基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现

介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法。该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度，反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀，直至达到指定的宽度为止，最后提取出膨胀后图像的边界。该算法具有思路简单，算法稳定，易于实现的特点。     

基于等高线膨胀生成规则格网DEM的算法

介绍一种通过等高线膨胀生成格网的新算法,该算法将等高线栅格化并交替进行4连通和8连通膨胀,两条相邻等高线膨胀的交界处即为相邻等高线的中间等高线,将新产生的等高线通过界线提取加入到栅格等高线中并继续扩张,重复进行直到没有新的中间等高线生成为止.该算法具有易于实现、程序运行速度快、效果较好、生成的差值小和对硬件要求不高等优点.     

基于等高线膨胀生成规则格网DEM的算法

介绍一种通过等高线膨胀生成格网的新算法，该算法将等高线栅格化并交替进行4连通和8连通膨胀，两条相邻等高线膨胀的交界处即为相邻等高线的中间等高线，将新产生的等高线通过界线提取加入到栅格等高线中并继续扩张，重复进行直到没有新的中间等高线生成为止。该算法具有易于实现、程序运行速度快、效果较好、生成的差值小和对硬件要求不高等优点。     

基于Landsat-7影像的缺行修复算法对比分析

采用人为制作的缺行模拟数据,基于Matlab平台对其中4种修复算法——全局直方图匹配修复算法、局部直方图匹配修复算法、自适应窗口直方图匹配修复算法以及自适应窗口回归图像修复算法编程实现图像修复,定量比较4种算法修复效果。结果表明,当修复缺行数据宽度较大的图像时,无论缺行数据位于图像何处,全局直方图匹配修复算法修复效果最理想;当修复缺行数据位于图像内部且宽度较小的图像时,自适应窗口回归修复算法修复效果最理想。     

基于ENVI+IDL的水体提取后处理实现研究

通过IDL语言调用ENVI二次开发函数库,首先基于多波段谱间关系法实现华南山区细小水体的自动提取,然后利用数学形态学膨胀滤波算法对图像进行断线连接和小孔填充,最后通过对比形态学腐蚀算法和Pavli-dis异步细化算法对图像进行细化处理,从而得到比较理想的细小水体。结果表明:该方法能够有效解决水体提取后断线连接、空洞填充及细小水体细化等问题,从而为水体自动、快速提取和分类提供有力帮助。     

腐蚀膨胀算法在三维重构中的应用

分析了血管切片的样本图像,提出了一种基于图像腐蚀膨胀获得切片中心和边缘线的算法,真实快速地实现了血管的三维重构。     

Google Earth中类缓冲区算法

Google Earth缺乏空间分析功能,为在其中实现类似GIS软件的线状要素缓冲区分析,提出三种箅法,分别是加密点算法、点到线段距离算法和类栅格算法.结合天然气管道巡线监控系统中自动识别巡线工与管道的距离是否超限的功能,阐述三种算法的原理及优缺点比较.在精度要求不是非常严格时,此三种算法具有很强的实用价值.     

结合笔画宽度变换与几何特征集的高分一号遥感图像河流提取

从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以确定或噪声严重的的图像,基于水体光谱分析或纹理分析的方法并不十分适用。高空间分辨率图像中的河流一般结构不规则,更可能由于各种原因致使河流的局部与整体拥有不一样的光谱特征和纹理特征,然而在一些遥感图像中,河流可能在大范围内具有近似一致的宽度,基于此,提出了结合笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)和几何特征集(geometric feature set,GFS)的河流提取方法。首先,使用Canny算子提取图像边缘,并把边缘图作为SWT算法的输入,得到笔画宽度图;然后,使用连通域标记算法对其中的像元进行分组,接着根据构造的GFS来对分组之后得到的连通域进行筛选;最后,对剩下的连通域进行孔洞填充。使用高分一号(GF-1)近红外波段进行实验的结果表明,该方法能够在完整提取目标河流的同时很好地抑制噪声。同时,该方法在提取效果和算法稳定性上明显优于乘性Duda算子和区域生长算法。     

一种有效的线状缓冲区生成算法

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一.本文对线状缓冲区算法做了进一步改进,提出一种基于轴线转折点旋转生成线状缓冲区的算法,简化了线状目标缓冲区边界的生成过程,较好地解决了双线的等宽性.最后用实验数据对算法进行了测试,结果表明算法是可行的.     

地块四至提取算法的设计与实现

地块四至是土地确权工作中必填的属性之一,虽已有诸多四至提取算法,但由于地块复杂多变,一般的算法难以满足复杂地块的提取要求.本文在结合了已有算法的基础之上,充分考虑了复杂和特殊地块的情况,提出了一种更适用的缓冲区四至切割算法.文中不仅描述了已有算法,还将新算法的设计思路、原理、特殊情况考虑以及实现等进行了详细阐述.实践表...     

非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较

为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。     

SGBM算法与BM算法分析研究

立体影像匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,直接决定重建质量和效率,具有重要研究价值。本文着重对比分析半全局匹配(SGBM)、BM两种匹配算法,分别对Tsukuba、Satellite model等标准立体图对进行匹配实验,分析算法的匹配速度、匹配效果,总结算法的性能及其特点。     

Dijkstra 最短路径算法的一种高效率实现

在已存在的一些最短路径算法测试总结的基础上,根据ＧＩＳ中网络计算的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法中快速搜索技术的实现入手,提出了一种Ｄｉｊｋｓｔｒａ 最短路径算法的高效率实现方法。     

基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法设计

针对动态变化交通流下的最优路径问题,提出基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法。并用试验与仿真说明该算法可以迅速完成动态最优路径的计算。结果显示,在处理该路段突发的交通堵塞状况时,该算法可以节约行驶权重百分比大约在30%～60%。     

SLIC算法和OTSU算法结合的道路提取方法

针对基于像素的道路提取方法的不足,使用一种基于超像素分割算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)和自适应阈值分割算法(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法)相结合的道路提取方法,可以较好地解决在遥感图像中分辨率较高所造成的非道路地物对目标的噪声影响.该方法使用SLIC超像素分割算法对影像进行分割处理,再用改进的K-means聚类算法对分割后的超像素影像进行非监督分类,根据GVI值对分类后的影像中的植被及水体信息进行过滤,对过滤后的影像进行基于OTSU的分割,最后对分割影像进行后处理获得完整道路网.经过定性和定量分析后得出,此方法在道路提取上有较好的表现.     

一种Apriori的改进算法

提出了一种Apriori算法的改进算法 ,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法 ,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较 ,该算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级 ,非常适合挖掘数据库、长模式的关联规则。     

改进的CGLS迭代正则化法在内插平面坐标转换中的应用

内插算法用于测量平面坐标转换时,经常会遇到因矩阵的病态导致坐标转换精度差、甚至转换失败的问题。文章基于改进的CGLS迭代正则化算法进行抗病态研究。算例研究表明,改进后的算法能够很好地消除病态矩阵影响,获得相对较高精度的转换坐标。     

SA算法优化BP神经网络应用于GPS高程拟合

BP神经网络算法用于高程拟合有训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,基于BP算法学习特点,模拟退火算法（SA）在局部极小处的概率突变性,本文作者有效结合BP和SA算法,提出一种SA优化BP神经网络算法的BPSA混合学习策略,并以实例验证了该算法的有效性。     

融合增强型模糊聚类遗传算法与ISODATA算法的遥感影像分类

针对ISODATA算法预设参数较多,其聚类中心与最优迭代数目很难预先准确设定,且在聚类时没有将影像自身特点充分考虑,对个体适应度函数重视不够的问题,本文提出一种融合增强型模糊聚类GA与ISODATA的聚类方法,对聚类原型矩阵进行编码,构造隶属度矩阵,解求个体适应度函数值,在影像特征空间中搜索得到样本全局收敛极值点。通过试验证明,该方法能避开随机初选值的敏感问题,避免聚类过程的随机性,使分类结果与实际情况更为接近,该算法精度优于传统的ISODATA算法与模糊聚类GA算法,提高了分类的精度,整体效果较好。