工程图自动矢量化算法的研究

工程图的自动矢量化是 ＣＡＤ／ＣＡＭ领域中急待解决的关键技术之一。通过对工程图矢量化课题的深入研究,给出了一种将二值点阵图快速转换为直线、圆及圆弧的自动矢量化算法。     

动态交通网络中最优路径查找算法*

在真实交通网络中,可能出现某高速公路在某一时刻内通过的车辆过多,从而改变了该时刻道路的即时速度,这就需要对道路的交通流量进行监控。针对这一问题,通过建立交通网络的速度模式库,根据道路可达速度的变化更新速度模式。基于A*算法与速度模式库,提出针对动态交通网络的最短路径查询算法。采用真实数据集对算法进行测试,结果表明,应用该方法能够有效地解决在速度模式发生变化的情况下最优路径的查找,使交通网络中的最优路径查询更为准确有效。     

面向双目标应急物资调度的改进差分进化算法

本文对应急物资调度模型的建立及求解该模型的优化算法进行了研究.首先,在资源受限情况下,以配送费用总成本最小和最大缺失损失最小为优化目标,建立了连续消耗问题的多供应点对多受灾点的应急物资调度模型.然后,通过引入DE/best/1变异策略与DE/rand/2变异策略对差分进化算法进行了改进,提出了一种基于双变异策略的改进差分进化算法,将Pareto非支配等级分层与拥挤距离的概念引入到改进差分进化算法中,对约束双目标调度模型进行求解.最后,通过两种不同规模的四组仿真实验,验证了本文提出模型及改进的差分进化算法的可行性和有效性.与基本差分进化算法对比,双变异策略的改进差分进化算法对相同应急物资调度问题进行求解时,得到了更多的Pareto前沿解个数,和较低的应急物资调度配送费用成本与较小的最大缺失损失,同时解分布的广泛性也得到了显著提高.     

面向应急物资调度的一种灰色规划模型*

为了科学合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置突发应急事件需求的同时,所耗物资降到最低限度,并且从总体上最大限度地降低处置突发应急事件物资运输调度的费用。在现有研究成果的基础上引入了灰色理论的知识,建立了应急开始时间最短、出救点个数最少以及需求约束偏爱度最大的多目标灰色规划模型,并通过算例用遗传算法实现该问题的求解,通过测试优选了种群数目、交叉率和变异率三种控制参数值以提高算法性能。实验所得的数据值越大,说明调度方案越好。实验结果表明,同限期最大量算法相比,在所有物资供应点提供的物资总量一定的情况下,应急地点所需的物资数量较少时,遗传算法针对该模型的求解体现更强的优化能力,其所得适应值更高,遗传算法对于求解应急物资调度灰色规划问题的适应性较强。     

高分辨率卫星影像在城市建筑物识别中的初步应用

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上，采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理；通过建筑物阴影提取了建筑物高程，采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息；采用了四种不同的特征图像组合方式，对试验区高，中，低层建筑物进行了分类。研究表明，由融合图像，高程信息和纹理信息参与的分类结果精度最高，对高层建筑物分类的精度可达80%。     

基于PBIL的快速图像匹配方法的研究

为了解决图像匹配过程中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于群体增量学习(Population-based Increased Learning,简称PBIL)算法的匹配方法。PBIL算法是一种基于概率分析的进化算法。它集成了基于函数优化的遗传搜索和竞争学习两种策略,将进化过程视为学习过程,通过竞争学习所获得知识来修正生成概率,进而指导后代的生成。给出了理论分析和实验分析。在实验中,分析了不同终止条件下的算法性能,并将其与传统序贯相似性检测算法(SSDA)和遗传算法进行了比较。实验结果表明基于该算法的图像匹配具有运算速度快、匹配精确等优点,且收敛过程非常稳定。     

一种确定高阶Delaunay三角网中可用k—OD边的算法

目的构建高阶Delaunay三角剖分方法的数字地形模型,有效地减少局部极值问题,使得地形模型能更好地反映原始地形的真实面貌．方法提出了一种确定高阶Delaunay三角网中可用k-OD边的方法,该方法首先在任意边uv的两侧分别确定两点,使每个点与uv边形成的三角形的外接圆不包含同侧的点,若这两三角形都为k—OD三角形,则uv边是可用k—OD边．结果用Visual C＋＋实现算法,通过实验验证了算法的有效性,对于具有n个点的点集P,在时间O（nk^2＋nklogn）内可以计算出所有的可用k—OD边．结论选择合适的可用k—OD边生成相应的高阶Delaunay三角网来模拟实际地形,可以有效地减少局部极小的数量,使地形模型更接近于实际地形．     

在ImageJ中实现DEM建模及三维可视化

目的 针对DEM建模及三维可视化时间过长的问题,提出一种缩短DEM建模及三维可视化时间的方法.方法 采用改进Delaunay三角网构建DEM,在ImageJ中实现其三维可视化.结果 笔者提出的改进算法建模时间低于基于分治算法和基于凸包算法建模,在实现DEM三维可视化上,利用ImageJ完成的速度快于利用OpenGL、Direct3D和VRML实现的三维可视化.结论 通过对不同数量样本点的测试分析,该算法缩短了DEM建模时间,同时加快了DEM三维可视化的速度.     

GIS海量影像数据管理系统的设计与实现

在ESRI开发的ArcInfo软件和Oracle8i相结合的基础上,提出将影像分块和利用与视点相关的LOD技术在服务器端对影像数据建立金字塔和空间索引进行存储、管理、传输和无缝拼接.实现了影像信息的优化管理和在客户端快速浏览,提供了数据的独立、安全、快速存取的性能,为解决影像图像的读取速度慢和Internet网上数据传输的瓶颈问题提供了可行的技术方案.