导读:本文包含了矢量数据压缩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:矢量,数据压缩,算法,拓扑,数据,误差,道格拉斯。
矢量数据压缩论文文献综述
薛帅,王光霞,郭建忠,余文涛,徐新伟[1]（2018）在《顾及最大绝对误差的频率域矢量数据压缩算法》一文中研究指出针对传统的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的矢量数据压缩算法局部误差较大和计算复杂度高的问题,提出了一种顾及矢量数据最大绝对误差的快速近似DCT压缩方法。首先,结合现有矢量数据拓扑关系,构造矢量数据块;其次,根据近似DCT变换正交性的特点,计算约定矩阵的最优化解,将计算复杂度最低的解设为近似DCT变换的转换矩阵;最后,结合矢量数据近似DCT变换和精确DCT变换的总能量差,计算重构数据的最大绝对误差,对超过误差阈值的数据进行叁次样条插值,最大限度地保证矢量数据精度。实验结果表明,该方法计算复杂度较低,压缩速度快,在降低压缩率的同时,能较好地保持空间数据的拓扑关系和数据精度。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年09期）
韩晓霞,崔浩,孙钰珊[2]（2017）在《顾及曲线走向及局部面积特征的矢量数据压缩算法》一文中研究指出目前,矢量数据压缩算法存在曲线压缩精度与压缩效率不能共存的问题,基于此,本文以带有径向约束的Douglas-Peucker算法为基础,提出一种顾及曲线走向和局部面积特征的矢量数据压缩算法。该算法首先通过带有径向约束的Douglas-Peucker算法提取曲线的特征点;然后,提取各个局部曲线段形态特征点以判断局部曲线段走向特征;最后,根据曲线段走向对预先提取的各个特征点的位置进行局部微调,完成矢量数据的压缩。该算法创新在于通过局部微调特征点位置的方式使压缩后曲线较好地反映了原曲线的局部走向,并且减小了曲线局部面积偏差。实验表明所提算法在保证压缩效率的同时能够有效降低局部位移偏差和面积偏差,使压缩后曲线较好的反映原曲线形态特征。(本文来源于《北京测绘》期刊2017年06期）
杨伟[3]（2017）在《GIS应用中的矢量数据压缩算法研究》一文中研究指出矢量数据压缩一直以来都是GIS领域的一个研究热点。通过减少矢量图形的数据量,来满足不同层次和尺度的应用需求,达到降低数据传输、处理时间和存储开销,提高图形的分析、渲染效果的目的。矢量数据压缩算法的研究历史可追溯至四十多年前。目前已出现了许多压缩算法,如Douglas-Peucker算法(DP算法)、Lang法、Li-Openshaw算法、基于小波分析的压缩算法,以及一些结合智能算法(例如遗传算法、动态规划算法、粒子群算法)的压缩算法。对该问题的研究虽然已有一些成果,但随着技术的进步,以及不断衍生的新需求,矢量数据压缩领域仍有一些问题未得到良好的解决。本文针对DP算法可能存在的问题进行了分析和优化,针对算法在处理多矢量数据时可能导致的两类拓扑异化问题进行分析研究并给出有效可行的解决方案,保证了多矢量图形压缩时的拓扑一致性。论文主要工作如下:(1)提出了一种基于节点重要性的分段DP算法,并对其进行了大量的实验验证。实验结果表明,与经典DP算法相比,本文算法在图形形状保持度和时间效率上都有所提高。(2)针对相邻图形公共边在化简时容易发生的裂缝问题,本文提出了一种基于扫描线和Geohash索引的公共边提取算法。首先利用单调链扫描线算法确定每个图形的相交图形;其次对于外接矩形相交的两图形,利用图形的Geohash索引快速查找两图形的公共点,提取公共边和非公共边,并标记公共边的顶点顺序;最后对于压缩过的公共边进行标记,保证公共边只处理一次。实验结果表明,该算法不仅可解决公共边裂缝问题,在时间效率上也具有较大优越性。(3)针对化简时存在的自相交或相交拓扑异化问题,本文提出了一种基于Geohash索引的相交拓扑异化快速处理算法。首先将化简前、后曲线围城的多边形区域转化为Geohash编码,以得到的Geohash编码集合作为查询条件在自身图形以及相关图形中检索编码对应的点,再通过射线法精确判断这些点是否位于化简前、后曲线围城的多边形区域内。若存在点位于该多边形区域内,则说明可能会发生自相交或相交,进行校正处理。实验结果表明,该算法能够保证压缩时无自相交或相交拓扑异化的发生,时间效率也较高。(4)在Microsoft Visual Studio 2010开发环境下使用C#编程语言,采用面向对象思想设计并开发了一个小型软件系统作为测试平台,并对测试平台进行了测试。(本文来源于《四川师范大学》期刊2017-03-30）
宋正祥,周晓光,陈律余[4]（2016）在《顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法》一文中研究指出针对现有拆分重组法对存在复杂内环以及复杂相交岛屿多边形的分类矢量数据的压缩结果中包含裂缝、重迭及大量尖锐夹角的问题,提出了一种顾及拓扑一致性与尖角的分组压缩方法。依据分类矢量数据中多边形与多边形及其内环的相交关系对矢量矢量数据分组,以修正后拆分重组法结合直接分割法和间接分割法对分类矢量数据分组压缩,压缩结果中不存在裂缝与重迭现象,维护了分类矢量数据的拓扑一致性;通过取回尖角点前后被删除的点,解决了压缩结果中尖角过多的问题。以Landsat8遥感影像分类矢量数据实验验证了文章算法,并与直接分割法、间接分割法、拆分重组法进行了对比分析,验证了本文方法的有效性。(本文来源于《测绘科学》期刊2016年11期）
朱晓波[5]（2016）在《顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据并行压缩方法研究》一文中研究指出河流数据是进行水文分析、水生态环境调查、水质监测的重要数据基础,是构建水文模型、进行水污染扩散过程动态模拟以及其他相关研究的前提。在GIS的空间数据模型中,河流通常以线状矢量数据的形式进行存储。近年来,随着数字地图的广泛应用和WebGIS的迅猛发展,大范围、高精度多级河流矢量数据占用存储空间大、网络传输速度慢的问题越来越突出。本文以重庆市的多级河流矢量数据为基础,研究多级河流矢量数据压缩中空间拓扑关系一致性的保持方法,同时结合并行计算技术,研究多级河流矢量数据的并行压缩方法,实现其压缩的合理化、高效化。本文主要研究工作包括:(1)分析了光栏法、垂距限值法、角度限值法以及Douglas-Peucker算法四种基本矢量数据压缩算法的原理,对比了这四种算法的优劣,Douglas-Peucker算法具有的明显优势,并选择Douglas-Peucker算法作为多级河流矢量数据的基本压缩算法。(2)利用Douglas-Peucker算法等普通算法压缩多级河流矢量数据时,会发生多级河流邻接关系不一致以及多级河流的自相交与相交,分析了产生这两种空间拓扑关系不一致现象的原因。针对多级河流邻接关系,首先基于ArcGIS的拓扑分析和网络分析功能对多级河流邻接结点进行提取,在此基础上改进Douglas-Peucker算法,使其在压缩过程中强制保留多级河流邻接结点,保持多级河流压缩前后的邻接关系一致性;针对多级河流的自相交与相交,首先提出了基于扫偏线法的河流曲线自相交、相交判别和查找方法,然后对Douglas-Peucker算法进行改进,通过恢复河流曲线细节点的方法消除压缩后的河流自相交与相交现象;在此基础上,以Douglas-Peucker算法为基础,设计并实现了顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据串行压缩算法。(3)在串行算法的基础上,研究了并行计算中的核心问题,选择了消息传递接口MPI作为并行编程环境,单程序多数据流模式作为并行编程模式,数据并行作为任务分配方式,非阻塞式点对点通信作为通信方式,设计并实现了多级河流矢量数据并行压缩算法。(4)以重庆市的多级河流矢量数据为基础,设计了验证性实验,利用本文提出的多级河流矢量数据并行压缩算法对实验数据进行压缩,通过选取长度变化率、曲折度变化率、相对位移偏差、邻接结点保持率、自相交率、相交率、压缩率、运行时间、加速比与并行效率等指标对实验结果进行定量评价,结果表明:在压缩阈值为100m到1000m时,本文提出的多级河流矢量数据并行压缩算法的平均长度变化率、曲折度变化率、相对位移偏差平均值分别为0.607%、2.84%、0.506%,与常规Douglas-Peucker算法相比,邻接结点保持率提高了35.15%,自相交率与相交率分别减少了64.2%与77.4%,压缩阈值为1000m时的压缩率达到了75.52%,表明该算法具有良好的压缩有效性;与串行算法相比,节点数为2的并行算法到了1.755的加速比,节点数为4的并行算法达到了2.815的加速比,有效提高了多级河流矢量数据的压缩效率。(本文来源于《西南大学》期刊2016-04-05）
黄伟明,杨建宇,岳彦利,杜萌,张超[6]（2015）在《平均误差控制下的频率域矢量数据压缩方法》一文中研究指出矢量数据压缩对于受网络带宽限制的WebGIS有着重要意义,其可减少数据存储空间,提高网络传输与处理效率。传统的矢量数据压缩方法主要从空间关系的角度出发,根据原始矢量数据点之间的距离、角度等指标,判断如何对矢量线要素或面要素进行化简,略去冗余的端点。而本文则利用已在图像压缩领域被广泛应用的变换编码的频率域压缩技术,利用能实现能量保持的离散余弦变换和特殊的量化方法,以及无损熵编码,对矢量数据实现了能控制压缩后平均误差的有损压缩。该方法无需事先根据不同的误差限值设计量化表,且能处理指定过大平均误差限值时所出现的问题,有很强的适应能力。最后,使用C#实现了该方法,并验证了方法的可靠性,完成了方法的性能测试。实验结果表明,本文提出的矢量数据压缩方法能获得较大的压缩比,且能较好地保持原始矢量数据所具有的地理形态结构特征。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2015年08期）
黄伟明,杨建宇,陈彦清,张毅,张睿[7]（2016）在《基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法》一文中研究指出针对具有预测功能的矢量数据压缩方法效率低下的问题,提出一种基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法。在预测区域内利用扇形筛选法,能显着减少待选点,从而提高压缩效率。实验结果证明,该方法的效率与改进前方法相比提升了30%~40%。此外,与传统的Douglas-Peucker算法相比,该方法在相同阈值下可以得到更大的压缩比,且在较小阈值下具有更高的计算效率。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年04期）
刘丹丹[8]（2015）在《叁种线状矢量数据压缩方法的对比分析》一文中研究指出针对矢量数据压缩问题,以线状数据为研究对象,对比了垂直限值法、间隔取点法、道格拉斯-普克法等叁种常用方法的压缩效率。以任意包含17个节点的折线段为实验数据,利用VB底层开发的方式,分别完成叁种方法的程序设计,并依次对实验数据进行压缩处理。实验结果显示:道格拉斯-普克法压缩比较高,特征点保留明显,压缩效率优于其他两种常用方法。程序设计从线状数据的结点角度出发,通过实验得到的结论及程序设计,可作为大量数据更新的理论基础。(本文来源于《矿山测量》期刊2015年02期）
尹路,周初阳[9]（2014）在《基于Douglas-Peucker的矢量数据压缩算法》一文中研究指出由于Douglas-Peucker算法未考虑空间对象间的拓扑关系,易造成矢量空间数据压缩后的面状地物公共边出现"裂缝"现象,出现失真问题。针对该问题,该文提出了Douglas-Peucker一种改进算法,通过实验验证,改进的算法不仅能较好地保留图形特征,而且提高了压缩精度。(本文来源于《科技创新导报》期刊2014年14期）
王飞,曾燕,赵小波,刘胤田[10]（2014）在《基于累积偏移算法的线路矢量数据实时压缩》一文中研究指出针对线路矢量数据实时采集和同步压缩应用需求,本文提出具有高压缩率、低失真度特点的累积偏移实时压缩算法(CORC Algorithm)。算法突出对弯曲极值点和距离偏移的感知,创新性地提出累积变向点和累积变向拐点的弯曲极值点探测方法,提出距离累积偏移临界点的线路偏移快速判断方法,从而有效提高算法对方向连续偏移的敏感度和对摇摆偏移的高压缩率,提高线路矢量数据实时压缩的高保真性。累积偏移实时压缩算法在高限差阈值情况下仍能有效发现各类弯曲极值点和距离累积偏移临界点,在O(N)时间复杂性和O(1)空间复杂性下取得高压缩率、低失真度的理想压缩效果,实现了线路采集的零延时同步压缩。应用定时、定距两种采集策略生成的线路矢量数据集,与垂距法(VD Algorithm)、分段道格拉斯-普克法(Subsection DP Algorithm)进行实时压缩性能实验对比,结果表明,累积偏移法作为实时压缩方法,与上述两种主流实时压缩算法相比,在压缩实时性、压缩率失真度平衡、限差阈值可控性3方面都具有明显的优越性。在同等压缩率情况下,累积偏移压缩算法失真度普遍降低达10%,且压缩率与失真度的平衡性受限差阈值取值和线路轨迹特征影响最小,可实现线路的定位采集、实时压缩、同步网络上传,在交通、旅游、探险搜救等领域的实时定位监控中具有广阔的应用前景。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2014年02期）
矢量数据压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,矢量数据压缩算法存在曲线压缩精度与压缩效率不能共存的问题,基于此,本文以带有径向约束的Douglas-Peucker算法为基础,提出一种顾及曲线走向和局部面积特征的矢量数据压缩算法。该算法首先通过带有径向约束的Douglas-Peucker算法提取曲线的特征点;然后,提取各个局部曲线段形态特征点以判断局部曲线段走向特征;最后,根据曲线段走向对预先提取的各个特征点的位置进行局部微调,完成矢量数据的压缩。该算法创新在于通过局部微调特征点位置的方式使压缩后曲线较好地反映了原曲线的局部走向,并且减小了曲线局部面积偏差。实验表明所提算法在保证压缩效率的同时能够有效降低局部位移偏差和面积偏差,使压缩后曲线较好的反映原曲线形态特征。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
矢量数据压缩论文参考文献
[1].薛帅,王光霞,郭建忠,余文涛,徐新伟.顾及最大绝对误差的频率域矢量数据压缩算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[2].韩晓霞,崔浩,孙钰珊.顾及曲线走向及局部面积特征的矢量数据压缩算法[J].北京测绘.2017
[3].杨伟.GIS应用中的矢量数据压缩算法研究[D].四川师范大学.2017
[4].宋正祥,周晓光,陈律余.顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法[J].测绘科学.2016
[5].朱晓波.顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据并行压缩方法研究[D].西南大学.2016
[6].黄伟明,杨建宇,岳彦利,杜萌,张超.平均误差控制下的频率域矢量数据压缩方法[J].地球信息科学学报.2015
[7].黄伟明,杨建宇,陈彦清,张毅,张睿.基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[8].刘丹丹.叁种线状矢量数据压缩方法的对比分析[J].矿山测量.2015
[9].尹路,周初阳.基于Douglas-Peucker的矢量数据压缩算法[J].科技创新导报.2014
[10].王飞,曾燕,赵小波,刘胤田.基于累积偏移算法的线路矢量数据实时压缩[J].地球信息科学学报.2014
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