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991.
Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。 相似文献
992.
为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。 相似文献
993.
994.
995.
脆弱水印可以实现对数据内容真实性的认证,并对发生变化的位置进行定位,鉴此,本文提出了一种点约束分块的矢量地理数据精确认证算法。在认证内容嵌入过程中,首先,按照点约束的方法对矢量地理数据进行分块,并将每块的数据点进行空间位置关系的“之字形”排序,建立数据点之间的位置关系;然后,将相邻点生成的脆弱水印信息嵌入到当前点。在内容精确认证时,比较原始的水印信息与提取的水印信息,判断二者是否相同来鉴别数据是否更新。将本文算法与均匀分块的方法进行了对比实验,结果表明,本文提出的认证算法能实现在数据更新时的精确认证,并可实现要素删除的精确认证,在检测数据变化时可对修改位置进行定位与标记。 相似文献
996.
随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树(Number-K Dimension Tree)数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化(数据量和数据空间范围变化)的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。 相似文献
997.
城市建筑是城市形态的重要组成部分,而建筑高度对城市三维空间形态有重要的影响。目前,对城市二维形态的研究较为丰富,而对城市三维起伏形态特征及其空间分布格局方面研究较少,对城市上空利用程度及发展规律认识仍相对缺乏。本文以南京市老城区为例,基于城市数字高程模型数据,将城市建筑抽象为三维点要素,运用点格局分析法研究城市建筑三维宏观特征及建筑类型的空间分布规律。结果显示:(1)南京老城区建筑呈集聚分布,聚集性顺序是低层建筑>高层建筑>多层建筑>超高层建筑。除超高层建筑外,低层、多层和高层建筑的聚集程度,随着空间尺度先增后减,均在1.5 km尺度聚集性最大;显示1.5 km的街区单元应是城市规划管理的最适宜单元。(2)南京老城区建筑高度空间分布表现为“三高一低”,即3个高值区(新模范马路、新街口和珠江路区域)和1个低值区(集庆门区域),它们与不同时期城市中心具有较好的对应关系;不同类型建筑与城市基准地价的相关分析显示,建筑高度的分布与城市基准地价呈现一定相关性。结果表明,点格局分析方法能有效地分析城市建筑在平面及三维的空间格局特征,进一步深化对城市形态特征的认识。 相似文献
998.
提出参照标准点探测PS法。既考虑PS的强散射特性,又顾及其稳定性,且初选时振幅阈值的设置参照每景影像中PS标准点的振幅值,精选时振幅离差阈值的设置也参照这些PS标准点的振幅离差值,都不需要人工设定。选取澳门半岛为实验区,以18景TerraSAR-X为数据源,进行PS探测实验。结果表明,相比于传统的PS探测方法,本方法能更快速、有效、可靠地探测出SAR影像中的PS。 相似文献
999.
以GAMIT/GLOBK处理得到高精度常州CZCORS坐标时间序列,用奇异谱分析方法对其进行空间滤波,使用最大似然估计方法对剔除共性误差的坐标时间序列进行噪声特征分析,得出最优白噪声模型为“WH”,N、U分量最优有色噪声模型为“WH+FN”,E分量最优有色噪声模型为“WH+FN+RWN”。根据最优有色噪声模型估计出的CZCORS站速度场表现为东南方向整体运动的趋势,其整体位移变化值及运动方向与周围IGS站基本一致。 相似文献
1000.
近年来,激光扫描测量技术得到了迅速的发展和广泛的应用,激光点云数据处理成为当前计算机科学和测绘科学等领域的研究热点。特征识别在图像数据处理中占有重要地位,在三维激光点云数据处理中,特征可以用于多站数据拼接、大数据量的简化压缩及建模,因此对特征的提取同样具有重要的研究价值。Hough变换最初用于二维图像的直线提取,后来被广泛应用于二维图像的特征识别,但其运算量极大,并且直接运用到三维可能会导致错误识别等问题。本文根据三维点云特征提取的需要,通过对二维和三维标准Hough变换的介绍和分析,结合激光点云数据处理特点,提出了一种依据法向计算结果进行Hough变换的新方法,该方法不仅能识别平面特征,还可将类似墙角等特征突变点进行有效分离,以便进行轮廓提取等操作。对模拟数据和激光扫描仪实测数据分别进行处理,平面提取的有效率和正确率达到要求,从而证明该方法能够满足点云中特征提取的需要。 相似文献