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地图线状符号图案单元的优化配置方法 总被引:11,自引:2,他引:9
在分析地图线状符号的分解与组合等特征的基础上,提出了线状符号的优化配置方法和常见的线状符号之间的空间关系的处理方法,并着重讨论了顾及格式塔理论的虚线型线状符号优化配置算法。 相似文献
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分析了地图自动成图中斜坡坡面符号生成算法的基本原理,据此将斜坡分成梯形斜坡、矩形斜坡、倒梯形斜坡三种类型,并概括了他们的特点,介绍了已有的斜坡坡面符号生成算法及其优缺点,在此基础上,提出了一种基于约束Delaunay三角网的斜坡坡面符号生成算法,对预处理后的上下坡脚线建立约束Delaunay三角网,根据三角形组合的不同特点,将三角形的组合分类成两种类型,依次寻找匹配点,最后生成斜坡符号线。此算法避免了斜坡坡面符号线相交等情况,亦可用于栅栏等地图符号的自动生成。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于等高线树和Strip树的等高线拓扑一致性化简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于等高线树和Strip树的等高线拓扑关系一致性化简算法,该算法可完全确保等高线在化简后不会发生自相交和相互间的相交,且化简后的等高线顶点集合是化简前等高线顶点集合的子集。 相似文献
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提出了一种基于多重判据的线状符号自动跟踪算法。该算法根据线状符号的三个特性,由多级灰度影像为基础抽取信息,以形成多重判据,由此可有效地跟踪线状符号。该算法在实际系统中得以实现,并在生产单位得以应用。 相似文献
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对图像信息隐藏chi-square检测算法的特性进行了剖析,介绍了改变隐藏载体的分布特性、非LSB(least significant bits)嵌入和随机嵌入三种抗检测的算法思想,分析了EzStego v2.0b3和Jsteg v4.0隐写软件隐藏算法存在的弱点,并进行了改进,达到了抵御chi-square检测法的目的。 相似文献
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同一结点上弧-弧拓扑关系的建立对多边形的自动生成具有重要意义,为了更好地描述同一结点上弧段间的拓扑关系,本文在考虑算法效率、可靠性和稳定性的基础上,通过引入方向夹角和类方位角概念,提出并实现了一种建立结点上弧-弧拓扑关系的类方位角算法.为检验算法的有效性,选取两个城市的道路交通网络进行了拓扑构建实验,通过与传统角度算法... 相似文献
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基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。 相似文献
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多级道路网的最优路径算法研究 总被引:12,自引:1,他引:11
针对大区域道路网的最优路径问题,分析了现有算法的不足,提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题,论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出,该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计理论的机器学习算法,在解决小样本、非线性及高维模式识别中有独特的优势。本文基于MODIS数据的高维特征,采用支持向量机算法对MODIS数据进行分类,并对其在MODIS影像分类中的方法进行了研究,指出了支持向量机分类方法的优越性。 相似文献
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基于VTK的Delaunay三角网生成研究 总被引:2,自引:0,他引:2
Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途.经过20多年来的研究,它的生成算法已趋于成熟.本文简要介绍了Delaunay三角网的定义及其特性,在简单回顾和评价分割一归并法、逐点插入法、三角网生长法等三类主流算法的基础之上,初步探索了基于vtk类库的De1aunay三角网生成过程,并以实例显示了效果. 相似文献
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在脉冲星导航中,角位置误差是主要的误差源之一。因此本文基于X射线脉冲星导航,提出了一种修正扩维无迹卡尔曼滤波(MASUKF)算法进行角位置误差的改进。MASUKF算法在原扩维无迹卡尔曼滤波(ASUKF)算法的基础上加入了Roamer延迟的高阶项,并将其作为误差项,将修改后的误差项代入状态方程与量测方程中,即可进行仿真分析。在仿真中,首先将ASUKF算法与UKF算法进行对比仿真模拟试验,结果显示ASUKF算法能显著地提高约45 m的定位精度,在X、Y、Z 3方向的速度误差估计精度约提高了20%;然后比较ASUKF与MASUKF算法,结果显示MASUKF算法较ASUKF算法的速度误差与位置误差的估计精度均提高2%以上。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献