三维激光扫描点云数据压缩方法

三维激光扫描获得的点云数据,其数据量比较大,通过分析三维激光扫描数据的特点,本文提出了两个数据压缩方法,分别为区域重心数据压缩法和基于三维TIN数据的共顶点数据压缩法,介绍了两种数据压缩方法的原理和实现过程,并对区域重心数据压缩法进行实例分析,得出了压缩结果。     

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。     

一种三维数字高程数据压缩过程

减少数据量将为减少计算机数据储存空间和数据处理时间提供许多便利。本文描述了一种三维数字高程数据压缩过程，文章首先简要地概述了数字地形数据获取的某些方法，与实际试验一起，详细描述了这种新的 过程，提供了本文所建议的算法与目前备择算法的比较研究结果。     

八叉树的三维行程编码

八叉树结构是３ＤＧＩＳ中一种研究和应用最为广泛的栅格数据结构。在对线性八叉树编码方法进行分析的基础上，将行程编码技术引入八叉树的数据压缩，形成三维行程编码方法。并对三维行程编码的八叉树显示方法进行讨论，利用实验对上述研究内容进行验证     

八叉树的三维行程编码

八树树结构是３Ｄ ＧＩＳ中一种研究和应用最为广泛的栅格数据结构。在对线性八叉树编码方法进行分析的基础上，将行程编码技术引入八叉树的数据压缩，形成三维行程编码方法。并对三维行程编码的八叉树显示方法进行讨论，利用实验对上述研究内容进行验证。     

矢量数据压缩的Douglas-Peucker算法的实现与改进

分析曲线磁量数据压缩的Douglas-Peucher算法及相关理论，给出该算法的递归实现方法，并提出利用径向距离作为补充的约束条件，以控制数据压缩的面积误差和保持原始曲线的光滑形态。     

等高线数据压缩算法的分析与应用

本文介绍了目前常用的三种等高线数据压缩方法，对这些算法进行了分析比较，并在此基础上建立了等高线数据压缩软件包。     

一种新的等值线数据压缩算法

本文在传统的数据压缩方法之上提出了一种新的数据压缩算法，该算法理论简单，压缩光滑有效果，通过该法能删除冗余数据，减少数据的存贮量，提高了后读工作的速度和精度，并用实例验证了该算法的正确性。     

无人机遥感数据压缩解压缩系统的设计和实现

无人机遥感数据压缩与解压缩系统是无人机数据传输链路中的重要组成部分。针对数据传输中的设计问题,本文分别给出了3种无人机航空遥感数据传输与压缩系统方案设计,阐述了数据压缩原理与实现方法,重点对有损压缩算法进行了研究。通过影像自适应分块,离散余弦变换(DCT)、量化及Huffm an编码等实现了遥感影像的压缩程序。在此基础上,从软件结构和硬件体系两方面对压缩程序进行优化,实现了嵌入式遥感数据压缩系统的开发。无人机遥感系统实验表明:遥感图像压缩系统运行正常,遥感图像数据压缩比达到1?13。飞行实验中图像的实时显示也检验了无人机遥感图像解压缩程序的正确性和稳定性。     

基于最小二乘拟合的GPS数据有损压缩算法

为了解决车辆监控中心海量GPS数据的存储问题,给出了一套基于最小二乘法拟合速度的GPS数据压缩和还原算法。对实测GPS数据以及压缩还原后的数据,研究表明,基于最小二乘法拟合速度的GPS数据压缩和还原算法可有效提高GPS车辆定位数据的压缩率和还原后的精度。     

基于三维激光扫描数据的构筑物三角构网模型

三维激光扫描可以快速获得表面物体的三维空间的点云数据,但其数据量比较大,此外要利用这些点云数据表示构筑物表面,还需要建立表面数学模型。首先分析了激光扫描数据的采集原理和数据基本特点,具体给出了表面平面三角网生长算法,在此模型的基础上,利用三角形构成面后法线间夹角为判断依据,提出了空间三角构网的模型,并针对数据的复杂性和物体表面的不规则性,提出空间分区三角构网的方法,并以同济大学孔子头像为例给出了具体的实现方法。     

矢量化多边形优化方法

从地理空间数据不确定性理论出发,提出了矢量化多边形的优化方法。该方法通过对矢量多边形进行"磨角插值"和基于可接受域限定的自适应滤波平滑处理,以此来削弱由空间数据表示不确定性造成的误差,使矢量化多边形最大限度地逼近地理实体真实轮廓。采用基于全局阈值的DP算法进行压缩处理,消除了数据冗余。从压缩比、位置误差及处理效率3个方面进行对比实验,验证了所提方法的有效性。     

Generalization of 3D building texture using image compression and multiple representation data structure

Textures are an essential part of 3D building models and often consume large portions of the data volume, thus making visualization difficult. Therefore, we propose a multi-resolution texture generalization method to compress the textures of 3D building models for dynamic visualization at different scales. It consists of two steps: image compression and texture coloring. In the first step, texture images are compressed using wavelet transformation in both the horizontal and the vertical direction. In the second step, a TextureTree is created to store building texture color for dynamic visualization from different distances. To generate a TextureTree, texture images are iteratively segmented by horizontal and vertical dividing zones, until each section is basically in the same color. Then the texture of each section is represented by their main color and the TextureTree is created based on the color difference between the adjacent sections. In dynamic visualization, the suitable compressed texture images or the TextureTree nodes are selected to generate 3D scenes based on the angle and the distance between the viewpoint and the building surface. The experimental results indicate that wavelet based image compression and the proposed TextureTree can effectively represent the visual features of the textured buildings with much less data.     

基于簇模型的矢量地图数据的高效压缩方法

提出了一种适用于矢量地图的高效压缩方法,该方法通过建立坐标增量的簇模型对矢量地图进行压缩,从而降低其存储空间.实验结果表明,本文方法能够取得较高的压缩比, 保持压缩结果几何形状的相似性,而且具有较大的灵活性,能够根据不同的需求生成不同压缩比的矢量地图.     

一种快速有效的大数据区域网平差方法

针对摄影测量影像来源多样化、复杂化、大数据化等趋势,传统区域网平差算法在应对当前复杂多变的数据来源,矩阵排列毫无规律的法方程结构以及大数据量带来的高内存需求和低计算效率等问题上,遇到了前所未有的挑战,为了解决上述难题,本文引入了预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,同时使用一种块状法方程系数矩阵压缩存储格式,构建了全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了直接对法方程系数矩阵的求逆,压缩了法方程系数矩阵所需的内存空间,使得本文算法比传统算法所需计算机内存空间大幅减少,平差计算速度明显提升,同时保证了计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文方法对4500张影像、近900万像点数据的平差计算在普通电脑上仅需要约15min,且计算精度达到子像素级。     

基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法

分析了常规压缩算法(如Douglas-Peucker算法)压缩无拓扑多边形数据会产生公共边界不一致现象,认为出现此现象的原因是多边形公共边界的压缩起始点选择不一致,进而提出了一种新的基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法。算法原理包括:首先将多边形公共边界的两个端点作为约束点处理,使得多边形从约束点处逻辑上分成几段;然后利用常规压缩算法进行分段压缩,使每一多边形公共边界的压缩初始点一致,从而保证了无拓扑多边形数据的一致性压缩;最后大量试验验证了此算法的有效性。     

Encoding and compressing hexagonal raster data by the Gosper curve

This article mainly introduces a class of encoding and compression methods for hexagonal raster data. A new encoding mode is established with the introduction of the Gosper curve, which has good spatial aggregation. On this basis, straightforward encoding, lossless coding compression, and lossy coding compression can be carried out. First, the bidirectional correlation between the Gosper curve and the hexagonal grid data is established, and the Gosper coding value of each raster unit is determined. Then, the lossless compression of the data is completed by performing run‐length encoding on the coding set. Following the Gosper curve trend, partial grid units are semantically changed via adjacent fusion under certain threshold constraints. The run‐length encoding is carried out again to complete the lossy compression and further reduce the amount of encoding required. A break‐detection step is added during the process to avoid regional breaks. The experimental results show that the proposed method can efficiently compress data. Additionally, data compression of multi‐resolution and varying fusion thresholds is explored to summarize general patterns. Finally, the method proposed is compared with traditional row‐coding compression in hexagonal and quadrilateral grids to highlight its advantages for hexagonal raster data.     

小波变换块自适应矢量量化压缩SAR复图像

随着高分辨率合成孔径雷达的快速发展,SAR系统中所含的数据量越来越大,必须对大量的复图像数据进行压缩,SAR复图像数据的压缩不同于SAR实图像的压缩,通常对相位特性的保持要求很高,所以压缩SAR复图像成为研究中的难点。在分析复图像数据经过小波变换后的相关性变化,研究了使用小波变换块自适应矢量量化(WT-BAVQ)压缩合成孔径雷达复图像的理论依据及具体方法。对一幅复图像进行压缩和解压缩,计算其平均空域相关值和平均相位相关系数,给出了解压缩之后的图像。与块自适应矢量量化(BAVQ),小波变换矢量量化(WT-VQ)小波变换块自适应量化(WT-BAQ)进行了性能比较。实验结果表明,在相同压缩比的条件下,小波块自适应矢量量化算法的平均空域相关值最高。     

Integrated compression of vehicle spatio‐temporal trajectories under the road stroke network constraint

With fast growth of all kinds of trajectory datasets, how to effectively manage the trajectory data of moving objects has received a lot of attention. This study proposes a spatio‐temporal data integrated compression method of vehicle trajectories based on stroke paths coding compression under the road stroke network constraint. The road stroke network is first constructed according to the principle of continuous coherence in Gestalt psychology, and then two types of Huffman tree—a road strokes Huffman tree and a stroke paths Huffman tree—are built, based respectively on the importance function of road strokes and vehicle visiting frequency of stroke paths. After the vehicle trajectories are map matched to the spatial paths in the road network, the Huffman codes of the road strokes and stroke paths are used to compress the trajectory spatial paths. An opening window algorithm is used to simplify the trajectory temporal data depicted on a time–distance polyline by setting the maximum allowable speed difference as the threshold. Through analysis of the relative spatio‐temporal relationship between the preceding and latter feature tracking points, the spatio‐temporal data of the feature tracking points are all converted to binary codes together, accordingly achieving integrated compression of trajectory spatio‐temporal data. A series of comparative experiments between the proposed method and representative state‐of‐the‐art methods are carried out on a real massive taxi trajectory dataset from five aspects, and the experimental results indicate that our method has the highest compression ratio. Meanwhile, this method also has favorable performance in other aspects: compression and decompression time overhead, storage space overhead, and historical dataset training time overhead.     

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。