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针对地理信息的安全保护与共享应用之间的矛盾,建立一种基于Chebyshev多项式的矢量数据脱密模型。采用构造二维Chebyshev多项式的方法建立矢量数据脱密模型;通过迭代控制点变换量的方法实现精度可控的矢量地理数据脱密处理,脱密后的数据在密钥的支持下可以高精度地恢复。利用该脱密模型进行脱密和恢复实验,并对脱密后的数据进行攻击以验证该脱密模型的安全性。结果表明:本脱密方法能够有效地控制脱密误差,脱密后的数据既有整体的变换又有局部的随机扰动,具有较强的抗攻击能力,且较好地保持了矢量数据的拓扑关系。研究成果满足矢量数据安全共享、传输、存储等多方面的应用需求。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
提出了一种基于离散余弦变换(discrete cosine trasform,DCT)域的数字高程模型(DEM)数字水印算法,通过分析坡度坡向计算模型并结合人类视觉系统(human visual system,HVS),推导出坡度坡向精度与水印嵌入强度的数学关系,能实现在满足坡度坡向精度要求下,水印嵌入强度的最大化,增强水印的抗攻击性。实验结果表明,含水印DEM的高程、坡度、坡向的最大误差和中误差均较小,满足DEM精度的近无损及所提取等高线的近无损,且满足水印的视觉不可见性,能抵抗JPEG压缩和几何裁剪攻击。 相似文献
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顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对现有拆分重组法对存在复杂内环以及复杂相交岛屿多边形的分类矢量数据的压缩结果中包含裂缝、重叠及大量尖锐夹角的问题,提出了一种顾及拓扑一致性与尖角的分组压缩方法。依据分类矢量数据中多边形与多边形及其内环的相交关系对矢量矢量数据分组,以修正后拆分重组法结合直接分割法和间接分割法对分类矢量数据分组压缩,压缩结果中不存在裂缝与重叠现象,维护了分类矢量数据的拓扑一致性;通过取回尖角点前后被删除的点,解决了压缩结果中尖角过多的问题。以Landsat8遥感影像分类矢量数据实验验证了文章算法,并与直接分割法、间接分割法、拆分重组法进行了对比分析,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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针对以往拓扑关系计算方法的缺陷,提出一种利用改进的扫描线算法计算矢量数据拓扑关系的算法(TCBSL)。该算法以平面扫描转换法的思想为核心,通过改进扫描线算法结构,并引入拓扑关系判别参数,实现了较为高效地计算矢量数据空间实体之间的拓扑关系。此外,以该算法思想为依据,利用eclipse构建了矢量数据拓扑关系计算模型,并利用该模型对深圳市OSM矢量数据进行实验。实验显示,该算法可以较为正确地计算点线、点面、线线、线面及面面之间的拓扑关系,且效率较高,易于计算机系统的实现。 相似文献
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对于矢量数据,定义一种新的压缩误差,并在此压缩误差下,利用动态规划思想,讨论单实体和多实体矢量数据的压缩方法。特别在多实体的矢量数据压缩中,使用由压缩率和压缩误差相结合的加权平均分配节点的方法。实验结果表明,该压缩方法能够较好地反映矢量数据的性态,具有较高的压缩效率。 相似文献
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针对计算空间场景相似性的TDD(Topology-Direction-Distance)模型的局限,提出一种基于改进的TDD模型来度量实体数目相同的场景相似度的算法.该算法以TDD模型的思想为核心,首先利用维度扩展的9交模型、详细方向关系矩阵模型和距离定量描述方法分别提取空间场景中的实体间拓扑、方向和距离特征,建立空间场景特征矩阵,实现对空间场景的表达;然后结合拓扑、方向关系的概念邻域方法和欧式距离,构建针对矢量面数据空间场景相似性度量模型;利用场景相似性度量模型进行空间场景相似性匹配;最后以深圳市福田区矢量面数据为例进行实验.实验结果表明该方法能有效度量空间场景的相似度. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
矢量地图描述了地物特征及其空间关系。在矢量地图中嵌入数字水印可能会改变其几何特征和拓扑关系,从而降低矢量地图的可用性。针对这一问题,提出一种保持拓扑关系与几何特征的矢量地图水印处理方法,通过顶点的最大允许扰动范围计算、嵌入水印后的顶点移位检测、以及基于同名点拓扑关联的顶点坐标调整等处理,保持拓扑关系和几何特征正确性。采用居民地面矢量数据进行数字水印嵌入与检测实验,嵌入数字水印后的矢量地图保持了正确的拓扑关系和几何特征,验证了方法的可靠性和有效性。 相似文献
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传统的矢量数据加密算法主要是直接对数据加密,忽略了矢量数据的结构与冗余。针对此类问题,提出利用分层压缩的矢量数据加密方法。首先,结合矢量数据结构特点,使用最小编码单元对线目标和面目标进行SEC压缩;其次,通过随机置乱MCOs的平均点距离对矢量数据位置加密;最后,使用XOR操作对MCOs顶点方向进行循环加密,达到加密矢量数据几何形状的目的。实验结果表明,该方法明显降低了加密过程计算量,与普通加密算法相比,在保证矢量数据精度和安全性的情况下,提高矢量数据加密效率。 相似文献
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基于DCT变换的GIS矢量数据压缩技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对矢量数据的复杂内部结构以及失真在矢量数据中的特殊表现形式，提出了基于DCT变换的矢量数据有损压缩方案。该方案主要针对自然形成的矢量数据，通过分块将结构复杂的矢量数据划分为定长点序列，通过一个特别的量化表控制有损压缩产生的失真不超出事先给定的指标。实验表明，本方案具有较高的压缩比，且可以通过预期指标控制失真。 相似文献
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高速铁路轨道中长波平顺性参数的计算方法是高速铁路轨道精测与精调的核心技术,现有的中长波平顺性参数计算多采用以轨道点法向偏移量代替矢距差(即设计矢距与实测矢距之差)的近似计算方法。由于该算法忽略实测弦线端点偏差的影响,导致轨道实测轨向(高低)计算结果与严密算法计算结果存在一定的偏差。鉴于现有近似算法存在准确度低的缺点,文中在现有近似算法的基础上提出一种改进算法,并通过对轨道实测坐标数据的计算和对比,验证改进算法的可行性和准确性,并提高高铁轨道中长波平顺性参数计算结果的准确度,可为高速铁路轨道精测与精调提供参考。 相似文献
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基于小波理论的遥感图像高保真压缩方法研究 总被引：16，自引：2，他引：14
根据遥感图像局部相关性较弱、纹理复杂丰富的特点,提出了基于小波分析理论的自适应标量、矢量混合量化压缩方法。该方法根据遥感图像小波变换后高频子图的局部块纹理强弱将这些块划分为４类,对平坦块进行高倍压缩,对纹理块进行高保真压缩,使各块的恢复误差大致平衡。其主要特点是避免了矢量编码过程中的码书训练和码书搜索,因而时间性能好,并且对单幅图像的压缩比和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）优于ＪＰＥＧ方法。此方法与ＫＬ变换去波段相关技术相结合,应用于多波段遥感图像压缩领域,收到了良好的效果。 相似文献
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针对主星带辅星群编队InSAR的双站、斜视、空间基线等特点，首先建立绝对测高误差与相对测高误差模型；重点分析了基线去相关对干涉相位误差的影响；对干涉车轮和钟摆编队的测高性能、对测高精度与基线矢量的关系进行仿真分析；其次与两种经典近似几何关系下的测高精度分析进行对比。仿真结果表明：干涉测高精度必须考虑基线去相关的影响；相对测高精度明显优于绝对测高精度；经典近似几何给分析测高精度带来很大误差。 相似文献
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近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。 相似文献
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针对图像区域复制（copy-move,C-M）篡改检测方法通常面临的特征向量维度高、计算量大等问题,提出了一种基于分片变换（slicing transform,SLT）的图像C-M篡改检测方法。通过对目标图像进行SLT变换并对图像分片进行分组合并,提取每组图像分片的局部分片密度特征对图像块进行C-M篡改检测。实验结果表明,该方法提出的局部分片密度特征向量能够较好地表征图像特征,较典型的基于分块的篡改检测方法特征维度低,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击和缩放攻击亦具有较好的鲁棒性。 相似文献
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轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段,针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题,提出了一种融合自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构,在可接受的建树代价下,形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构,并在轨迹片段编码树的基础上,设计了相似子段匹配算法,将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作,极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据的实验表明,在不影响匹配准确率的前提下,提出的子段匹配方法的效率与基于经典距离的相似性度量方法相比,有超过一个数量级的性能提升。 相似文献
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The paper proposes an upgraded landmark-Isometric mapping (UL-Isomap) method to solve the two problems of landmark selection and computational complexity in dimensionality reduction using landmark Isometric mapping (LIsomap) for hyperspectral imagery (HSI) classification. First, the vector quantization method is introduced to select proper landmarks for HSI data. The approach considers the variations in local density of pixels in the spectral space. It locates the unique landmarks representing the geometric structures of HSI data. Then, random projections are used to reduce the bands of HSI data. After that, the new method incorporates the Recursive Lanczos Bisection (RLB) algorithm to construct the fast approximate k-nearest neighbor graph. The RLB algorithm accompanied with random projections improves the speed of neighbor searching in UL-Isomap. After constructing the geodesic distance graph between landmarks and all pixels, the method uses a fast randomized low-rank approximate method to speed up the eigenvalue decomposition of the inner-product matrix in multidimensional scaling. Manifold coordinates of landmarks are then computed. Manifold coordinates of non-landmarks are computed through the pseudo inverse transformation of landmark coordinates. Five experiments on two different HSI datasets are run to test the new UL-Isomap method. Experimental results show that UL-Isomap surpasses LIsomap, both in the overall classification accuracy (OCA) and in computational speed, with a speed over 5 times faster. Moreover, the UL-Isomap method, when compared against the Isometric mapping (Isomap) method, obtains only slightly lower OCAs. 相似文献
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图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。 相似文献