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分析了常规压缩算法(如Douglas-Peucker算法)压缩无拓扑多边形数据会产生公共边界不一致现象,认为出现此现象的原因是多边形公共边界的压缩起始点选择不一致,进而提出了一种新的基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法.算法原理包括:首先将多边形公共边界的两个端点作为约束点处理,使得多边形从约束点处逻辑上分成几段;然后利用常规压缩算法进行分段压缩,使每一多边形公共边界的压缩初始点一致,从而保证了无拓扑多边形数据的一致性压缩;最后大量试验验证了此算法的有效性. 相似文献
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简单矢量数据多边形裁剪问题的图模型 总被引：2，自引：0，他引：2
无拓扑信息的矢量数据多边形裁剪问题是解决GIS叠置分析的基础。本文借鉴GIS中弧段结点模型的思想，建立描述两多边形集合间裁剪问题的图模型，以解决现有算法实现在处理大数据量裁剪时暴露的问题。本模型运用图中定义的顶点和边分别表示结点和弧段，使集合间实体的关联性得以增强，结果区域边界的重组过程得到简化。针对海量数据的存取特性，设计并实现了该模型的数据组织方式及其构建算法。最后以大数据量GIS叠置分析为例, 将本文实现与Vatti算法实现加以比较，实验表明，本实现在进行大数据量的两多边形集合裁剪时效率较高；同时，程序具有合理调配其内存空间中栈和堆资源使用的能力，这使其健壮性强于后者。 相似文献
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传统的基于矢量计算的多边形裁剪算法的时间复杂度介于O(Nlog N)~O(N2)之间,且计算过程与特定的复杂数据结构耦合紧密,难以进行底层优化和细粒度并行化。在满足一定误差要求的前提下,采用栅格化处理思想可以实现多边形快速裁剪。本文在已有多边形裁剪算法特征的基础上,提出了一种基于栅格化处理思想的多边形裁剪算法——RaPC算法,并对其误差进行了分析和讨论。试验结果显示,RaPC算法的计算效率随网格单元增大呈幂函数规律降低;当网格大小恒定时,RaPC算法效率随多边形顶点数量呈线性增长,计算时间复杂度为O(N);在处理小数据集时Vatti算法表现出了较高效率,但是在处理包含大量顶点的多边形叠加时,RaPC算法更为高效;RaPC算法的面积误差与网格大小直接相关,提高网格空间分辨率可以有效地降低面积误差。RaPC算法在处理包含大量顶点的多边形叠加分析时比Vatti算法更为高效。 相似文献
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一种有效的复杂多边形裁剪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于扫描线思想和梯形分割技术的多边形裁剪算法,其主要步骤包括:计算主多边形(集)与窗口多边形(集)的交点,提取所有交点和多边形边界结点的纵坐标(y)并进行排序;以排序后的y作水平扫描线,分别对主多边形和窗口多边形进行梯形分割,获得两组梯形集合;对这两组梯形集合逐行执行梯形单元"交"运算,最后对结果交集进行边界追踪建立裁剪多边形。实验结果表明,该算法具有较好的计算效率,是一种比较实用的多边形裁剪算法。 相似文献
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基于Visual C++平台的多边形裁剪算法实现 总被引：1，自引：0，他引：1
详细叙述了利用VisualC++提供的函数进行多边形裁剪的算法实现过程,并给出了多边形带"岛”情况的具体处理方法. 相似文献