四叉樹
- 分布式環(huán)境下大規(guī)模移動對象范圍查詢算法
網(wǎng)格索引和動態(tài)四叉樹索引構(gòu)成的移動對象分布式動態(tài)索引（Distributed Dynamic Index，DDI）結(jié)構(gòu)。該索引結(jié)構(gòu)首先將整個查詢區(qū)域劃分為n×n個大小相等的單元格，每個單元格記錄它所包含的移動對象；每個單元格相互獨立，可以部署到多個不同物理計算節(jié)點上。為增強網(wǎng)格索引的剪枝能力，當一個單元格內(nèi)的移動對象數(shù)量超過閾值α，則為該單元格構(gòu)建一棵動態(tài)四叉樹。動態(tài)四叉樹的構(gòu)建原則是將整個單元格看作根節(jié)點，當一個節(jié)點內(nèi)的移動對象數(shù)量大于α時，則為該節(jié)點增
計算機應用 2023年1期2023-02-03
- 基于四叉樹算法的智能實時圖像識別模型設計與分析
本文提出了基于四叉樹算法的圖像實時識別模型[2]，通過此算法定義SPIHT編碼算法和小波變換，解決多級樹集合分裂（Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT）編碼算法的編碼速度慢等問題。實驗結(jié)果表示，此算法圖像復原質(zhì)量、編碼速度等技術(shù)指標比SPIHT等編碼算法要優(yōu)，應用前景廣闊。1 四叉樹的算法分析1.1 四叉樹分解算法四叉樹分解能夠劃分原始圖像為多個小塊，在同個小塊中劃分一致性像素，此小塊大部分都是方塊，只有
價值工程 2023年1期2023-01-14
- 一種無輸入?yún)?shù)的強噪聲背景下ICESat-2點云去噪方法
提出了一種基于四叉樹的無參數(shù)輸入去噪方法，該方法無需人為經(jīng)驗設定的光子在高程和沿軌距離方向上的范圍以及周圍光子數(shù)量，只需利用四叉樹將每個光子合理分隔即可通過分隔層值表征光子密度，從而可做到在去噪時無需要參數(shù)輸入，在ICESat-2的模擬數(shù)據(jù)MATLAS去噪實驗中取得了良好的效果。但對于強噪聲背景下的實測ICESat-2數(shù)據(jù)，四叉樹去噪方法處理局部稀疏、相距較近的噪聲光子時表征密度不合理，會將較多噪聲光子誤識別為信號光子，從而影響去噪效果。為此，本文針對四叉
光子學報 2022年11期2022-11-26
- 基于圖像四叉樹的改進型比例邊界有限元法研究1)
SBFEM 與四叉樹網(wǎng)格的結(jié)合[13-17]使得前處理工作具有快速、高效的特點,粗細網(wǎng)格過渡十分方便,并能實現(xiàn)自動化的網(wǎng)格剖分,大大地減輕了網(wǎng)格剖分的負擔.然而,上述這些研究在模擬界面演化問題(如裂紋擴展問題)時,雖然能夠使得網(wǎng)格重剖分工作達到最小化,但局部的網(wǎng)格重剖分工作仍不可避免.Natarajan 等[18]和大連理工大學李建波等[19-23]結(jié)合擴展有限元法和SBFEM 的優(yōu)點,提出了擴展比例邊界有限元法(X-SBFEM)的概念,該方法采用擴展有限
力學學報 2022年10期2022-11-06
- 基于UNITY三維虛擬仿真的內(nèi)存優(yōu)化研究
典型的應用是將四叉樹算法運用到地形加載中[3]，此外，還有基于Docker容器的調(diào)度優(yōu)化策略等[4]。本文主要通過資源動態(tài)調(diào)度來完成使用Unity進行虛擬仿真系統(tǒng)開發(fā)中內(nèi)存問題的優(yōu)化,通過引入四叉樹算法，并對當前算法中的一些問題進行優(yōu)化，實驗證明，優(yōu)化后的算法在Unity內(nèi)存占用上產(chǎn)生了良好的反饋，使應用在不損失效果的情況下將內(nèi)存的消耗更低。2 Unity內(nèi)存機制Unity3D 引擎使用的內(nèi)存類型共有三種：程序代碼段、托管堆( Managed Heap)
計算機仿真 2022年7期2022-08-22
- 可重構(gòu)結(jié)構(gòu)下四叉樹編碼劃分并行設計與實現(xiàn)
用了對圖像進行四叉樹劃分的方式。這種四叉樹遞歸結(jié)構(gòu)在將壓縮效率提升了1倍的同時，也極大地增加了編碼計算復雜度與編碼時間[2]。因此，降低四叉樹編碼過程中的計算復雜度與減少編碼時間是研究的問題之一[3]。針對高效視頻編碼中編碼復雜度高的問題，一些研究通過算法的簡化，降低四叉樹編碼復雜度[4]。文獻[5]針對快速編碼單元(Coding Unit，CU)編碼過程中四叉樹遍歷計算出現(xiàn)的冗余信息，提出了一種靈活的復雜度分配機制，該分配機制將CU深度決策問題轉(zhuǎn)換為分類
無線電工程 2022年6期2022-06-02
- 改進的均勻化AGAST特征提取算法
7]提出了基于四叉樹的ORB特征均勻(QORB)算法，與傳統(tǒng)ORB算法相比,其主要優(yōu)勢在于提取的特征點更加均勻；MAIR等[8]提出了加速段檢驗的自適應通用角點檢測(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test，AGAST)算法，該算法是對FAST算法的一種改進，主要提升了速度與亮度變化下的魯棒性，但沒有解決尺度不變性；TANG等[9]提出的幾何關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡2代(Geometric Correspondence N
電光與控制 2022年5期2022-05-12
- 基于分層四叉樹的多分辨率數(shù)字巖心的表示與生成*
題，提出了分層四叉樹模型，在此模型基礎上建立多分辨率數(shù)字巖心體素模型，同時結(jié)合MC算法［20］，生成數(shù)字巖心面模型。最后通過實驗給出了分層四叉樹與普通方式以及八叉樹在性能上的對比。2 CT切片預處理通過射線掃描獲得的CT切片為灰度圖，像素灰度值分布為0～255，需要設置閾值，將孔隙和骨架進行分割，以分別獲得骨架和孔隙數(shù)據(jù)。閾值分割方法實際上通過對比閾值將閾值兩邊的像素點灰度值二值化，設分割閾值為T，像素點（i，j）的灰度值為f（i，j），若f（i，j）>T
計算機與數(shù)字工程 2021年11期2021-12-01
- 基于改進四叉樹結(jié)構(gòu)的LAS數(shù)據(jù)空間索引建立方法
解決以上問題。四叉樹空間索引結(jié)構(gòu)是常見的地理數(shù)據(jù)空間索引的結(jié)構(gòu)，四叉樹結(jié)構(gòu)簡單易于實現(xiàn)，本文根據(jù)ASPRS對LAS文件的說明對其進行解析，結(jié)合空間索引建立方法和激光點云數(shù)據(jù)特點，分析傳統(tǒng)四叉樹結(jié)構(gòu)針對該類型數(shù)據(jù)建立空間索引的一些缺陷，對四叉樹結(jié)構(gòu)進行改進，利用改進后的結(jié)構(gòu)建立LAS激光點云數(shù)據(jù)的空間索引。1 LAS數(shù)據(jù)讀取方式介紹1.1 LAS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解析根據(jù)ASPRS對LAS格式的說明，以目前較為通用的LAS1.3為例，LAS文件主要包含三個部分：公共文
經(jīng)緯天地 2021年2期2021-08-04
- 基于復雜度差異的VVC中360度視頻CU劃分快速決策
VVC中引入了四叉樹嵌套多叉樹(QTMT)的劃分結(jié)構(gòu)，由于非對稱分區(qū)的引入，編碼的計算代價與時間代價也是巨大的，在全幀內(nèi)測試配置下，VVC測試軟件(VTM)的幀內(nèi)編碼復雜度是HEVC測試軟件HM的18倍[3]。僅禁用二叉樹劃分模式(BT)后，編碼時間平均節(jié)省75.3%；僅禁用三叉樹劃分模式(TT)后，編碼時間平均節(jié)省47.6%；同時禁用BT與TT，編碼時間平均節(jié)省91.7%[4]。不論是對于普通視頻還是360度視頻，優(yōu)化CU劃分過程采取的方法主要分為2類，
北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院學報 2021年3期2021-07-28
- 基于圖像四叉樹網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)動力響應分析
mp對圖像進行四叉樹分解，因此可以快速劃分網(wǎng)格，但是直接與有限元(finite element method，F(xiàn)EM)結(jié)合會產(chǎn)生懸掛節(jié)點[1].將其與新近提出的比例邊界有限元法(scaled finite element method，SBFEM)結(jié)合可克服有限元法對網(wǎng)格剖分不允許存在懸掛節(jié)點的問題[2].比例邊界有限元法是由Song和Wolf[3-5]提出的一種新型半解析數(shù)值計算方法，其應力場和位移場在徑向是解析的，環(huán)向具有與有限元相同的精度，且僅需對結(jié)
三峽大學學報(自然科學版) 2021年4期2021-07-12
- 基于四叉樹的WiFi室內(nèi)定位算法研究*
［3］。本文將四叉樹RSS算法應用于室內(nèi)WiFi定位中并進行算法改進，解決了在四叉樹分割期間，相同的地理實體最有可能存儲在多個節(jié)點中導致浪費索引存儲空間。同時地理空間物體的分布可能不均衡導致傳統(tǒng)的四叉樹生成非常不平衡的樹，樹結(jié)構(gòu)的不平衡，浪費存儲空間。通過Matlab仿真驗證，與傳統(tǒng)的遍歷算法與KD樹相比，改進的四叉樹算法的精確度明顯更高，速度也更快。2 WiFi室內(nèi)定位技術(shù)基于WiFi技術(shù)的室內(nèi)定位技術(shù)，可實現(xiàn)無線局域網(wǎng)（WLAN）的實時定位。它結(jié)合了W
艦船電子工程 2021年5期2021-06-04
- 基于四叉樹和LOD的地形模型繪制
本文通過對基于四叉樹的規(guī)則地形場景自適應LOD表示進行了研究，提出了一種基于四叉樹和LOD的地形繪制算法。實驗結(jié)果表明，當渲染場景很大的時候，本算法可以有效降低運算量提高地形模型的繪制效率和交互性，提高用戶的使用體驗。關(guān)鍵詞：四叉樹; LOD; 地形繪制1.簡介隨著空間測繪技術(shù)的發(fā)展，越來越多的大規(guī)模地形數(shù)據(jù)獲取變的可能。很多應用領域也越來越多地使用地形數(shù)據(jù)實現(xiàn)地形的三維可視化，如“數(shù)字地球”、全球環(huán)境變化監(jiān)測、災害的預報預警、資源可持續(xù)開發(fā)、大型工程設計
錦繡·下旬刊 2021年5期2021-05-14
- 基于暗通道的單幅圖像除霧
正，接下來利用四叉樹算法粗略估計大氣光值，對其進行數(shù)值校正;再利用引導濾波對透射率進行優(yōu)化，進而得到平滑的透射率。通過大氣散射模型復原，得到較為清晰的除霧圖像，最后用引導濾波豐富圖像細節(jié)。實驗結(jié)果表明，該算法復原圖像清晰度高，具有較好的視覺效果。關(guān)鍵詞：圖像除霧;四叉樹;大氣物理模型【Abstract】Aimingattheproblemofinaccurateestimationoftheglobalatmosphericlightvalueinthed
智能計算機與應用 2021年2期2021-05-11
- 基于改進四叉樹的ORB特征均勻分布算法
M系統(tǒng)中提出用四叉樹來提高特征分布的均勻度，明顯改善了特征點的均勻度，但是提取時間明顯增加；禹鑫燚等[4]在此基礎上對其進行改進提出了Qtree_ORB算法，有效地剔除了冗余的特征點，但仍采用傳統(tǒng)的四叉樹結(jié)構(gòu)，計算效率有待提高；范新南等[5]提出一種自適應角點閾值提取方法，但是仍然含有人工設定的參數(shù)，無法真正達到自適應提取。故本文針對以上研究者所用方法的缺點，提出一種基于改進四叉樹的ORB特征均勻分布算法，在提取特征點時考慮圖像的整體對比度，并且根據(jù)不同金
計算機工程與設計 2020年6期2020-06-12
- 一種存儲復雜多邊形包含關(guān)系的四叉樹索引
邊形包含關(guān)系的四叉樹索引方法. 該方法根據(jù)結(jié)點中的多邊形與四叉樹相應象限中軸線相交的方式將多邊形對象分為5種類型，即僅與X正軸相交、僅與X負軸相交、僅與Y正軸相交、僅與Y負軸相交以及與XY軸都相交，并將這些多邊形對象分別存儲在相應層次索引結(jié)點中的5個子列表（桶）中，然后在結(jié)點多邊形對象中存儲多邊形之間的父子包含關(guān)系. 最后設計并實現(xiàn)了該索引及相應的查詢、插入、刪除等算法，并用實際地表覆蓋數(shù)據(jù)驗證了本文方法的有效性. 實驗結(jié)果表明，采用本文索引方法的復雜地表
湖南大學學報·自然科學版 2020年4期2020-05-06
- 適于模擬不規(guī)則水域波浪的緩坡方程兩種數(shù)值模型比較
構(gòu)化計算網(wǎng)格和四叉樹計算網(wǎng)格因?qū)碗s計算邊界適應性好，逐漸被用于水動力數(shù)值模擬[3-4,6]。Guo 等[7]基于非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格下的有限體積法，建立了河口潮流數(shù)值模型，模擬了錢塘江口的潮流及波浪變化，取得了較好的效果；林偉波和王義剛[8]采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的海洋模型，建立了甌江口三維潮流數(shù)值模型，較好地模擬了甌江口潮流及波浪的時空分布特征；Zhang 等[9]應用Quadtree 非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，采用有限體積方法離散方程，利用預條件的不完全Lu 分解方法加速其收斂
海洋學報 2020年1期2020-01-18
- 基于Elasticsearch的時空大數(shù)據(jù)存儲與分析方法
存儲特性，結(jié)合四叉樹網(wǎng)格編碼算法，將矢量數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，并構(gòu)建空間索引，以提升空間數(shù)據(jù)的查詢效率。在此基礎上，設計并實現(xiàn)了基于Spark 的空間數(shù)據(jù)分析的優(yōu)化方案，為海量空間數(shù)據(jù)的存儲與查詢分析提供了一種快速有效的解決方案。2 四叉樹網(wǎng)格編碼算法圖1：四叉樹網(wǎng)格編碼原理圖由于四叉樹編碼算法原理較簡單且容易實現(xiàn)，已被廣泛應用于地理信息系統(tǒng)的業(yè)務處理中。該算法的基本思想是將一個已知范圍的空間劃分成四個相等的子空間，并按照此方式遞歸執(zhí)行，直到樹的層次達到指定的深度
電子技術(shù)與軟件工程 2019年22期2020-01-16
- GIS專業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設計教學內(nèi)容優(yōu)化
;并以柵格數(shù)據(jù)四叉樹壓縮編碼與解碼問題為例，詳細說明將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎知識與GIS專業(yè)經(jīng)典問題結(jié)合出題的可行性、設計思路、實現(xiàn)手段及其對教學的促進作用。關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu); 課程設計; 地理信息科學; 四叉樹編碼中圖分類號：G642? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2019）12-81-04Optimizing the teaching content of data structure practicum for GI
計算機時代 2019年12期2019-12-23
- 基于四叉樹網(wǎng)格的MT二維正演
了一定的效果。四叉樹(Quadtree)和八叉樹(Octree)方法[27]是一類適應能力強且高效的網(wǎng)格剖分方法。四叉樹是一種樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將平面模型的外接矩形等分成四個小的矩形,然后遞歸劃分，直至達到精度要求。四叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在計算機領域用于研究圖像分割、遙感圖像處理和地理信息系統(tǒng)，Yerry等[28-29]首先將四叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應用于網(wǎng)格生成，隨后四叉樹網(wǎng)格的數(shù)值模擬被廣泛應用于流體力學領域[30]。Haber等[31]、Lior 等[32]將八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)
石油地球物理勘探 2019年3期2019-05-31
- 基于自適應四叉樹的網(wǎng)頁分塊技術(shù)
[3]，而基于四叉樹的方法能快速分割圖像，并保持圖像的邊緣細節(jié)，能獲得層次化的分塊節(jié)點和個數(shù)，本文提出的自適應的四叉樹是基于閾值的分塊方法，通過遍歷像素點找到精準的分割坐標，使得圖像能被正確地分塊，提高兩個圖像差異的識別率。四叉樹是一種樹狀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，常用于二維空間數(shù)據(jù)的分析與分類，它將數(shù)據(jù)分成了四個象限，四叉樹常用于地圖的空間索引、稀疏數(shù)據(jù)、2D中的快速碰撞檢測[4-5]。通過四叉樹可以把圖像按一定規(guī)則切割成四個部分，如圖1、2所示，每一個節(jié)點下面又可以
現(xiàn)代計算機 2019年6期2019-04-08
- 一種自適應的RFID防碰撞算法
驟查詢子集1。四叉樹搜索的基本思想是將處于沖突的標簽分成四個子集00、01、10和11，先查詢子集00，若沒有沖突，則正確識別標簽結(jié)束。若仍有沖突則再繼續(xù)分裂，依次類推，直到識別出子集00中所有標簽，再按此步驟依次查詢子集01、10、11。2 改進防碰撞算法ALOHA算法當標簽達到一定數(shù)量的時候，容易發(fā)生某些標簽多次碰撞無法識別的狀況，也就是“標簽饑餓”現(xiàn)象[8]。二進制樹形轉(zhuǎn)化法則不存在這一現(xiàn)象。目前已經(jīng)存在的算法有動態(tài)二叉樹搜索算法、動態(tài)的四叉樹搜索算
計算機技術(shù)與發(fā)展 2018年12期2018-12-20
- 方向關(guān)系在空間查詢中的應用研究
利用錐形模型和四叉樹索引，提出了一種基于方向關(guān)系的空間查詢算法；并進一步結(jié)合空間距離關(guān)系，實現(xiàn)了基于方向和距離關(guān)系的復合空間查詢，有效地提高了空間查詢的性能。1 空間方向關(guān)系計算模型現(xiàn)有的空間方向關(guān)系計算模型主要包括：錐形模型、矩形模型、方向關(guān)系矩陣模型、方向Voronoi圖模型和方向關(guān)系統(tǒng)計模型。矩形模型[6]用兩目標的MBR之間的方向關(guān)系來確定兩目標之間的方向關(guān)系，但由于MBR之間的關(guān)系在許多情況下并不能精確代表目標之間的真實關(guān)系，因此該模型是一個近似
地理信息世界 2018年1期2018-10-21
- 一種微博POI簽到數(shù)據(jù)的四叉樹格網(wǎng)獲取方法
例，設計了一種四叉樹動態(tài)格網(wǎng)抓取數(shù)據(jù)方法，由于新浪微博為了防止客戶端的過度采集導致服務器資源的濫用，對返回的POI數(shù)量作了一定的限制，因此，本文在設計四叉樹格網(wǎng)時對采集的POI數(shù)量設定了閾值，當某一格網(wǎng)內(nèi)返回的POI數(shù)量達到閾值時，就采用四叉樹分裂法動態(tài)分割當前格網(wǎng)遞歸獲取數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)采集的完整性。與傳統(tǒng)的規(guī)則格網(wǎng)的獲取方式相比，四叉樹格網(wǎng)在獲取數(shù)據(jù)的完整性方面有明顯的優(yōu)勢，從獲取數(shù)據(jù)的結(jié)果分布來看，采用規(guī)則格網(wǎng)方式的數(shù)據(jù)缺失主要集中在高密度的POI
地理信息世界 2018年2期2018-10-16
- 增強型混合樹RFID防碰撞算法研究
法識別時間長，四叉樹算法產(chǎn)生大量空閑時隙而降低識別效率的不足，提出了一種增強型混合樹防碰撞（EHT）算法。該算法根據(jù)待識別標簽數(shù)目來動態(tài)選擇基于樹的算法，從而縮短識別時間，提高識別效率和減少所耗總時隙數(shù)。仿真結(jié)果表明，當待識別標簽總數(shù)超過1 000時，EHT算法的識別效率仍能維持在65%以上，所耗總時隙數(shù)為1 500個左右。因此EHT算法可以很好地解決多標簽碰撞問題，并在大規(guī)模標簽識別場合中具有良好的應用前景。關(guān)鍵詞 RFID；二叉樹；四叉樹；混合樹；防碰
科技傳播 2018年15期2018-08-21
- 一種支持范圍查詢的云數(shù)據(jù)空間索引研究
過為每個桶PR四叉樹的葉節(jié)點分配一個希爾伯特(Hilbert)鍵值來實現(xiàn)多維查詢.本文的第一個難點就是如何避免查詢結(jié)果中出現(xiàn)大量的冗余數(shù)據(jù).如果地圖被分成過多的網(wǎng)格,雖然不同網(wǎng)格包含數(shù)據(jù)量的差距會縮小,但同時會造成數(shù)據(jù)查詢效率下降.因為對于一個空間范圍查詢而言,同樣大小的空間內(nèi)網(wǎng)格越多意味著需要查詢的葉節(jié)點就越多,查詢時間會相應增加.理想的情況是網(wǎng)格盡可能小的同時查詢數(shù)據(jù)的時間越來越短.因此,對于CDM而言,如何劃分地圖網(wǎng)格的密度來達到兩者的平衡至關(guān)重要.
小型微型計算機系統(tǒng) 2018年5期2018-07-04
- 基于WebGL的三維點云可視化研究
GL；可視化；四叉樹中圖分類號：P208 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）35-0041-021 概述隨著網(wǎng)絡技術(shù)、計算機圖形技術(shù)以及空間三維建模技術(shù)的進步，大大擴展了三維信息數(shù)據(jù)的應用領域，并促進了相應領域的良好發(fā)展。三維信息數(shù)據(jù)不僅記錄了物體在空間中的三維信息而且還記錄了物體表面的幾何信息，能夠更加直觀、更加真實的顯示和認識客觀世界對象。通過利用這些信息，就可以對物體的三維形態(tài)進行相應的構(gòu)建和分析，在實際的應用當中可以多角度的去
科技創(chuàng)新與應用 2017年35期2017-12-19
- 基于四叉樹算法優(yōu)化檢索效率的三維建模技術(shù)
0042)基于四叉樹算法優(yōu)化檢索效率的三維建模技術(shù)盧鵬飛1，黃軻2，龍奎1，魏文剛2，潘聲勇2，楊其菠2，江君3(1.重慶市地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站，重慶 401120；2.武漢中地數(shù)碼科技有限公司，武漢 430074；3.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院，重慶 400042)三維地質(zhì)建模是研究如何利用GIS軟件將三維空間地質(zhì)實體真實地再現(xiàn)，實現(xiàn)地質(zhì)體的三維可視化和相關(guān)空間分析，為地質(zhì)研究和礦產(chǎn)資源勘查提供技術(shù)支撐。本文在綜合前人研究成果的基礎上，對目前常用的基于MapGIS的
地質(zhì)災害與環(huán)境保護 2017年2期2017-07-07
- 基于四叉樹的高效梯度域圖像融合
法，在此引入了四叉樹這種層級空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過對融合圖像的分解，選擇出少量的像素點求解，最終通過線性插值的方法，補全其余像素點的差值，完成圖像合成，來近似達到求解泊松方程構(gòu)建完整線性系統(tǒng)的效果?！娟P(guān)鍵詞】圖像編輯；梯度域合成；四叉樹現(xiàn)在是信息時代，圖形是人們獲取信息、表達信息、傳遞信息的一種手段。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的興起，人們生活在不知不覺間發(fā)生了翻天覆地的變化。圖像、圖形逐漸成為傳播信息的主要的載體，雖然人眼識別高，可以找到成千上萬的顏色，但在許多情況
智富時代 2017年6期2017-07-05
- 基于改進四叉樹的地理實體快速查詢算法
00）基于改進四叉樹的地理實體快速查詢算法彭召軍1，王青山1，熊 偉1，李柏地2（1.信息工程大學，河南 鄭州 450001；2.78138部隊，四川 成都 610000）通過改進傳統(tǒng)四叉樹的數(shù)據(jù)組織和節(jié)點分配，將被索引的地理實體要素合理地分配到樹中對應的節(jié)點中，減少了數(shù)據(jù)冗余，節(jié)點的分布也更為合理。以地理實體數(shù)據(jù)為例，綜合比較了不同數(shù)據(jù)集在建立索引前后空間查詢效率上的差異。結(jié)果表明，該算法具有較高的查詢性能和實用價值。四叉樹；地理實體；空間查詢空間索引是
地理空間信息 2017年1期2017-02-16
- 多源影像的線性四叉樹場景生成方法及其在智慧城市中的應用
多源影像的線性四叉樹場景生成方法及其在智慧城市中的應用王快1.2，梁建國1.2，胡開全1.2，周智勇1.2WANG Kuai1,2，LIANG Jian-guo1,2，HU Kai-quan1,2，ZHOU Zhi-yong1,2（1.重慶市勘測院；2.重慶市地理國情監(jiān)測工程技術(shù)研究中心）隨著遙感影像數(shù)據(jù)的來源愈加廣泛，可以將遙感數(shù)據(jù)上傳至公共信息服務平臺，綜合城市宏觀全貌和微觀圖像，搭建一個基于遙感技術(shù)和空間大數(shù)據(jù)運行的智慧城市平臺。論文提出了一種基于線
智能建筑與智慧城市 2017年12期2017-01-17
- 基于四叉樹的大規(guī)模點云管理及實時渲染
0093）基于四叉樹的大規(guī)模點云管理及實時渲染張東升1,2，李國柱1,2，馬 波1（1. 昆明市測繪研究院，云南 昆明 650051；2. 昆明理工大學 國土資源工程學院，云南 昆明 650093）三維激光掃描儀能夠獲取非常詳盡的信息，但掃描儀的隨機軟件多數(shù)只能控制設備和數(shù)據(jù)顯示，缺乏足夠的點云后處理和空間分析功能。設計了一種基于四叉樹的大規(guī)模點云管理算法，使用四叉樹來對點云進行管理，以期對大規(guī)模點云進行高效管理并進行實時渲染。大規(guī)模點云；四叉樹；點云渲染
地理空間信息 2016年9期2016-12-28
- 基于四叉樹的移動終端地圖搜索算法研究與實現(xiàn)
0020）基于四叉樹的移動終端地圖搜索算法研究與實現(xiàn)胡 穎1（1.重慶市勘測院，重慶 400020）針對智能移動終端的GPS定位位置和用戶在終端輸入的搜索關(guān)鍵詞，設計了一種綜合性的空間關(guān)鍵詞索引框架，該框架利用倒排索引進行文本索引，利用四叉樹索引進行空間索引。基于該綜合索引框架設計和實現(xiàn)了一種高效準確的POI搜索算法，該算法能夠根據(jù)移動終端的位置和用戶輸入的搜索關(guān)鍵詞，從數(shù)據(jù)庫中獲取到相關(guān)度盡量高的結(jié)果，從而提高地圖搜索的準確度和效率。空間索引；向量空間模
地理空間信息 2016年5期2016-12-27
- 基于ε-Voronoi圖的矢量數(shù)據(jù)自適應簡化方法
種基于幀緩存和四叉樹索引的自適應簡化方法，即采用四叉樹索引對矢量數(shù)據(jù)進行區(qū)域劃分，通過評價各個區(qū)域地物實體分布密度的指標，判斷各個區(qū)域內(nèi)的矢量數(shù)據(jù)密度、圖幅寬度，得到各區(qū)域ε-Voronoi圖中的ε值，再借助幀緩存技術(shù)，自適應地簡化各個區(qū)域內(nèi)的矢量數(shù)據(jù)。實驗表明，該方法一定程度上提高了簡化質(zhì)量，為矢量數(shù)據(jù)可視化應用提供一定的基礎。四叉樹；幀緩存；自適應；簡化0 引言隨著硬件平臺及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，人們獲取空間數(shù)據(jù)的能力急劇增長，甚至超出計算機存儲能力的增長速
地理與地理信息科學 2016年1期2016-05-25
- 基于四叉樹原理的多波段遙感影像區(qū)域合并算法
079)?基于四叉樹原理的多波段遙感影像區(qū)域合并算法劉耀林，丁名時(武漢大學資源與環(huán)境科學學院，湖北 武漢 430079)A Region-merging Algorithm toward Multiband Remote Sensing Image Based on the Quadtree PrincipleLIU Yaolin，DING Mingshi摘要：隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，通過處理分析遙感影像數(shù)據(jù)獲取信息達到科研或工程應用目的已成為一種普遍的模
測繪通報 2016年2期2016-04-11
- 一種四叉樹和測地線活動輪廓模型相結(jié)合的海陸影像分割方法
hina?一種四叉樹和測地線活動輪廓模型相結(jié)合的海陸影像分割方法郭海濤1,2，孫磊1，申家雙2，陳小衛(wèi)1，張宏偉11. 信息工程大學地理空間信息學院,河南 鄭州 450052； 2. 海軍海洋測繪研究所,天津 300061Foundation support： The National Natural Science Foundation of China(Nos.41101396；41001262)摘要：海陸影像分割對于后續(xù)的海岸線提取、潮間帶地形反演、
測繪學報 2016年1期2016-03-04
- 期權(quán)定價的n叉樹模型
s方程.最后以四叉樹為例,使用R程序說明了n(n≥4)叉樹與三叉樹相比,計算效率更高,計算結(jié)果更精確.關(guān)鍵詞：n叉樹;四叉樹;Black-scholes方程中圖分類號：F830文獻標識碼：A文章編號：1009-2714(2015)04- 0016- 04doi:10.3969/j.issn.1009-2714.2015.04.004收稿日期：2015—09—02作者簡介：范宏高(1990—)，男，湖北荊州人，碩士，主要研究方向為金融統(tǒng)計.期權(quán)定價的方法有許
湖北師范大學學報(自然科學版) 2015年4期2016-01-28
- 三條路并的極值能量及一類圖的能量排序
分別連接，稱為四叉樹，記為H（i，j，k，l），如圖2-2.圖2-2 四叉樹H（i，j，k，l）特別地，四叉樹H（i，j，k，n-i-j-k-2）為路P2的一個端點分別與路Pi，Pj的懸掛點連接，另一端點與路Pk，Pn-i-j-k-2的懸掛點分別連接（1≤i≤（n-3）/3）.如圖2-3所示：圖2-3 四叉樹H（i，j，k，n-i-j-k-2）推論2.2如圖2-4，在四叉樹H（1，i，i，n-2i-3）中能量可排序為：圖2-4 四叉樹H（1，i，i，n-2
純粹數(shù)學與應用數(shù)學 2015年4期2015-11-26
- 基于多分辨率半邊的三維地形自適應無縫建模
083)“限定四叉樹”法可以實現(xiàn)三維地形自適應無縫建模，但仍存在一些問題，如計算量大、數(shù)據(jù)冗余等。該文將多分辨率半邊理論引入到三維地形建模中，提出了適合自適應地形格網(wǎng)存儲和格網(wǎng)面提取的方法；設計并實現(xiàn)了三維地形自適應無縫建模的算法；最后，應用C語言和DirectX工具，開發(fā)了相應的可視化實驗系統(tǒng)。與“限定四叉樹”法相比，該方法不需要反復檢測相鄰格網(wǎng)的層差，且隨剖分層次的增加，格網(wǎng)數(shù)量和渲染數(shù)據(jù)量的降低率逐漸增大，分別達13.9%和12.2%(剖分層次為7)
地理與地理信息科學 2015年2期2015-06-07
- MGIS中地圖柵格數(shù)據(jù)組織模型研究*
片金字塔模型和四叉樹技術(shù)基礎上,提出了一種地理地圖柵格數(shù)據(jù)模型,該模型將地圖柵格數(shù)據(jù)的使用分為獲取、組織和索引三個步驟,并分析研究各步驟主要技術(shù)和方法,并利用瓦片金字塔模型和四叉樹技術(shù)完成柵格數(shù)據(jù)組織。該模型能夠高效完成柵格數(shù)據(jù)的組織和其他操作,具有高效實用特點。MGIS; 瓦片金字塔; 四叉樹; 地圖柵格數(shù)據(jù)Class Number TP3911 引言軍事地理信息系統(tǒng)(military geographic information system,MGIS
艦船電子工程 2015年4期2015-03-15
- 基于方向和距離關(guān)系的復合空間查詢
0070)利用四叉樹索引，提出一種基于方向和距離關(guān)系的復合空間查詢算法。其基本思路是：計算給定的方向區(qū)域和距離范圍之間的交S,借助四叉樹索引快速查找其MBR(Minimum Bounding Rectangle)被S包含或與S相交的空間對象，構(gòu)成候選集，從候選集中刪除不符合給定方向和距離關(guān)系的空間對象，得到查詢結(jié)果。實驗表明，算法具有較好的空間查詢性能。四叉樹索引；方向關(guān)系；距離關(guān)系；復合空間查詢；算法空間查詢是指從空間數(shù)據(jù)庫中檢索出滿足給定空間關(guān)系的空間
測繪工程 2014年11期2014-08-25
- 一種基于四叉樹編碼的要素分級顯示過濾技術(shù)
，本文提出基于四叉樹編碼的要素分級顯示過濾技術(shù)，即通過對地圖數(shù)據(jù)要素根據(jù)其空間坐標生成不同長度的四叉樹編碼，在不同的顯示比例尺下顯示不同長度的四叉樹編碼的對應要素，從而實現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)的縮放效果自然流暢、顯示要素分布均勻。二、四叉樹編碼原理空間數(shù)據(jù)的四叉樹編碼是將二維區(qū)域按照4個象限進行分割，并為分布于每個象限中的空間要素賦編碼的過程。每個象限區(qū)域可以繼續(xù)分割為4個子象限，依次類推，直至象限內(nèi)只有一個空間要素為止。其編碼方式如圖1所示。圖1 四叉樹編碼原理根據(jù)
測繪通報 2014年6期2014-08-15
- 一種基于外存的海量地表離散點的交互編輯算法
樹、R樹系列、四叉樹和八叉樹等，而在這些結(jié)構(gòu)中，四叉樹在二維平面點數(shù)據(jù)中應用較為廣泛，KD樹和八叉樹常用于三維點數(shù)據(jù)組織中.四叉樹是由Raphael Finkel與J.L.Bentley在1974年提出來的一種樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)比較簡單，當空間數(shù)據(jù)對象分布比較均勻時，具有較高的空間數(shù)據(jù)插入和查詢效率.KD樹是一種面向k維空間點的二叉樹結(jié)構(gòu)，是一種較為有效的k維空間點數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，在涉及高維空間查找領域具有自身獨特優(yōu)勢.八叉樹是由Hunter在1978年首
中南民族大學學報（自然科學版） 2014年2期2014-08-06
- 一種基于四叉樹的數(shù)字圖像壓縮算法*
09)一種基于四叉樹的數(shù)字圖像壓縮算法*陳云鵬1謝志成2鄭創(chuàng)偉2陳宇輝2曾宇鵬2杜雪清2(1.華中科技大學計算機學院 武漢 430074)(2.深圳報業(yè)集團 深圳 518009)基于四叉樹的數(shù)字圖像壓縮算法是一種利用四叉樹結(jié)構(gòu)對圖像中平滑區(qū)域進行壓縮編碼的技術(shù)。而現(xiàn)有的壓縮算法由于存在諸多缺陷,使得其效果很難與諸如Jpeg2000的主流壓縮算法相比擬。論文基于現(xiàn)有的四叉樹分割算法,提出了一種高效的編碼方式來記錄四叉樹的結(jié)構(gòu)信息,同時引入了泰森多邊形方法和自
艦船電子工程 2014年11期2014-07-05
- 顧及協(xié)方差函數(shù)的自適應四叉樹InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法
差函數(shù)的自適應四叉樹InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法張 靜1,張 勤1,2,趙超英1,2,張菊清11.長安大學地質(zhì)工程與測繪學院,陜西西安 710054;2.西部礦產(chǎn)資源與地質(zhì)工程教育部重點實驗室,陜西西安 710054利用InSAR變形監(jiān)測結(jié)果進行形變機理反演時,由于InSAR獲取的數(shù)據(jù)點眾多,且往往含有較多的誤差乃至粗差點,嚴重制約了反演計算的效率和可靠性。為此,本文提出顧及InSAR變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的物理空間相關(guān)性來設立協(xié)方差函數(shù),并依據(jù)協(xié)方差函數(shù)確定四叉樹象限分
測繪學報 2014年5期2014-06-27
- 基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）中圖像顏色特征提取方法的研究和改進
分布直方圖借助四叉樹圖像分割進行圖像檢索的方法，該方法使用與人類視覺感知相符合的HSV顏色模型，通過構(gòu)造四叉樹借助MeanShift算法對圖像進行分割，提取出特征顏色，得到顏色分布的直方圖。最后利用EMD算法衡量圖像與圖像之間的距離，實現(xiàn)圖像的搜索。關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容檢索；均值漂移；四叉樹；圖像分割；特征顏色中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）11-2642-05Abstract： The paper present
電腦知識與技術(shù) 2014年11期2014-06-18
- 一種基于小波四叉樹的無線視頻組播方案
出一種基于小波四叉樹(QuadTree)的無線視頻組播方案，利用四叉樹結(jié)構(gòu)組織小波系數(shù)，從而更好地進行能量分配，以提高SoftCast的性能。方案主要包含三個步驟：離散小波變換(DWT)[9]、四叉樹(QuadTree)系數(shù)組織、能量分配(power allocation)和白噪化(whitening)。相對于現(xiàn)有的SoftCast，基于小波四叉樹(QuadTree)的方法在重構(gòu)性能上有一定的提升。1 SoftCast原理介紹SoftCast是由S.Jak
太原科技大學學報 2014年4期2014-06-13
- 基于Hadoop的QR樹索引方法
K－D－B樹、四叉樹、R樹及其變體[5，6]等等。在海量空間數(shù)據(jù)的情況下，往往導致樹的深度過深，上述結(jié)構(gòu)的檢索效率明顯較低。secondary index作為一種混合式索引結(jié)構(gòu)，常見的有QR樹[7]、PMR樹[8]、Hilbert R樹[9]等等，通過兩級級索引的方式能夠有效降低樹的深度，提高檢索效率，但是由于結(jié)構(gòu)復雜，在處理海量數(shù)據(jù)時會帶來龐大的計算量。面對海量空間數(shù)據(jù)處理與查詢的復雜性，傳統(tǒng)的集中式處理方式已經(jīng)變成制約處理和查詢效率的 “瓶頸”。隨著
計算機工程與設計 2013年12期2013-11-30
- 大規(guī)模三維點云快速拾取技術(shù)研究
的點。2 基于四叉樹的層次包圍盒技術(shù)2.1 四叉樹的引入在實際應用中，系統(tǒng)面對的通常是大規(guī)模的三維點云數(shù)據(jù)，如果進行點云拾取時對三維場景中的點一一進行坐標轉(zhuǎn)換和相交檢測，勢必給系統(tǒng)帶來較大的運算負荷，影響交互速度。層次包圍盒［2］是一種能有效提高拾取效率的技術(shù)，在拾取時，從層次包圍盒上層結(jié)點出發(fā)，逐步向下判斷，如果到達某個結(jié)點時與拾取射線或拾取多邊形無交集，則其子結(jié)點的相交情況無需再判斷；當?shù)竭_最底層結(jié)點時，則進行基本的相交檢測。為了構(gòu)建層次包圍盒，點云數(shù)
計算機工程與設計 2013年8期2013-09-11
- 詳述幾種常用的柵格數(shù)據(jù)的空間索引方法
法有R樹系列、四叉樹、固定格網(wǎng)以及K-D-B樹等。1 R樹系列空間索引R樹系列從誕生以來經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)相繼出現(xiàn)了眾多的變形，例如R+樹、R3樹、Hibert R樹以及SR樹等一系列。同時以上變形均屬于一種平衡樹，其結(jié)構(gòu)也與B樹類似。R樹可以直接的實現(xiàn)對空間中占據(jù)一定范圍的地理要素進行索引，可以按照幾何對象的最小外接矩形MBR進行二維索引或者高維索引。R樹的每一個非葉結(jié)點均由若干MBR單元構(gòu)成，而MBR為包含有對應的空間對象的最小矩形。R樹最大的特點是兄
河南科技 2013年5期2013-04-10
- 格網(wǎng)索引及四叉樹在CAD建庫軟件中的應用
網(wǎng)空間索引配合四叉樹，針對CAD數(shù)據(jù)建立空間索引，配合相應的算法得以解決此類問題。二、格網(wǎng)索引及四叉樹結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化為了快速檢索大量矢量數(shù)據(jù)，可將空間劃分成一定間距的網(wǎng)格［1］，建立起矢量數(shù)據(jù)與網(wǎng)格之間的相對關(guān)系，并以網(wǎng)格作為數(shù)據(jù)空間關(guān)系的承載體。這樣便可快速檢索特定區(qū)域內(nèi)的矢量數(shù)據(jù)，反之亦可快速計算特定空間要素所處的區(qū)域及確定該區(qū)域內(nèi)矢量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。如圖1所示，將數(shù)據(jù)的空間位置映射到空間網(wǎng)格中，建立空間索引。若想在海量數(shù)據(jù)中獲得所示對象的交點等操作，
測繪通報 2012年1期2012-12-11
- 一種支持多版本空間數(shù)據(jù)的索引方法
法有格網(wǎng)索引、四叉樹索引和R樹系列索引3種［4-5］，這方面的研究相對比較成熟，基本思想都是對研究的空間區(qū)域進行劃分(如圖2所示)，用最小外接矩形(MBR)來代替空間對象的形態(tài)參與計算，算出每個劃分區(qū)域所對應的索引號以及空間對象所對應的索引號。其中區(qū)域劃分和索引號編碼是算法的核心，研究成果較多［4-8］，本文不再贅述。圖2 區(qū)域劃分示意圖由上圖可以看出，格網(wǎng)索引和四叉樹索引屬于靜態(tài)索引，在計算索引號時空間區(qū)域大小保持不變，用戶在進行空間數(shù)據(jù)更新導致版本提升
測繪通報 2012年1期2012-12-11
- 基于位長四叉樹的EZBC改進算法
簡單高效的幅值四叉樹編碼結(jié)構(gòu)和基于上下文的位平面編碼算法，比EBCOT算法具有更高的壓縮效率，平均每個像素使用的編碼符號少于EBCOT算法.但是EZBC算法在編碼過程中需要建立小波系數(shù)的幅值四叉樹Qk［l］(i，j)、非重要節(jié)點鏈表LIN和重要像素鏈表LSP，在編碼過程需占用大量內(nèi)存，這是EZBC算法硬件實現(xiàn)的最大障礙;而由于其采用鏈表操作，在編碼過程中需要進行大量的鏈表添加和刪除操作，這會影響其編碼速度.針對以上問題，本研究提出一種基于位長四叉樹的EZB
深圳大學學報（理工版） 2012年5期2012-11-26
- 退化四叉樹格網(wǎng)的全球多分辨率DEM無縫表達
1］采用限制性四叉樹（即控制鄰近格網(wǎng)的剖分層次差），再通過平滑數(shù)據(jù)、增減節(jié)點或網(wǎng)格線等方式實現(xiàn)裂縫消除。該方法要求相鄰地塊的剖分層次差不能超過1，并需要時刻檢測邊界，計算量大［12－13］，若用于全球會產(chǎn)生大量冗余三角形。調(diào)整高程值法［14－15］通過調(diào)整裂縫處節(jié)點的高程值實現(xiàn)無縫拼接，會導致T型節(jié)及地形失真，也會帶來繪制時的光照不連續(xù)現(xiàn)象，對于有些顯卡也可能導致一些空洞小點。其他方法還有：自適應網(wǎng)格法［16］、簇依賴（cluster dependenci
測繪學報 2012年6期2012-07-25
- 一種新型RFID動態(tài)多叉樹查詢防碰撞算法
度有3層。動態(tài)四叉樹查詢算法為了避免頻頻發(fā)生碰撞，在檢測到碰撞時將響應的標簽分為四個分支依次查詢，仍以上述8個標簽為例，搜索流程如圖3所示。圖3 動態(tài)四叉樹查詢算法由圖3可以看出，動態(tài)四叉樹算法只有2個碰撞時隙，但多了2個空閑時隙，而且當標簽數(shù)量較少時會產(chǎn)生很多空閑時隙，效率未必比二叉樹更好。在上述RFID系統(tǒng)中，標簽的第一比特位碰撞，第二比特位沒有碰撞，根據(jù)曼徹斯特碼的編碼特性，可以直接確定第二比特位，采用二叉樹；標簽的第三和第四比特位都發(fā)生碰撞，則采用
制造業(yè)自動化 2012年15期2012-07-04
- 復雜多邊形圖形矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)編碼方式的改進
種復雜的結(jié)構(gòu).四叉樹編碼方法的優(yōu)點在于能彌補多邊形矢量編碼的缺陷，它允許在多邊形中嵌套多邊形即所謂“洞”這種結(jié)構(gòu)的存在，但它最大的缺點在于編碼轉(zhuǎn)換時具有圖形編碼的不確定性，用同一形狀和大小的多邊形可能會得出多種不同的四叉樹結(jié)構(gòu)，不利于形狀分析和模式識別.為了克服該缺點，本文采用霍夫曼編碼的原理，在四叉樹編碼圖的基礎上重新進行編碼，形成霍夫曼編碼樹.由于霍夫曼編碼是以二叉樹來表示的，這樣就能保證一組編碼只能對應一個霍夫曼編碼樹，從而防止了同一形狀和大小的多邊
陜西科技大學學報 2012年1期2012-02-19
- 三維地形模型生成的多核并行算法*
節(jié)層次模型采用四叉樹（Quad Tree）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、待處理的數(shù)據(jù)量和計算量都非常大的特點，本文提出了一種在多核計算機上基于四叉樹劃分的并行模型簡化算法，對三維地形系統(tǒng)進行優(yōu)化。1 多核并行程序設計多核并行計算技術(shù)是當前計算機領域的研究熱點，在未來數(shù)年內(nèi)，隨著芯片內(nèi)核數(shù)量持續(xù)增長，多核計算將成為一種廣泛普及的計算模式[1]。要想真正獲得多核處理器帶來的高效率，軟件的發(fā)展必須跟上硬件的步伐，而當前多核處理器軟件總體滯后于硬件。多核處理器為實施計算任務的細粒度
網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)管理 2011年8期2011-05-17
- 基于地形的自適應壓縮和實時可視化
，本文使用限制四叉樹三角化方法(RQT)［8］，提出了一種高效的海量地形自適應壓縮和渲染算法，該算法除了具有較高的壓縮比和運行效率，對于海量地形漫游也能達到高效、實時、連續(xù)的視覺效果。本文的組織結(jié)構(gòu)如下:第二部分將介紹基于整數(shù)小波變換的限制四叉樹三角化。第三部分討論地形壓縮，基于視點的多分辨率解壓縮和實時渲染中的場景更新算法。最后兩部分將給出一些實驗結(jié)果，并對本文的工作作出一個簡單的總結(jié)。2 基于整數(shù)小波變換的限制四叉樹三角化2.1 整數(shù)小波變換小波變換是
中國傳媒大學學報(自然科學版) 2011年2期2011-03-13
- 面向集聚分布空間數(shù)據(jù)的混合式索引方法研究
針對格網(wǎng)索引和四叉樹索引存在的問題,提出將四叉樹嵌入格網(wǎng)形成一種混合式空間索引結(jié)構(gòu),并分析其原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與影響參數(shù)。理論分析及實驗證明,對于空間集聚分布狀態(tài)的海量地理數(shù)據(jù)而言,混合式索引方法以略高的存儲代價換取了更高的檢索、插入和刪除效率,是一種有效的空間索引方案?；旌纤饕?空間索引;GIS;地圖可視化目前,GIS技術(shù)廣泛應用于空間相關(guān)的各領域,但也產(chǎn)生了一系列新問題,如數(shù)據(jù)量日益膨脹、空間分析過程復雜化等[1]。空間數(shù)據(jù)存儲與操作成為限制GIS發(fā)展的瓶
地理與地理信息科學 2010年1期2010-12-28