共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
海岸线弯曲识别与结构化表达是海岸线自动化简研究的基础。分析现有曲线弯曲识别与结构化表达方法用于海岸线化简中存在的问题;在通视分析相关理论基础上,面向海岸线化简应用,提出一种基于完全可视区间的层次弯曲渐进识别方法;根据弯曲间关系利用多叉树结构存储弯曲,实现海岸线结构化表达。通过对比实验,证明本文方法识别海岸线弯曲更加精细准确、层次性强,能更加细致地表现海岸线结构特点,也验证了本文方法适用于海岸线多尺度化简应用。 相似文献
2.
线要素综合是地图综合的重要组成部分,其中尤以化简最为突出。在分析国内外线要素化简相关文献的基础上,提出了一种保持曲线弯曲特征的线要素化简算法。该方法采用保持可视弯曲特征的化简思路,在弯曲取舍的过程中对约束条件进行量化处理,较为准确地描述了弯曲化简前后的变化情况,经过实验检验,化简取得了较好的效果。 相似文献
3.
曲线弯曲深度层次结构的二叉树表达 总被引：10，自引：1，他引：10
地图综合要顾及目标的几何特征、语义特征和拓扑特征，其中地理意义是控制综合算子系统、参量调整的决定性因素。就线状要素而言，单从角度、距离、矢高等几何特征出发设计的曲线化简算法只能算作对曲线坐标串的几何压缩，不是真正意义上的地图综合。由于曲线的弯曲特征在表达线状地物地理特征上具有重要意义，对弯曲特征的识别、结构描述及操作分析成为目前线要素制图综合的研究热点。本文基于约束Delaunay三角网模型提出一种方法描述曲线弯曲特征在深度上的层次结构，对曲线上的矢量点构建三角网，在三角网覆盖区域里，由外向内进行三角形的“剥皮”操作，根据“剥皮”操作，根据“剥皮”进行过程中遇到的特征三角形构建二叉树，实现大弯曲套小弯曲层次结构的表达。该方法基于Gestalt对称性、连续性原则、对二叉树结点进行考察，可提取认知意义上的真正弯曲。本文同时给出了弯曲特征二叉树在多边形（闭合曲线）综合化简中的算法设计及实验结果。 相似文献
4.
以弯曲骨架线为化简指标的海岸线综合方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对海岸线综合中以弯曲高度和弯曲深度为化简指标的不足,提出了以弯曲骨架线为指标的综合方法。在基于曲线单调段的弯曲识别的基础上,通过弯曲部位三角网的构建提取了弯曲骨架线。结合＂扩陆缩海＂原则进行了海岸线综合实验,验证了该方法在保持海岸线形态特征方面的有效性与可行性。 相似文献
5.
采用斜拉式弯曲划分的曲线化简方法 总被引：1，自引：1，他引：0
线要素化简一直是自动制图综合中的重要研究内容。分析已有线化简算法在线弯曲形态保持和单调弧段划分时只考虑一侧等不足,提出线要素的斜拉式弯曲划分和化简新方法。该方法对线要素采用斜剖方式划分弧段,兼顾线要素两侧的弯曲形态;识别出每个划分的单调弧段是U型弧段还是V型弧段,是大弧段还是小弧段,从而分别对其进行不同的处理;在处理过程中,每化简完一个单调弧段,重新对线要素进行弧段划分,然后再次对每个单调弧段进行化简,以此类推,因此该算法是一种动态化简过程。实例显示,本算法在线要素特征点保持、u型弧段和V型弧段保持、大弯曲的保持、整体形态保持等方面非常有效,且化简率非常高,充分证明本算法的科学性和优越性。 相似文献
6.
针对现有基于曲线弯曲的综合方法存在算法复杂、计算量大,过于关注局部相邻弯曲之间的关系,忽略整体弯曲之间联系,现有算法有用于筛选弯曲的阈值设置基于经验不合理等问题。该文借助头尾断裂分类法,提出了一种根据弯曲面积分类,以达到化简曲线目的的综合方法。该方法采用斜拉式曲线划分方法,将曲线划分为若干弯曲,以曲线首尾的连线为轴线,计算各个弯曲与相应轴线围成的面积,然后利用头尾断裂对其进行分类,将面积位于数据"头部"的弯曲予以保留,并提取"尾部"弯曲中距离轴线最远的点作为特征点,最后,合并弯曲与特征点作为综合结果。实验表明,该方法简单高效,可以迭代地在顾及整体弯曲数据且不使用经验阈值的情况下,舍去细小弯曲,保留原有曲线的特征弯曲,以获取不同细节层次下都符合自然规律且与原图高度相似的综合结果。 相似文献
7.
等深线化简是海图综合的重要研究内容。针对现有化简方法存在的化简弯曲识别不准确、化简不彻底等问题，提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线化简算法。首先，对等深线构建约束Delaunay三角网，实现了等深线弯曲结构的二叉树表达；其次，基于约束Delaunay三角网结构，改善了等深线上需要化简弯曲的识别方法；最后，设计了多种化简手段，建立了新的等深线化简模型，实现了对等深线形状的彻底化简。实验结果表明，化简结果能够满足航行安全要求，等深线的主要弯曲特征得到了有效保持和清晰表达，化简精度符合制图要求，且能够有效避免自交。 相似文献
8.
提出基于曲线弯曲识别的等高线簇结构化方法,实现等高线簇中所蕴含的地形结构的提取。首先对基于Delau-nay三角网的曲线弯曲识别方法进行改进,包括伪弯曲的合并、弯曲基点的调整及小弯曲的删除方法;基于此,建立弯曲间的层次嵌套关系及平行相邻关系,实现曲线弯曲的识别方法;然后,根据单条等高线间的空间关系,对弯曲类型进行判断;结合曲线间的空间邻近度计算方法,将等高线簇中的成组弯曲进行提取;最后完成了地形结构的识别,实现了等高线簇的结构化。该方法不仅对地形中的山谷进行提取,并且提取出了其对称结构即山脊。试验结果与水系叠置显示,所提取出的地形结构基本合理,证明了该方法的有效性。 相似文献
9.
Li-Openshaw算法的改进与评价 总被引：4，自引：0，他引：4
Li—Openshaw算法是一种基于客观综合自然规律的自适应线状要素综合算法,使用该算法可得到较合理真实的综合结果。在分析Li—Openshaw算法特点的基础上,依据线化简的原则和目的,对算法进行改进：①首先提出利用点与直线的关系来识别弯曲以找出所有局部极大值点的方法以保持曲线整体形状;②SVO圆形与待综合曲线发生多次相交时按照线的顺序索引找到第一个近似交点,选取与曲线上圆心与交点的中点最接近的原始数据点作为综合后的选取点。在此基础上,给出化简时间、位移标准差和位置误差等评价指标,提出基于分形理论的曲线形状结构特征的评估方法等对两种算法进行比较与评估,实验结果证明,同原算法相比,改进的Li—Openshaw算法在线化简中更好地保持曲线的整体形状,具有较高的位置精度,提高化简效率。 相似文献