3D GIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究

三维地理信息系统空间数据库具有数据量大、空间实体关系复杂、空间操作计算量大等特点。为了提高检索效率,必须建立高效的空间索引机制。八叉树空间索引是对二维GIS中四叉树索引进行扩展的一种三维空间数据结构,具有思路简单、容易理解和实现、查询速度快的优点。本文首先阐述了线性八叉树空间索引的原理,然后重点介绍了线性八叉树空间索引的建立和查询算法。     

基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法

特征检测是立体视觉技术的重要组成部分;与传统的Canny或Harris等边缘与角点检测相分离的算法不同,采用相位一致性特征检测算法可以同时检测出边缘和角点;相位一致性特征检测在频域进行,与特征点形状及图像的对比度无关,定位效果好,所得角点是边缘点的子集;在特征检测过程中,利用四叉树将图像分割为与图像特征分布相关的多个区域,在各个区域内分别进行处理;同时,通过控制四叉树的分解级数及特征检测的阈值实现了图像的多层次特征检测,实现结果表明,与传统的特征检测算法相比,该算法效果更为理想,且能更好地适用于单目立体视觉系统。     

基于A^＊算法的八数码问题的优化实现

用人工智能领域中经典的A^＊算法解决了人工智能中常见的八数码问题。本文首先介绍了八数码问题,然后对A^＊算法进行了解释。针对八数码问题给出并证明了路径不存在时的条件,并事先作了判定。定义了灵活的估价函数,分析了估价函数对程序效率的影响,并对Closed表进行了若干优化,提高了搜索效率,取得了较好的效果。     

基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合北大核心CSCD

针对现有红外与可见光图像配准不精确,边缘及细节纹理缺失,融合时间较长,不能突出重点目标等不足,提出一种基于SURF-HOG描述符与红外显著性特征的红外与可见光图像融合方法。首先,在红外与可见光图像配准阶段,在SURF(Speed-Up Robust Features,SURF)框架内构建基于HOG(Histogram of Oriented Gradient,HOG)的特征点描述符,并通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)进行红外与可见光图像的特征点匹配;其次,在显著特征提取阶段,先通过四叉树算法对源红外图像分解,然后通过贝塞尔插值法重建红外图像背景,接着分别对红外图像中的背景及目标进行自适应抑制以提取目标红外显著性特征;最后,结合已配准的可见光图像与重建后的红外图像以获取最终融合结果。实验结果表明,所提方法对不同场景下的红外与可见光图像具有较高的配准精度,不同场景下的融合结果不但主观视觉上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间最短,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于点云空间分布特征的多级索引结构北大核心CSCD

为解决点云数据分布不规则、非均匀产生的查询效率低下的问题,提出了一种基于三维点云数据空间分布特征的多级索引结构。将点云空间信息引入传统八叉树,形成一种新的数据结构——方向八叉树,用于点云空间的全局划分。在每次划分空间之前,先对点云数据进行主成分分析,形成节点的方向包围盒,再进一步将空间划分为八个子空间。为了实现数据的快速调度与查询,在局部,使用KD树对方向八叉树的叶子节点进行二次组织构建。实验结果表明,方向八叉树能有效减少节点总数和冗余节点数量;方向八叉树和KD树的组合嵌套结构可以有效划分海量点云数据,实现点云数据的高效检索,对点云数据进行有效管理。     

八氧化三铀的检测技术研究进展

U₃O₈是铀及其合金的主要腐蚀产物之一,且容易从基体表面脱落,从而影响整个部件的使用性能。因此,对U₃O₈的准确识别是研究铀腐蚀过程的基础。本文简单介绍了U₃O₈的结构性质,并对其主要的检测技术进行了归纳和总结,包括拉曼光谱、红外吸收光谱、X射线光电子能谱、X射线衍射光谱、表面增强拉曼光谱等,并对不同氧铀比铀氧化物的谱图和影响U₃O₈谱图的主要因素进行了讨论与分析。     

实时刚体破碎特效仿真研究

刚体仿真是图形学研究的热点之一,但是单纯依据物理规律进行仿真达不到实时性要求.依据攻击武器的运动轨迹在目标的八叉树结构上抽取空间连续的子块,设计了一种摧毁区域锁定算法;提出一种刚体预破碎模式,采用线性约束连接子块和块内元素,并用统一的算法检测由攻击武器的碰撞引起的约束动态受损情况.线性约束的不同程度破损或导致子块的分裂,或导致块内基础元素的分裂,将形成不同程度的破碎特效.最后设计了实时刚体破碎特效实验方案并构建仿真系统.实验表明,该种模式不仅较好地体现了刚体破碎特效,也简化了刚体破碎仿真的复杂性,相应的破碎特效能够拓展到具有实时性需求的虚拟现实应用环境中.     

基于位平面的超光谱图像无损压缩算法的实现

分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法.对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码.实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右.该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩.     

基于Linux3S的土地基础信息采集技术

针对现有土地基础信息获取手段存在的一些缺陷,提出基于Lin“平台的、结合3S技术的土地基础信息采集方法。采用以Linux平台为核心,设计具有自主知识产权的嵌入式GIS模块,为适应在掌上电脑中使用,提出四叉树——双缓冲存取模式,以提高电子地图显示速度,利用四叉树分割法,实现大型底图显示,集成上层土地管理软件,实现土地基础数据采集。该技术在示范应用中实现取得良好效果,证明了该技术的有效性。     

基于自适应延迟切割的三角网格布尔运算优化

规则化的布尔运算被广泛应用在三维建模系统中.近年来,随着图形硬件的发展,基于三角网格的规则化布尔算法由于输出结果能直接被图形硬件处理,表现出了明显的优势.但是传统的算法由于采用CSG树局部评估策略,使得面片在相交测试中反复被切割,并且由于面片分类在切割后的模型之间直接进行,导致算法无法在保证鲁棒性的同时实现高性能.为了避免这些问题,本文呈现了一种CSG树全局评估算法来统一执行单次和连续布尔运算.算法由两部分组成：自适应的延迟切割和全局化面片分类.在自适应的延迟切割阶段,算法通过仔细处理多个三角面片相交导致的各种情况使得延迟切割被扩展到整个CSG树来避免由于面片的反复切割带来的数值误差累积并利用自适应的八叉树使得相交测试能在线性时间内完成.在全局化面片分类阶段,算法通过分治法使得分类始终在切割后的面片和原始输入模型之间进行来保证分类的精度;通过结合组分类策略和自适应的八叉树来进一步优化了分类性能。实验结果表明,本文提出的算法无论是在执行单次或连续布尔运算时都能在保证鲁棒性同时性能优于其他的算法,因此本文算法可广泛应用于交互式建模系统中,如数字雕刻、计算机辅助设计和制造（CAD/CAM）等.