2DRE四叉树—栅格结构的变换算法

本文提出并分析了2DRE四叉树到栅格结构的变换算法。这一算法可看作栅格—2DRE四叉树变换算法的逆变换,但不是它的“反演”,而是采用了较为简洁的求交集运算以及栅格—2DRE四叉树变换算法中的编码转换方法,使得这一算法的实现更加有效,且避免了在图像较大而内存较小的情况下可能发生的“溢出”等矛盾。     

遥感图像栅格—2DRE四叉树结构变换算法

本文提出并分析了一个栅格—四叉树结构间的变换算法。栅格和四叉树这两种结构各适用于某些特定的运算,各有其优、缺点,能够互相补充。栅格结构是最常见的图像数据结构,而四又树是近年来才得到广泛的注意和应用,从而有了很大发展的一种新的数据结构。在本文中,简述了四叉树的发展,并对变换算法的基础及算法作了详细的阐述,进而对其进行了评价和分析。     

直接表达区域的四叉树链式编码

提出一种用于直接表达区域的数据结构──四叉树链式编码。与常规四叉树结构比较，该方法具有压缩率高、表达直接等优点。本文还用Ｃ语言给出具体表达式和基本算法、效率分析。     

直接表达区域的四叉树链式编码

提出一种用于直接表达区域的数据结构－四叉树链式编码。与常规四叉树结构比较，该方法具有压缩率高、表达直接等优点。本还用Ｃ语言给出具体表达式和基本算法、效率分析。     

基于自然数的线性四叉树优化构造算法

本文提出了一种基于自然数的线性四叉树优化构造算法。该算法以活动结点对照表为中间辅助结构，在图像输入过程中直接生成基于Ｎ码的四叉树叶结点。文中所列试验表明，新提出的优化算法在时间效率及内存开销方面均优于常规的构造算法。     

资源三号卫星影像中线性目标的检测技术

为了有效地进行高分辨率图像中线性目标的检测,提出一种基于Freeman链码的改进型Hough变换算法。首先,对图像进行增强和滤波处理,采用基于灰度一致化的方法对图像进行区域分割;然后,利用Freeman编码提取目标区域的边界;最后,对链码数据进行Hough变换,检测出平行线性结构。实验结果证明:该算法能有效地提取图像中平行线性目标,将其应用于资源三号卫星影像道路网目标的识别中,准确率高且实时处理性好。     

贮存全球信息的四叉树结构

四叉树四叉树层次数据结构对贮存地理数据有不少优点。此结构中,二维几何区域被递归地分解成四个象限,其中每一象限都成为四叉树的一个结点。较大的象限是四叉树较高层次的结点,较小的象限是较低层次的结点。这个结构的优点在于规则地分解以保证数据贮存、检索和处理的简单与高效。其简单性归因于分解成方形时的几何规律性;而高效则是由于只贮存那些有意义数据的结点。在Samet的著作中可找到有关四叉树的较全面的论述。大多数应用于数据的四叉树是二进制映像。而在该领域一些近代算法的发展,其成果则侧重于地学数据的处理,这些发展包括有几何特性的计算,例如面积计算、形心确定、图像比较、关联元素的标识、相邻元素的测定、距离变换、图像分割、数据平滑以及边缘增强。因为具有如此优点,若干研究者提议使用四叉树贮存地理信息。为此,还须进行一些补充性工作,其中包括将数据从栅格转为四叉树形式的程序开发。四叉树的存贮效率通过使用浅性编码技术来计算和增强。有的学者甚至还考虑到,有可能使用人工智能对—个非常大的四叉树结构的地理信息系统进行改进。很明显,这是一个大有希望的活跃的研究领域。     

一种三维GIS混合数据结构研究

本文在对三维ＧＩＳ中多种数据结构进行分析的基础上，发展了三维行程码方法，完善了有关四面体格网的理论和算法，提出了一种基于八叉树和四面体格网的混合数据结构，以及基于混合数据结构的３Ｄ ＧＩＳ概念，最后通过实验对有关理论成果进行了验证。     

四叉树编码的简易实现方法

在简要介绍四叉树编码基本思想的基础上,提出了一种简易可行的四叉树编码的方法。该方法采用自下而上的方式对栅格数据进行压缩,直接使用数组存储方式代替传统的链表数据结构,对颜色变化单一的图像能起到良好的压缩效果。     

2DRE四叉树的集合运算算法

本文提出并分析了一系列四叉树的集合运算算法。通过引入集合论,将时空复杂度较高的图像转换为简单的算术运算来进行,从而使问题的解决大大简化。文中介绍了算法的基础,详细阐述了诸算法,并对其进行了评价和分析,进而引伸到数据结构及算法的研究在应用领域中的作用和意义。     

四叉树结构在数字图像分割中的应用

本文讨论了四叉树的基本概念、图像的四叉树表示以及四叉树结构在计算机中的实现；给出了用这种算法实现分裂与合并算法的步骤。实验表明，把四叉树结构引入图像分割，收到了较好的效果。     

Delineating agricultural field boundaries from TM imagery using dyadic wavelet transforms

Agricultural field boundary information is important in the study of agricultural crops by remote sensing. In this paper, the dyadic wavelet transform is adopted to extract field boundaries directly from TM imagery. A field boundary is a set of locally connected pixels characterized by their abrupt spectral intensity variation (singularity) on the image. Preliminary extraction is made on the near-infrared Band 4 (0.76–0.90 μm) image. It is found that most of the boundaries are well characterized by the wavelet modulus maxima curves, particularly for fully vegetated fields, while better results are obtained from the NDVI image for cropped field boundaries. To extract additional boundaries while suppressing unwanted noisy edges, the wavelet transform is then applied to the Wetness image calculated by the Tasselled Cap Transform. A technique is implemented to integrate the edges extracted from each source. The combined results show that the majority of the field boundaries are delineated. The use of a single date image fails to delineate some of the fallow field boundaries and boundaries between two cropped fields with similar spectral properties. Although techniques have been applied to reduce noise, still great difficulties are encountered when trying to delineate edges that are field boundaries from all the detected singularities. Manual editing is still required to trace the remaining boundaries to obtain a complete boundary map. It is recommended that a multi-temporal data set be used to obtain a complete delineation with a fully automated algorithm.     

一种带有方向的边缘检测算子在道路边缘提取中的应用研究

提出了一种带有方向的边缘检测算子,以高分辨率遥感影像为例,进行了道路边缘提取实验。研究结果表明,与经典的LOG算子相比,该算子提取的道路边缘,断线少、噪声低,在线状地物的提取中有较明显的优势。     

平面影像到DQG像元的转换精度与效率分析

平面影像到退化四叉树格网(Degenerate Quadtree Grid,DQG)的转换是实现全球DQG无缝可视化建模的前提任务。以相交面积为权重,提出平面影像到球面退化四叉树格网的转换算法。实验利用4km分辨率256级灰度图像数据Wsiearth.tif和30m分辨率Landsat5 Level4遥感数据,详细对比分了平面影像到退化四叉树格网与平面影像到四元三角格网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的转换精度和效率。     

图像边缘信息分析中数学形态学的应用方法

在讨论和分析形态学用于多值灰度图像的原理和几种基本运算基础上，提出了应用数学形态学进行图像边缘增强和提取的原理和方法，介绍了相应结构元的构成方法及试验效果。     

基于边缘的多光谱遥感图像分割方法

从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市（Kumamoto）的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较：（1）从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;（2）从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;（3）从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势.     

一种顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法

针对传统的影像分辨率增强算法存在的缺点,提出了一个顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法。在算法中,首先通过影像分析,根据定义的3种纹理特性,确定出像素在影像中所在的位置是属于平滑纹理、一般纹理还是边缘纹理,然后根据不同的属性应用不同的滤波器进行内插增强。特别是对边缘纹理的处理,为了提高精度,是通过两次迭代来完成的。实验中利用该算法和传统的增强方法对三峡地区航空影像和武汉TM影像分别进行了处理,并用常用的影像质量评价方法对增强处理结果进行了对比评价,实验证明,所提出的算法在保持纹理、边缘方面有较大的优越性,具有实用价值。