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在大型三维地理信息系统中,往往需要在预加载整体地形数据的基础上,对局部地形数据重新构建三角网,用于物理模拟等应用。针对这一问题,本文提出了一种三维地形的金字塔“上下采样”局部实时简化算法,实现对局部三角网地形实时高效的简化。该算法基于图像金字塔思想,通过对原始地形的三角格网执行“下采样”和“上采样”,结合“预测残差”对“下采样”的地形做局部简化,简化后的三角网十分逼近原始的高精度三角网。本文将该算法用于GeoBeans 3D平台的汽车驾驶模拟系统中。该算法生成的地形简化且稳定,随着汽车活动范围的变化,按需销毁及重构更新地形。实验证明,当预测残差阈值取0.1时,三角形个数能简化到原始数量的2/3;阈值取0.2时,三角形个数可以简化到原始个数的1/4左右。由此可见,在视觉精度允许的范围之内,该算法对地形的简化效果较好,且耗时少,满足了三维系统及车辆驾驶模拟的实时性。 相似文献
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一、引言
数字高程模型（DEM）是进行3维空间数据处理,地形分析和进行三维视景仿真的核心数据。DEM常用TIN和GRID2种数据结构形式描述,其中,TIN由于具有可变的分辨率,精度高,能较好地表现不规则地貌的形态特征,因而具有非常广泛的用途。但一般情况下,地形本身的数据量很大,当需要实现对地形的多分辨率显示时,便需要对地形数据进行简化,以得到不同分辨率的地形模型。因此,如何在保持一定精度的前提下,对原数据模型进行简化,以减少数据量,消除数据冗余便成为人们关心的一个焦点,本文对该问题进行了研究,通过删除简化地形描述误差小于阈值的点,并对局部三角网进行Delaunay最优三角剖分,从而达到简化的目的,该算法能较好地保留地形特征点,使简化后的地形与原地形保持最大的相似性。最后,利用试验对本文算法进行了验证。 相似文献
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顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有的LiDAR点云数据抽稀算法存在无法有效保留地形特征点或地形分类精度不高等问题,文章提出一种顾及地形特征的点云数据抽稀算法:利用点云中的局部极值点与点云边界点作为种子点构建不规则三角网(TIN);利用一定原则逐渐选取非种子点中的地形特征点加密TIN;然后采用一种临近三角面的平面测试策略剔除三角网中可能存在的冗余点,得到最终结果。测试结果表明:该算法在保证地形精度的前提下,能够有效地减少冗余点数量;同时,为了提高算法的实用性,该文通过大量试验给出了算法中所需参数的最优配置。 相似文献
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大规模地形实时绘制的算法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
许妙忠 《武汉大学学报(信息科学版)》2005,30(5):392-395
讨论了地形模型的多分辨率表示机制、节点评价函数、动态简化算法、裂缝的解决方法、三角网快速构建等地形可视化中的关键问题。实验结果表明，本文提出的算法实时、高效，可以满足大规模地形可视化要求。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
多波束测深数据具有海量特性,在使用过程中常需对其进行抽稀处理。针对现有抽稀算法的结果无法兼顾舰船航行安全与海底地形真实表达的问题,提出一种新的多波束测深数据抽稀算法。在根据海底地形复杂程度的不同实现地形复杂程度分类的基础上,针对平坦、一般和复杂3类不同复杂程度的地形区域提出不同的抽稀策略,使得抽稀过程顾及航行安全"取浅"原则的同时能够保留海底真实地形特征。与常用抽稀算法网格最浅点法和不规则三角网法进行对比实验,结果表明:本文算法抽稀结果在海底地形表达真实性上明显优于网格最浅点法,同时能够避免不规则三角网法抽稀时可能出现数据空白区域的问题,抽稀结果能够满足后期海图制图和海底地形构建的数据需求。 相似文献
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针对当前面匹配算法中采用Hu矩描述海底地形特征时存在细节辨识能力差而导致定位精度较低等问题,提出了一种线面组合的水下地形匹配算法。首先,引入经典TERCOM算法作为线匹配算法,改进其相似性度量方法和匹配区的搜索策略;然后,构造一种基于几何相似性的面匹配算子,用于在地形基准图中选取实测地形模型面的最优匹配;最后,设计一种基于固定阈值的线面算子的组合策略,实现水下地形匹配定位。试验结果表明,相比基于Hu矩的地形匹配算法,本文所提线面组合算法的定位精度明显提高,且稳健性更强。 相似文献
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提出了一种新颖的脉冲噪声自适应滤除算法，该算法基于数理统计和模糊数学思想，对局部数据(滤波窗口)进行均值和方差估计，并根据估计结果自动选择检噪门限，进而实现噪声检测和平滑。试验结果显示，在脉冲噪声密度小于5％时，该算法的滤波信噪比增益远高于常用滤波算法和其他同类算法；算法对平稳信号的处理效果较好。 相似文献
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通过分析三维场景实时渲染中视点无关与视点相关地形生成算法的性能,提出了优化的视点相关地形生成算法。此算法主要针对地形拆分、可视精度计算、观察视点距离计算、以及地形可见性裁剪这4个方面的策略做出了详细的阐述。并以渲染精度为衡量标准,通过实验对比分析了优化后的视点相关地形生成算法与视点无关地形生成算法的性能。除此之外,以渲染效率为标准,通过实验分析对比了优化后的视点相关地形生成算法与原视点相关地形生成算法的性能,并给出了一个运用此优化算法构建的三维地形模型。 相似文献
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在地形可视化领域,基于海量数据的全球地形3维可视化已经得到广泛关注和研究。在经典ROAM算法的基础上,提出了一种视点相关全球地形LOD模型SROAM。该算法采用正方体作为网格细分的顶层,正方体上每一个面分裂成两个三角形作为ROAM算法二叉树的根节点。给出了高程数据球面映射的方法,在动态误差计算过程中,考虑了地平线约束条件,进一步对网格进行简化。实验结果表明,此算法能实时动态地生成全球地形LOD模型,实现全球地形场景的平滑绘制。 相似文献
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Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。 相似文献
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海量地形数据管理算法一直是三维地形仿真的关键技术之一。本文提出采用金字塔模型进行地形数据管理，并给出了算法的数据结构和流程。试验证明，该算法能够有效管理海量地形数据。 相似文献
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地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D Douglas-Peucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。 相似文献