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地图叠加是非常重要的 GIS空间分析功能之一 ,为此 ,提出了一种新的基于 R 树空间索引的矢量地图叠加分析双重循环算法 ,首先采用多边形穷举求交方法计算出线段相交点 ;然后运用引入、引出交点交替配对的叠加结果弧线段生成原则 ,进一步实现了面面叠加和线面叠加的双重循环算法 ;最后引入 R 树空间索引对空间数据的高效存取机制 ,对算法进行改进 ,进一步提高了计算速度 .实践结果表明 ,该算法快速、有效 ,具有较强的应用价值 . 相似文献
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提出了一整套矢量地图叠加分析算法:提出了大量点与多边形关系的包含性测试方法,首先对多边形进行预处理,然后采用射线法对单个点进行包含性测试;提出了基于双索引的大量线裁剪方法,分别以线、线段为基础建立两层索引,有效去除不必要的求交运算;面面叠加,基于改进的扫描线方法求取交点;通过对过同一点的线段分布情形的完备分类,涵盖了所有特殊类型的交点;在构造环的过程中,保存整型ID信息,并利用ID完成内环外环的匹配以及属性继承。以上几何计算方法及对应的叠加分析功能都已经实现,与最新研究成果的对比以及与ArcGIS对应功能的对比,都证明了其正确鲁棒、高效可用。上述实现已经应用于实际的GIS系统中,取得了良好的效果。 相似文献
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一种基于R树和四叉树的移动对象空间数据库混合索引结构 总被引:4,自引:0,他引:4
由于实时跟踪移动的空间对象需要不断的更新空间数据库的索引从而导致系统执行效率非常低下,传统静态的空间索引结构性能并不是很好的工作在动态环境下。提出了一种称为Q+R树的移动空间对象混合索引结构,阐述了该数据结构的生成、更新、查询方面算法思想,最后给出了Q+R树的试验分析结论。 相似文献
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瓦片空间索引是提高瓦片查询效率的关键技术,其性能直接影响地理信息网络服务的整体性能。分析当前广泛应用于瓦片地图服务的格网索引和瓦片四叉树索引的基本原理,利用Z曲线的聚类和降维特性,设计一种基于Z曲线的瓦片空间索引Z-Index,并给出了具体实现。实验结果表明,Z-Index在海量瓦片数据的情况下具有优于格网索引和四叉树索引的瓦片查询效率。 相似文献
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针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计算问题,提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法.利用四叉树理论,根据地图不同区域环境障碍物密度的变化,自适应调整各区域栅格尺度大小.仿真结果表明,所提出的算法不仅降低了数据存储量,而且栅格量的减少使得相关量计算大大降低,提高了移动机器人地图创建的实时性和地图表达的精度. 相似文献
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传统的矢量量化压缩算法将图像分割为相同大小的编码块,该方法存在较多的冗余.为了提高矢量量化压缩算法的效率,提出一种基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法.首先对8×8的图像块进行编码,计算各图像块绝对误差之和,若大于预设的阈值,则将残差分为4等分再编码,重复该过程直到绝对误差之和小于预设的阈值或达到最小图像块.实验结果表明,相对于全搜索的矢量量化方法,在相同码率下,算法编码时间较短且重建图像质量较好. 相似文献
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线性四叉树的一种改进最优构造算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文讨论了线性四叉树的一种新的构造算法。该算法是在文献[3]的最优四叉树构造算法基础上,进一步减少了构造过程中需插入的结点数及辅助存储空间。它借助于一种新的图象数据结构——数字搜索树作为中间输出结构,因而具有更高的效率。 相似文献
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基于动态空间索引结构的三角网格模型布尔运算 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前三角网格模型布尔运算运行效率低的问题,提出了一种三角网格模型的动态空间索引结构,基于该结构可快速定位2个网格模型之间的相交区域,求解其交线;进而沿交线将每一三角网格模型分割成2个子网格模型,通过子网格模型的不同拼接生成三角网格模型的布尔运算结果.实例结果证明,该算法可准确地求解交线数据,有效地提高三角网格模型的布尔运算效率,并适用于各种复杂型面三角网格模型. 相似文献
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一种基于Hilbert排列码的GIS空间索引方法 总被引:9,自引:0,他引:9
分析了基于栅格格网的索引数据结构在空间查询中的重要地位,讨论了基于多维数据一维映射的空间排列的优点,对Morton码、Gray码、Hibert码和Sierpinsky码的空间聚类特征进行了分析和比较,得出了Hilbert码在空间查询中效率最高的结论,考虑到基于特征的GIS数据模型的特点,兼顾内存索引与磁盘索引,提出了基于Hilbert空间排列的点特征二叉平衡排序树动态索引结构和基于角点回溯的线特征索引结构,并对其在GIS空间查询中的应用方法进行了论述。 相似文献
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逐维聚类的相似度索引算法 总被引:5,自引:0,他引:5
随着多媒体信息技术的迅速发展,多维度索引技术在图像、视频等可视信息的存储、检索方面成为一个重要的研究领域,针对“维数危机”难题,提出逐维聚类相似度索引算法,该算法根据数据集的分布特性,对特征矢量的每一维进行聚类,算法在实现检索时可以逐步滤除与查询矢量不相似的数据集,缩小检索范围,进而提高了检索速度,实验结果表明,逐维聚类算法适用于基于相似度的高维数据矢量检索和查询,是一种简单、灵活的索引结构。 相似文献
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序列数据在文本、Web访问日志文件、生物数据库中普遍存在,对其进行相似性查找是一种重要的获取和分析知识的手段.基于参考集索引技术是一类解决序列相似性查找的有效方法,主要思想是找到序列数据库中的少数序列作为参考集,通过参考集过滤掉数据库中与查询序列不相关的数据,从而高效地回答查询.在现有基于参考集索引技术的基础上,提出一种过滤能力更强的序列相似性查询算法IRI(improved reference indexing).首先,充分利用了先前的查询结果集来加速当前的查询,其次考虑了基于序列特征的上界和下界,使得应用参考集进行过滤的上下界更紧,过滤能力进一步加强.最后,为了避免候选集中费时的编辑距离计算,则只计算前缀序列间的编辑距离,从而进一步加速算法运行.实验采用真实的DNA序列和蛋白质序列数据,结果表明,算法IRI在查询性能上明显优于现有的基于参考集索引方法RI(reference indexing). 相似文献
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文中提出了一种基于四叉树的改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取算法,它能够解决图像特征提取过程中特征点过于集中而导致的图像局部特征信息丢失的问题。首先,将图片构造成图像金字塔来解决尺度不变性问题;然后,在每一层金字塔图像上检测角点来提取特征点;接着,引入四叉树算法来 均匀化分布特征点并计算特征点的方向和描述子;最后,以华硕深度摄像头(Xtion PRO)为实验工具,在室内环境下提取周边特征点,并将提取效果与其他方法进行对比,实验证明了所提算法在图像特征均匀化处理方面的快速性以及准确性。 相似文献