对倾斜摄影实景模型悬空地物处理具有较好的适用性,能极大降低倾斜摄影实景模型数据处理中对三维环境的要求,降低数据处理的难度。 相似文献
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在语义信息缺乏的情况下进行点群选取是制图综合的难点之一。提出了一种新的通过多层次聚类进行点群选取的方法。首先,针对k-means聚类算法的不足,利用改进的密度峰值聚类算法实现点群自动聚类,主要表现为用基尼系数确定最优截断距离及用局部密度和相对距离的关系自动确定聚类中心。其次,提出一种顾及密度对比的选取策略,通过点群多层次聚类,将点群划分成不同等级的簇,确定不同等级的聚类中心,建立点群的层次树结构;依据方根定律计算的选取数量,按照各级别簇的点数比例,自上而下逐层分配待选取点数,确定选取对象,实现点群的自动选取和多尺度表达。对不同分布模式的点群进行实验,验证了该方法的普适性和有效性。 相似文献
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基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述研究(一) 总被引：5，自引：0，他引：5
空间方向关系形式化描述模型是空间方向关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现。首先提出了影响空间方向关系的两个因素目标：一是两目标群凸壳的直径；二是目标的可视性。论述了运用平面目标Voronoi科作为两目标指向线的“替身”来描述方向关系在理论上的可行性。本文的结论是：Voronoi图是描述空间方向关系的良好工具。 相似文献
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随着各国卫星导航系统的建设与完善,同一历元的可见卫星数目逐渐增加,如何对众多卫星进行选择以优化利用现有资源便显得迫切而重要。本文以获得满足设计要求的GDOP为前提,根据各时刻可见卫星数量的大小,选择适合的遮蔽仰角,以卫星空间构型的体积与GDOP关系为依据,引入计算几何学中解决三维点集的凸壳问题的增量算法,并结合导航卫星星座的自身特点,提出了对卫星位置坐标直接进行选择的一种快速次优的选星算法。实验结果表明,在GDOP满足要求且选星数较少的情况下,相对传统GDOP选星法大大减小了计算量,该方法简洁快速,能有效满足选星求解的实时性和精度要求。 相似文献