基于地图代数的最小生成树实现方法

本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。     

矢量居民地多边形多级图划分聚类方法

针对复杂居民地多边形的信息挖掘问题,提出了一种多级图划分聚类分析方法,构造居民地多边形的图模型,并通过对图模型进行粗化匹配与重构、初始化分和细化得到聚类结果.首先构建研究区域内居民地建筑物的Delaunay三角网,生成包含研究对象之间的邻接信息图;然后结合空间认知准则和人类认知的特点,采用形状狭长度、面积比、凹凸性、距...     

一种基于体素的室内三维连通图自动生成算法

为了能快速计算室内导航路径,必须使用简单的数据结构表达室内复杂的路径导航信息,室内三维连通图就是一种较好的手段。但是传统的室内精细建模重在几何模型的构建和纹理数据采集,缺乏室内三维连通图的构建。针对广泛存在室内几何模型提出一种基于体素的室内三维连通图自动生成算法,对建筑物内部进行分割和填充,将室内空间划分为离散的导航空间,通过自动语义关联提取连通关系,最终生成室内空间三维连通图。     

一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法

针对现有Voronoi图算法很多将被划分区域理想化为匀质空间，忽略了所依赖的传导方式及空间差异性的问题，该文提出了一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法。首先根据目标中心强度确定每个目标的影响权重，根据空间传导能力确定每个栅格的传导权重，然后进行十字交叉光栅扫描，在距离变换中按栅格对距离进行分解，将目标影响权重和栅格传导权重纳入变换公式，最后连通每个栅格到最近目标点的最短路径。该算法兼顾了目标中心强度、几何形状以及空间差异性，实现了异质空间下任意形状目标加权Voronoi图的生成。实验证明，该算法时间复杂度不受目标数量、分布和形状的影响，比普通Voronoi图算法更适合复杂空间下的城市影响范围划分。     

视觉认知的自适应多级岛屿群空间模式提取

针对当前电子地图显示范围以及人眼视觉分辨能力的限制,该文提出了符合视觉认知规律的自适应多级岛屿群空间模式,基于动态邻近图、最小生成树、最小面积外接矩形等概念设计了岛屿群多级空间模式提取算法。实验结果表明,该方法有效顾及了岛屿群显示的空间尺度,能够自适应地生成符合显示尺度要求的岛屿群多级空间模式,提高了空间模式识别的灵活性和有效性。     

基于最小生成树的遥感影像分割

随着遥感影像在人们生产生活各个方面的广泛应用,普通的分割算法已不适用于高分辨率遥感影像的目标识别需求。本文提出了一种基于最小生成树的遥感影像分割算法,首先根据像素间的相似性测度构建遥感影像的无向带权图,然后通过Prim算法生成遥感影像的最小生成树用于刻画影像的像素间相似性结构,并建立最小生成树的拓扑结构;在此基础上,建立基于最小生成树的分割模型,进行子树划分,从而达到影像分割的目的。模拟和真实影像的分割实验表明,本文算法是一种有效的遥感影像分割算法。     

Voronoi图生成的栅格算法

介绍了Ｖｏｒｏｎｏｉ图的矢量算法,从用于ＧＩＳ的角度分的了该方法存在在的问题和不足,提出Ｖｏｒｏｎｏｉ图生成的栅格方法,分析了利用传统的距离变换生成栅格Ｖｏｒｏｎｏｉ图的误差情况,对各种栅格算法从精度方面进行了分析,并给出空间实体Ｖｏｒｏｎｏｉ图的生成过程。     

一种最小生成树的自动纹理映射方法

针对实拍像片的纹理映射是复杂模型三维重建的关键,由于缺乏稳定而实用的二维影像与三维模型自动配准方法的问题,该文提出了一种基于最小生成树的自动纹理映射方法,实现二维影像与三维模型之间的自动配准。该方法首先建立实拍纹理影像之间的相邻关系图;然后对相邻影像进行匹配得到它们的同名像点,通过计算同名像点的惯性矩来衡量相邻影像的相邻度并把惯性矩作为图边的权;再建立最小生成树;最后层序遍历生成树依次获得当前影像,根据当前影像与其父影像的同名像点及父影像与三维模型的配准关系推导当前影像与模型的配准关系,实现自动映射。实验证明,该方法能够在保证精度的同时提高纹理映射的效率。     

机载激光雷达点云辅助的镶嵌线自动选择

本文提出了一种基于激光雷达点云辅助的正射影像镶嵌线自动选取方法。首先,利用配准后的激光雷达点云生成数字表面模型和数字高程模型,以重叠区域影像之间的相似度和梯度差异构建代价矩阵;然后,将数字表面模型与数字高程模型相减得到差值图表示地物真实的高程信息,利用自适应阈值分割将差值图划分为不同的区域,并赋予不同的惩罚系数;最后,以代价最小为标准,基于Dijkstra算法得到最终的镶嵌线。本文方法生成的镶嵌线能成功地绕开大多数障碍地物,能够满足影像拼接应用的需求。     

欧氏障碍空间的最短路径问题解法

提出了利用地图代数栅格路径距离变换原理求解欧氏障碍空间最短路径问题的方法(MA-ESPO),实现了二维障碍空间最短路径的一个栅格解法,并且把障碍物、源、汇图形都扩大到任意形态图形。给出了基于地图代数的障碍空间下距离变换方法(MA-DTO),其简便地生成了整个障碍空间所有点的趋源距离,从而成为E2生成所定义障碍空间下各任意形态图形的Voronoi图的实际方法。     

Applications of graph theory to gross error detection for GPS geodetic control networks

This paper describes a broad perspective of the application of graph theory to establishment of GPS control networks whereby the GPS network is considered as a connected and directed graph with three components. In this algorithm the gross error detection is undertaken through loops of different spanning trees using the “Loop Law” in which the individual components ΔX, ΔY and ΔZ sum up to zero. If the sum of the respective vector components ΩX, ΩY and ΩZ in a loop is not zero and if the error is beyond the tolerable limit (ε>ω), it indicates the existence of gross errors in one of the baselines in the loop and therefore the baseline must be removed or re-observed. After successful screening of errors by graph theory, network adjustment can be carried out. In this paper, the GPS data from the control network established as refence system for the HP Dam at Baishan county in Liaoning province is presented to illustrate the algorithm.     

贝叶斯网络结构学习及其应用研究

阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法 ,提出一种基于条件独立性 (CI)测试的启发式算法。从完全潜在图出发 ,融入专家知识和先验常识 ,有效地减少网络结构的搜索空间 ,通过变量之间的CI测试 ,将全连接无向图修剪成最优的潜在图 ,近似于有向无环图的无向版。通过汽车故障诊断实例 ,验证了该算法的可行性与有效性。     

特征分类与邻近图相结合的建筑物群空间分布特征提取方法

建筑物群综合过程中需要对建筑物群空间分布特征进行认知和识别。本文在分析国内外相关研究的基础上,从描述建筑物空间特征的大量指标中,利用主成份分析方法,总结并提出了有代表性的建筑物空间特征指标集:凸包面积、紧密度IPQ指标、边数和最小面积外接矩形方向,并基于这些指标研究了建筑物群的分类。在利用最小生成树邻近图(MST)划分建筑物空间子群时,考虑了建筑物成群与所处地理环境(河流和道路等因素)的关系。另外,基于最邻近图(NNG)、MST、相对邻近图(RNG)和Gabriel图(GG)4种建筑物群邻近图,提出了自动识别具有特定空间排列建筑物子群的方法,并比较分析了识别结果的影响因素和可用性。最后,选择北京某地区建筑物群为试验对象,实现了对建筑物群的分类和空间聚类,并提取了其中直线型空间排列的建筑物子群。     

采用最优生成树的正射影像镶嵌线快速智能检测

针对高分辨率遥感影像提出了一种基于最优生成树的镶嵌线快速智能检测方法。该方法利用影像亮度差异和梯度构建重叠区域差分影像并视其为带权无向图,以Bottleneck模型为基础,采用最优生成树生成方法智能检测最佳镶嵌线。该方法回避了迭代搜索过程,具有速度快、效率高的优点。试验结果表明,所提出的方法能够在保证镶嵌线质量的同时具有较高的效率,可有效解决正射影像镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。     

利用目标点最小生成树的路面裂缝检测

分析路面裂缝的成像特点,提出了一种基于目标点最小生成树的路面裂缝检测方法。最小生成树具有描述空间线性聚集特征的优点,有利于实现对裂缝的全局分析和提取。实验结果表明,对不连续裂缝的处理,本文方法优于传统方法。     

On the spatial distribution of buildings for map generalization

Information on spatial distribution of buildings must be explored as part of the process of map generalization. A new approach is proposed in this article, which combines building classification and clustering to enable the detection of class differences within a pattern, as well as patterns within a class. To do this, an analysis of existing parameters describing building characteristics is performed via principal component analysis (PCA), and four major parameters (i.e. convex hull area, IPQ compactness, number of edges, and smallest minimum bounding rectangle orientation) are selected for further classification based on similarities between building characteristics. A building clustering method based on minimum spanning tree (MST) considering rivers and roads is then applied. Theory and experiments show that use of a relative neighbor graph (RNG) is more effective in detecting linear building patterns than either a nearest neighbor graph (NNG), an MST, or a Gabriel graph (GssG). Building classification and clustering are therefore conducted separately using experimental data extracted from OpenStreetMap (OSM), and linear patterns are then recognized within resultant clusters. Experimental results show that the approach proposed in this article is both reasonable and efficient for mining information on the spatial distribution of buildings for map generalization.     

一种高效的最小独立闭合环自动搜索算法

依据图论理论,在基于生成树、余树变换的闭合环搜索算法和基于深度优先的闭合环搜索算法的基础上,提出一种高效且稳定性好的控制网最小独立闭合环自动搜索算法.