附有限制条件的逐点压缩算法的设计与实现

讨论矢量数据压缩问题,着重介绍Douglas-Peucker算法,并分析该算法在矢量数据压缩过程中的局限性,提出附有限制条件的逐点压缩法.新的算法存满足给定限差的前提下,能够对曲线进行实时分析,并很好地考虑了目标曲线之间的相互关系.试验表明,该算法与Douglas-Peucker算法相比,不仪克服了后者在数据压缩过程中的局限性,且存数据压缩率和算法效率方面都得到了改进.     

具有预测功能的曲线矢量数据压缩方法

曲线矢量数据的压缩在计算机图形学与计算机自动制图中着极其重要的意义。本文在深入研究了曲线矢量数据压缩的有关理论和常用算法之后，提出了一种具有预测功能的曲线矢量数据压缩方法。该方法在满足给定精度限差的条件下，能够对曲线变化进行实时分析，并自动从组成曲线的点序中抽取压缩比最大的保留点序。     

矢量数据的优化压缩研究

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。     

移动GIS中的空间矢量数据压缩方法

空间数据的压缩对于空间数据无线移动网络以及提高整个移动GIS系统的效率来说是一项很重要的工作。文章针对移动GIS系统中的矢量数据压缩问题进行了总结与综述。首先分析了矢量地图数据压缩的原因并给出了其定义;然后对传统的矢量数据压缩方法作了简单的介绍;最后对经典的Douglas—Peucker方法的改进方法,小波技术压缩方法和第二代小波压缩方法进行了详细的分析。     

矢量金字塔与R树融合模型研究

主要围绕如何在移动设备上快速显示大数据量的面(线)状矢量数据,结合多级空间索引和矢量数据压缩提出了一种基于多尺度R树的矢量数据模型,该模型可用于资源有限的移动设备。首先按照比例尺对矢量数据进行不同级别的压缩,再将不同比例尺下的处理结果通过多尺度R树索引组织存储。通过这种方法可以达到在不同比例尺下显示不同详细程度的几何对象。试验采用湖南1∶10 000的林业资源小班数据来验证该模型的可行性和效率。     

多进制小波在矢量地图数据压缩中的应用

矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用。利用多进制小波变换理论和矢量地图数据的特点,提出了基于多进制小波变换的矢量地图数据压缩的模型和方法,并从理论上分析了多进制小波变换与二进制小波变换的相互联系、区别及多进制小波变换所具有的优良特性。在对实际数据试验的基础上,分析了利用多进制小波变换得到的矢量地图数据具有多层次、多细节、能够保持良好形状结构特征的性质。     

抗差滤波和重要点提取相结合的压缩算法及应用

InSAR监测成果中含有大量的冗余信息,影响形变机理反演计算分析的效率,需要进行压缩处理。结合InSAR数据特点和后处理需求,提出了基于重要点提取的矢量压缩法,该方法原理简单,压缩效率高。顾及到InSAR成果含有各种误差,影响成果的可靠性和压缩效率,提出了将抗差滤波和重要点提取相结合进行InSAR监测成果的数据压缩。实例验证抗差滤波具有较好的抗差能力,提取的等值线光滑可靠;相比于重要点提取的直接压缩算法,基于抗差滤波的压缩算法具有更高的压缩比,能够更好地反映特征信息。     

无拓扑矢量数据快速压缩算法的研究与实现

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。     

单调链与二分法的Douglas-Peucker改进算法

针对Douglas-Peucker(D-P)算法对一些较复杂的曲线进行压缩时易产生自相交等错误,阻碍其在数据压缩方面的应用的问题,该文基于单调链与二分法,对D-P算法进行改进。该方法首先利用D-P算法对复杂曲线进行压缩,并将压缩后的曲线分成若干单调链;其次利用二分法对相交的单调链进行快速精确定位,并对相交的单调链进行处理,从而解决自相交问题。通过实验验证,在处理矢量数据压缩中自相交的问题时,改进的D-P算法在算法效率、压缩率和算法精度等方面都具有较好的效果。     

顾及最大绝对误差的频率域矢量数据压缩算法

针对传统的基于离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）的矢量数据压缩算法局部误差较大和计算复杂度高的问题,提出了一种顾及矢量数据最大绝对误差的快速近似DCT压缩方法。首先,结合现有矢量数据拓扑关系,构造矢量数据块;其次,根据近似DCT变换正交性的特点,计算约定矩阵的最优化解,将计算复杂度最低的解设为近似DCT变换的转换矩阵;最后,结合矢量数据近似DCT变换和精确DCT变换的总能量差,计算重构数据的最大绝对误差,对超过误差阈值的数据进行三次样条插值,最大限度地保证矢量数据精度。实验结果表明,该方法计算复杂度较低,压缩速度快,在降低压缩率的同时,能较好地保持空间数据的拓扑关系和数据精度。     

一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法

基于矢量地图数据特点,提出了一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法,即在嵌入水印信息之前对数据进行道格拉斯-普克法压缩,然后在特征点中嵌入水印信息。实验分析表明,提出的水印算法在抗数据压缩方面具有较好的效果。     

基于Douglas-Peucker的面状矢量数据压缩算法

Douglas-Peucker算法通常用于线状矢量数据压缩,但是该算法未考虑空间对象之间的拓扑关系。矢量数据中面状地物由多条线闭合组成,使用该算法进行面状数据压缩时容易造成公共边出现"裂缝"或者自相交等状况,使得压缩后数据失真。针对该问题,本文提出一种考虑空间对象拓扑关系的面状矢量数据Douglas-Peucker压缩算法,即先对多边形进行分段处理,提取出公共边和非公共边,结合边的拓扑关系,再利用Douglas-Peucker算法进行数据压缩。实验表明,该方法能较好地保留面状数据的图形特征,保留了拓扑关系,解决了公共边压缩后出现的问题。     

顾及曲线走向及局部面积特征的矢量数据压缩算法

目前,矢量数据压缩算法存在曲线压缩精度与压缩效率不能共存的问题,基于此,本文以带有径向约束的Douglas-Peucker算法为基础,提出一种顾及曲线走向和局部面积特征的矢量数据压缩算法。该算法首先通过带有径向约束的Douglas-Peucker算法提取曲线的特征点;然后,提取各个局部曲线段形态特征点以判断局部曲线段走向特征;最后,根据曲线段走向对预先提取的各个特征点的位置进行局部微调,完成矢量数据的压缩。该算法创新在于通过局部微调特征点位置的方式使压缩后曲线较好地反映了原曲线的局部走向,并且减小了曲线局部面积偏差。实验表明所提算法在保证压缩效率的同时能够有效降低局部位移偏差和面积偏差,使压缩后曲线较好的反映原曲线形态特征。     

矢量地图点数据的盲水印算法

矢量地图点数据存储具有无序性。针对线数据的矢量地图水印算法不能直接应用于点数据的问题,该文提出了一种矢量地图点数据的盲水印算法。该算法将点数据的直角坐标转换为极坐标,自适应的划分扇形网格区域,并采用坐标映射与量化的方法嵌入水印信息。实验证明,该算法对裁剪、平移、删点、投影和坐标变换等操作,具有较好的鲁棒性,尤其是对裁剪操作,鲁棒性较强。     

一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法

基于矢量地图数据特点,提出了一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法,即在嵌入水印信息之前对数据进行道格拉斯-普克法压缩,然后在特征点中嵌入水印信息.实验分析表明,提出的水印算法在抗数据压缩方面具有较好的效果.     

一种面向对象的CVA变化检测方法

以两期0.3 m分辨率图像作为变化检测对象,辅以矢量数据,以图斑为最小处理单元,采用面向对象的变化矢量分析(Change Vector Analysis,CVA)方法预测变化图斑。为提高预测精度,图像的特征采用多尺度下的光谱、纹理和局部不变特征的方法提取。实验结果表明,本文采用的方法,其预测准确率与同尺度下图像特征提取的方法相比有了一定程度的提高。     

云环境下海量矢量数据叠置分析方法研究

针对当前单机环境下海量矢量数据叠置分析效率低的问题,提出了云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法;设计了海量矢量数据在云环境下的存储模型GeoWKT;基于该模型研究了云环境下海量矢量数据并行划分方法,有效避免了云环境下并行叠置计算中负载不均引起的计算效率低的问题,为数据密集与计算密集型并行叠置计算提供了新的尝试。实验结果表明,相较于传统的单机GIS软件,该方法在保证计算结果正确性的同时,显著提高了叠置分析的计算效率,证明了本文提出的基于云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法的正确性和有效性。     

基于统计的边缘阈值检验方法

本文提出了建立在统计分析的基础上边缘阈值检验方法,每个像素的阈值由像素处的梯度矢量的统计特性决定,这些梯度矢量的统计量用来确定边缘像素选取是否合理,从所获得的结果来看,该方法与以往的边缘检测方法不仅是一致的;而且该方法输入参数值产生的结果比其他边缘检测方法更稳定。     

地景模型的简化与快速绘制方法研究

在分析地景模型数据特点的基础上，提出了地景模型简化的判决准则，并根据该则提出了基于视点的区域数据抽取与简化方法以及基于法矢量的细节模型简化方法。实验结果表明，使用该方法数据压缩量大，绘制速度快，且逼真度无明显变化。     

一种基于统计的边缘阈值检验新方法

提出了建立在统计分析的基础上边缘阈值检验方法,每个像素的阈值由像素所处的梯度矢量的统计特性决定,这些梯度矢量的统计量用来确定边缘像素选取是否合理,从所获得的结果来看,该方法与以往的边缘检测方法不仅是一致的;而且,该方法输入参数值产生的结果比其它几种边缘检测方法更稳定。