一种矢量数据的双层次多尺度表达模型与检索技术

空间数据的多尺度表达是当代GIS研究的热点问题之一。该文针对矢量数据快速可视化的需求,结合制图综合领域的相关理论,提出了一种矢量数据双层次多尺度表达模型,用来将矢量数据抽象为空间要素和要素内的点坐标两个层次进行表达。其中空间要素层次的表达以空间要素为最小研究单元,通过建立多尺度索引来描述空间要素因尺度改变而引起的数量或性质变化;要素点坐标层次的表达则是以要素内坐标点为最小研究单元,通过尺度层次标记的方式来表达空间要素内的点坐标随尺度变化的渐变过程。该模型在开源数据库管理系统PostgreSQL支持下,扩展了相应的索引与函数,实现了矢量数据的双层次多尺度表达模型,同时设计了相应的检索算法,并以某城市1:10 000土地利用数据为例,对上述模型与检索算法进行了验证。实验结果表明,在基本不影响可视化效果的前提下,该矢量数据多尺度模型能极大地提高海量矢量数据的可视化与传输的效率。     

基于非均匀有理B样条的多尺度三维建模研究

机械加工零件时,由于加工误差的存在导致模型表面不够光滑.传统计算机辅助设计方法在构建机械零件模型时,无法对零件表面进行表达,因此提出一种随机生成点的算法来模拟零件表面因粗糙度导致波峰、波谷的出现.为了保证生成的点在零件粗糙度范围内,将某一范围作为约束得到所需要点的坐标,然后将点插入利用非均匀有理B样条表达的模型,使建模...     

数据去冗余的多尺度多结点技术

从多结点样条理论出发,提出一种自适应的多层次淘汰冗余数据的算法,并通过不同的采样数据对算法进行了有效的论证．充分利用多结点样条函数拟合的基数型、显式计算和局部性等优点．该算法可用于采样数据的压缩或针对现有算法的数据预处理．     

一种基于最小四叉树划分的矢量数据水印算法

数字水印在实际应用时可能受到数据裁剪、数据压缩、随机增点和地物加密等攻击。针对该问题,基于特征点图层和最小四叉树划分,提出一种适用于线数据和面数据的矢量图层水印算法。利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量数据的特征点图层,通过最小四叉树划分将水印信息分区域嵌入到地物的特征点中。实验结果表明,该算法具有很好的不可感知性,相比MQUAD算法能更好地抵抗地图裁剪攻击。     

基于B-样条轮廓方向变化率多尺度表示的角点检测

基于B-样条尺度空间定义了轮廓方向变化率的多尺度表示,并利用多尺度轮廓方向变化率及其乘积提出了的新的角点检测算法。该算法直接把多尺度轮廓方向变化率乘积的局部极值点定义为角点,这是由于多尺度乘积不但融入了多个尺度下轮廓方向变化率的特征信息,而且能极大地增强角点的变化率,抑制受边界和量化噪声影响的边界点的轮廓方向变化率。这样,算法仅通过一个全局阈值就能获得很好的检测效果,而且真正地实现了候选角点多尺度检测。最后,定性分析了角点检测的定位性能,并通过对比实验验证了所提出的算法具有很好的检测性能。     

基于B样条尺度空间的鲁棒多尺度曲率积角点检测

本文在B样条尺度框架下提出了一种多尺度曲率乘积角点检测算法. 根据在各个尺度下的轮廓的曲率, 建立了尺度积函数. 在各个尺度下的曲率乘积经阈值变换后的局部极大值定义为角点. 通过尺度积, 根据CNN评价标准, 角点的定位精度和检测性能得到显著的提高. 实验也证明本文算法对边缘细节具有很好的鲁棒性并获得了良好的检测结果.     

轮廓结构张量B-样条多尺度表示的角点检测

在B-样条多尺度空间下定义了平面轮廓在其支撑区域（RCIS）内的结构张量的多尺度表示。该轮廓结构张量不但能够很好地描述轮廓的多尺度形状信息,而且其在不同尺度下的行列式乘积还能够在增强角点的响应的同时抑制噪声的影响,由此文中把B-样多尺度轮廓结构张量的乘积定义为角点的响应函数。通过实验证明了所提出的算法对于简单几何模型能够实现百分之百的检测,而针对实物图像,算法显示了良好的旋转不变性和对微小的尺度变化并不敏感的特性,最后与其他的角点检测器进行了对比实验。     

轮廓结构张量B-样条多尺度表示的角点检测

在B-样条多尺度空间下定义了平面轮廓在其支撑区域(ROS)内的结构张量的多尺度表示.该轮廓结构张量不但能够很好地描述轮廓的多尺度形状信息,而且其在不同尺度下的行列式乘积还能够在增强角点的响应的同时抑制噪声的影响,由此文中把B-样多尺度轮廓结构张量的乘积定义为角点的响应函数.通过实验证明了所提出的算法对于简单几何模型能够实现百分之百的检测,而针对实物图像,算法显示了良好的旋转不变性和对微小的尺度变化并不敏感的特性,最后与其他的角点检测器进行了对比实验.     

基于多结点样条磨光函数的几何迭代法

几何迭代法在计算机辅助几何设计(CAGD)中有广泛地应用,为了提高传统的 B-样 条曲线插值在几何迭代中的收敛速度和迭代精度,提出了基于多结点样条磨光函数的几何迭代 法,引入多结点样条磨光函数,在曲线拟合时把多结点样条磨光方法和几何迭代方法结合,经过 磨光和迭代,在 L-BFGS 迭代算法的最优解下构造具有高逼近性的曲线拟合方法。实验结果表明, 在相同精度下,该方法不仅减少了迭代次数,且提高了迭代速度,可以用于飞机、汽车等外形设 计上,亦可用于文物、房屋等外形重构和重建,以及卫星图形图像的处理中。     

曲线数据压缩算法的研究及应用

针对经典的道格拉斯-普克数据压缩算法存在递归计算效率低、阈值选取不确定等不足，提出了一种改进的特征点提取方法，该算法通过直方图统计数据点的频数，根据数据点到基线的距离、数据点与相邻数据点间的夹角，考虑数据点的“孤立性”和频数，利用熵值法确定最终评价值，自动按照给定数据压缩率进行曲线数据压缩.在MATLAB上进行了仿真实验，利用自主研发的控制系统平台，对进油计量阀流量特性进行增量自学习，并在油泵台架和发动机台架上完成了相应的实验.实验结果表明，本算法可以有效的对数据进行压缩处理，满足测量系统和控制系统的数据压缩需求.     

WebGIS系统中矢量数据的压缩与化简方法综述

空间数据的压缩对于空间数据网络传输以及提高整个WebGIS系统的效率来说是一项很重要的工作。该文针对WebGIS系统中矢量数据压缩问题进行了总结与综述。首先分析了矢量数据压缩的重要性,并对矢量数据压缩技术进行了详细的分类,然后重点分析与比较了Douglas-Peucker压缩方法与小波技术压缩方法,最后简单讨论了WebGIS系统中矢量数据的网络传输策略。     

一种抗几何变换攻击的矢量数据盲水印算法

现有的矢量数据水印算法较难抵抗几何变换攻击。为此,提出一种针对线图层和面图层的矢量数据盲水印算法。利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量数据地物的特征点并计算地物特征点之间的距离比值,按阈值对比值序列进行划 分,根据水印信息将特征点移动到相应的奇偶间隔之中,由此实现水印的嵌入。实验结果证明,该算法具有较好的不可感知性,对随机噪声、数据裁剪、数据压缩和几何变换等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于聚类的空间数据多比例尺索引树

针对现有空间对象多尺度索引结构聚簇性不高的问题,在R树索引的基础上提出一种基于聚类的空间数据多比例尺索引结构。利用树的层次结构反映空间数据的多比例尺特性,用k-means算法对相同等级的空间对象进行聚类分组,减少空间区域覆盖和重叠。实验结果表明,该方法与基于四叉树的多比例尺索引相比,能有效提高空间数据多比例尺显示的性能。     

基于LZW的RFID标签数据压缩算法

针对射频标签(RFID)标签存储空间不大但数据重复性较高的问题,提出一种改进的基于LZW的RFID标签数据压缩算法,采用多叉树存储结构以提高数据压缩速度,改进阈值判断操作方法以避免浪费存储空间。实验结果表明,与其他算法相比,改进算法在压缩时间与压缩效率上具有较大优势。     

基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法

为了解决多尺度GIS数据显示的问题,提出基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法。该方法建立基于标签的空间拓扑算子的计算,进行几何体空间关系的判断与合并,实现空间数据的多比例尺表达与显示。实验结果验证该方法的可行性和有效性,并证明其不会产生数据损失。     

基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法

针对我国航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法;该算法以建立的系统动态模型方程为基础,将多台雷达的测量数据分别在不同尺度上逐次分解,然后在同一尺度上对所有雷达数据进行系统融合处理,从而提高测量数据的处理精度;用该算法处理某次卫星发射任务的理论弹道,计算结果表明:该算法处理的效果明显优于单台雷达直接进行Kal-man滤波处理的效果,并且融合尺度越小,处理精度改善的效果越明显;该算法与α-β-γ滤波算法相比,数据处理精度有较大提高。     

向量相似度可复原三维点云压缩算法

针对三维点云数据压缩中细节特征不易保留,模型平缓部位存在过度压缩以及压缩后的点云模型不易复原等问题,提出一种基于向量相似度的三维点云压缩算法和复原算法CVS。向量相似性度量采用提出的L3A进行度量。CVS把每个三维坐标点看作是连接其坐标和原点的三维向量,按照三维坐标点的读入顺序选取参考向量,生成覆盖整个点云区域的采样区域,进行分区压缩。在采样区域中使用最小二乘曲面拟合算法对包含其中的点云进行曲面拟合,设置曲率阈值剔除坐标点,并存储曲面方程参数用于复原。通过控制L3A向量相似度中的长度和角度的变化阈值,使得密集点云区域的压缩率高于非密集区域的压缩率,通过控制曲率阈值,使得低曲率区域的压缩率高于高曲率区域的压缩率,最大程度保留模型细节特征。CVS使用压缩阶段产生的复原信息生成点云来恢复模型的细节特征,使得模型特征更加明显。