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无拓扑矢量数据快速压缩算法的研究与实现 总被引：17，自引：0，他引：17
首先论述传统矢量数据压缩算法：道格拉斯—普克法，分析将其应用于多边形边界数据压缩所造成的图形失真现象，在此基础上提出一种针对无拓扑矢量数据的快速压缩算法，并在MapInfo环境中实现该算法。 相似文献
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本文把空间矢量数据的压缩算法道格拉斯-普克法引入到管线断面数据的抽稀处理中,并对算法进行改进。首先按照一定算法进行整条断面线的粗滤处理,找出地形特征点、平面转折点、地物点等作为关键点,然后依据关键点对断面线进行分段,在段内使用道格拉斯-普克法进行细滤。最后通过实验验证了这种算法能够很好地压缩管线断面点数据,满足管线设计的要求。 相似文献
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矢量数据压缩的角度分段道格拉斯算法研究 总被引：8，自引：0，他引：8
本文提出了一种矢量数据压缩方法：角度分段道格拉斯算法。该方法以道格拉斯—普克法为基础，通过对角度和距离的判断，取出代表曲率变化的特征点，对曲线进行分段，然后使用道格拉斯—普克法进行化简。在所需要化简的曲线弯曲程度变化较大的情况下，该方法可以规避其它压缩方法产生的压缩程度不够、丢失曲率变化特征点的问题。 相似文献
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制图综合中偏角限制道格拉斯算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种矢量数据压缩方法:偏角限制道格拉斯———普克法。该方法以道格拉斯———普克法为基础,通过角度测定的方法,取出代表曲率变化的特征点,然后使用道格拉斯———普克法进行化简。在所需要化简的曲线曲率变化频繁的情况下,该方法可以规避其他压缩方法产生的压缩程度不够、丢失曲率变化特征点的情况。 相似文献
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利用道格拉斯-普克算法化简灰度直方图,从化简后的直方图中获取图像分割的阈值。为了评估所提出算法的优劣,本文采用多峰法和大津法进行了对比实验。实验表明道格拉斯-普克算法分割某些图像具有一定的优势。 相似文献
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面向自然岸线抽稀的改进道格拉斯—普克算法 总被引：2，自引：1，他引：1
针对已有的矢量数据压缩算法应用于方向线生成过程中会忽略国家海疆权益的问题,该文提出了一种面向自然岸线抽稀生成方向线的改进道格拉斯-普克算法。首先提取自然岸线凸点作为备选分段点集,进而根据凸点与相邻两点组成的三角形面积大小筛选分段点,接着利用相邻分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点,以基于最小二乘法的拟合曲线选定最优距离阈值,并作为初始阈值,进行逐段抽稀。实验结果表明,利用本算法抽稀所得面积比、压缩率均比传统道格拉斯-普克算法有所提升,且大部分情况下误差面积也有所减少。 相似文献
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在地理信息数据生产及建库过程中往往遇到线、面要素结点稠密冗余,影响了GIS的数据质量。因此需要在保证数据一定精度的情况下进行抽稀处理,并兼顾拓扑关系正确。经典道格拉斯-普克算法对具有公共边的线、面要素抽稀会产生边裂缝的拓扑错误,因此通过研究道格拉斯-普克经典算法的基本原理,获得问题产生的具体原因。据此,在研究分析相关改进算法的基础上,提出了一种基于公共边处理的改进道格拉斯-普克算法。通过ObjectArx编程在AUTOCAD中实现了该算法,能够高效解决海量抽稀和公共边拓扑问题,达到了预期的效果,对GIS数据应用质量提升具有重要意义。 相似文献
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把空间矢量数据的压缩方法道格拉斯一普克法引入到断面数据的抽稀处理中,并对算法进行改进。首先按照一定算法进行整条断面线的粗滤处理,找出地形特征点、平面转折点、地物点等作为关键点,然后依据关键点对断面线进行分段,在段内使用道格拉斯一普克法进行细滤。通过实验能有效地抽稀断面点。 相似文献
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航天飞机极化干涉雷达数据反演地表植被参数 总被引：7，自引：0，他引：7
利用基于极化干涉测量的基本原理和相干散射模型。提出了基于模拟加温-退火算法的极化干涉雷达数据地表植被参数的反演算法，首先，对极化干涉测量的基本原理和一个考虑了地表和植被散射的二层相干散射模型进行了阐述。接着，对模拟退火算法的基本理论和基于模拟加温-退火算法的地表植被参数反演模型进行了论述，最后，利用和田地区1994年10月9日和10日的航天飞机SIR-CL波段单视散射短阵复数据进行了地表植被参数反演的计算，将反演结果与实测数据比较，表明该反演算法能以较好的精度获取地表植被的高度。 相似文献
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在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上,提出把模拟退火算法和传统遗传算法相结合的混和算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混和模拟退火遗传算法用于非线性的参数估计中。 相似文献
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矢量曲线的特征点提取 总被引：14，自引：0，他引：14
讨论了矢量曲线数据压缩的问题，介绍了Douglas-Peucker法并指出了其优缺点。提出了一种改进的Douglas-Peucker法，使速度有很大提高。还提出了一种新的方法－逐点前进法。试验表明，新方法比前述方法的保真度要好，曲线起伏变化大时速度大大快于前者。 相似文献
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随着计算机技术的发展，实时成像处理器技术的成熟，不但处理数据量越来越大，而且对成像质量要求也越来越高，实时成像处理中需要有自动聚焦算法。但是由于实时成像处理器的特殊结构和实时性要求，需要算法的计算量不能太大、不能太不确定。因此并不是所有的算法都适合用于实时处理。
主要介绍Map Drift算法的原理和实现步骤以及在实时成像处理器中的应用。文中对适合于实时成像处理器中应用的公式进行了推导，得到频域二次相位误差系数和相关峰位置的线性关系，并利用该关系在频域进行相位补偿，有效缩减迭代次数。利用一种插值来计算相关峰位置的方法，消除了离散化计算相关峰位置所带来的量化误差的影响，并在迭代过程中改进二次相位误差系数和相关峰位置关系的系数，对减少迭代次数，提高估计精度有一定帮助。最后给出仿真结果，验证算法的正确性。 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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将统计学习理论和LS-SVM用于变形分析预报,采用小生境遗传算法与交叉验证法相结合进行LS-SVM参数的选取,并用参数优选后的LS-SVM与混沌理论相结合对变形监测数据进行建模预测,并与BP和RBF两种神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于组合LS-SVM的变形数据预报模型具有良好的效果。 相似文献
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GPS导航解算中常用最小二乘算法。随着高动态用户需求精度的不断提高，且由于线性化忽略高次项，初始值精度低以及差分后剩余或放大误差的存在。导航解精度很难满足高动态用户的需求。为此，本文基于BP神经网络的非线性逼近性能。给出了基于BP神经网络的GPS导航算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹，其导航解的精度和可靠性有明显的提高。 相似文献