地图数据结构ppt课件.ppt
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1、地图数据结构两种数据结构的比较及转换1两种数据结构的比较 矢量数据的特点 位置明显,信息隐含 栅格数据的特点 属性明显,位置隐含2矢量数据特点 优点: 结构紧凑,容易定义和操作单个空间实体,冗余度低; 具有空间实体的拓扑信息,便于网络分析; 图形输出质量好、精度高。 缺点: 结构较为复杂,导致了操作和算法的复杂化,不能有效的进行点集的集合运算; 空间实体的查询十分费时,需要逐点、逐线、逐面的查询3栅格数据特点优点:数据结构结单,定位存取性能好;可以与影像和DEM数据进行联合空间分析;数据共享容易实现;对栅格数据的操作比较容易;缺点:数据量与格网间距的平方成反比,较高的几何精度的代价是数据量的极
2、大增加;以行和列作为空间实体的位置标志,难以获取空间实体的拓扑信息,难以进行网络分析等操作。栅格数据不是面向实体的,各种实体往往是叠加在一起反映出来的,因此难以识别和分离。对点实体、线实体和面实体的识别采用的技术不仅费时,而且不能保证识别的结果完全正确。4栅格数据和矢量数据比较比较内容矢量结构栅格结构数据结构复杂、紧凑,冗余度低 简单,冗余度高数据量小大图形运算复杂简单图形精度高低影像格式不一致一致或接近数据共享不易实现容易实现拓扑和网络分析容易实现不易实现叠置分析不易实现容易实现5两种数据结构的转换 矢量数据向栅格数据的转换 点的转换 线的转换 面的转换6点的转换 1 确定栅格单元大小 x=
3、(xmax-xmin)/N, y=(ymax-ymin)/M 2 把坐标转换为行列号 I=1+INT(Y0-Y)/ y J=1+INT(X-X0)/ x7xyPIJ(x0,y0)8线的转换 1 八方向栅格化法 设直线段端点坐标为p1(x1,y1)、p2(x2,y2),首先得到直线段两端点的行列号,求出两端点的行数差和列数差。 如果行数差大于列数差,则逐行分别的求出该行中心线与直线段的交点,即: Y=yi X=(y-y1)*(x2-x1)/(y2-y1)-x1 再将该坐标用点的转换方式转换为相应的行列号9 如果列数差大于行数差怎么办?10分带法11面的转换12栅格数据向矢量数据的转换 为了便于进
4、行栅格数据向矢量数据的转换,需要对原始栅格图像进行二值化处理,这是因为通常扫描后的原始图像是以不同灰度级存储的,而太多的灰度值不便于进行矢量化处理,故需要进行压缩,通常压缩为两级(0和1),这个过程就是二值化1314点的转换yPIJ(x0,y0)X=x0+(j-0.5)* x y=y0-(i-0.5)* y15线的转换 线状栅格图像通常具有一定的宽度并且宽窄不一,不便于直接进行矢量化,须在细化处理,提取中轴线的基础上再矢量化。因此,线的矢量化包括细化、跟踪和拓扑化等过程。16细化 细化就是将线状栅格像元阵列逐步剥除轮廓边缘的点,使之成为线宽度只有一个像元的中轴线骨架图形。细化后的图形骨架即保留
5、了原图形的绝大部分特征,又便于下一步的矢量化处理。对图像进行细化处理,应符合下列基本要求: 线宽只有一个像元; 细化后的骨架应是原线画的中轴线 保持原有线画的连通性及特征 细化算法有很多:17经典的细化算法 在3*3像元阵列中,凡是去掉后不会影响原栅格图像拓扑连通性的像元都应该去掉;反之则应保留。3*3像元阵列共有512种情况,经过旋转去除相同情况,共有51种情况。18如图只有如图只有2、3、4、5、10、11、12、16、22、23、28、33、34、35、38、42、43、46、50可以将中心点剥去可以将中心点剥去19查找表查找表为二值图像处理提供了简洁而有效的方法。考虑一个像素的乘邻域。
6、由于在这个邻域范围有个像素,每个像素有两个状态(二值图像,取,),那么整个邻域不同状态的总数量为9=512 .这样,我们可以相对不同的情况(种),来安排对应的输出值,而这种可能是事先预知的,给每一个单元(一共个单元)分别安排不同的权值, 也就是的不同幂次,。次幂20某种状态数值就是加权值的和。下面一种邻域组合:它的值他的值这样的话,我们通过一个数值,就可以表达一种乘邻域的一种空间分布状态。21111111111111111111111111122栅格细化时, 先找到一个位于线划栅格边缘上的像元, 接着以此像元为中心, 按一定顺序( 如顺时针方向) 检测其8 个邻域的颜色值。通过检测可以同时达到
7、两个目的,一是判断本中心像元应不应该被置为“0”; 二是找到与本中心像元相邻的边缘像元, 以便继续“剥皮”和跟踪。如此循环反复, 继续找到下一个边缘像元作为本中心像元, 一直跟踪到线划栅格一侧边缘的下一个边缘像元为起始像元。按此方法得到细化栅格后, 再根据细化后栅格像元值的相邻关系, 按顺序连接成折线, 经过光滑等处理, 最后就能得到理想的矢量数据。上述方法中判定本中心像元是否应当被置为“0”的条件是不符合图2 的图形就置为“0”。像元置为非“0”的条件边缘跟踪与剥皮算法边缘跟踪与剥皮算法23111111111111111111111111111111111111111111111111111
8、111111111111111111111111111111111111111111241111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111112511111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111126111111111111111111111111111111111111111111111111111111
9、111111111111111111111111111111111111111111111271111111111111111111111111112829距离变换搜寻中轴线法11111122211232111232211232112321134321134321123432112342112232112221111113011111122211232111232211232112321134321134321123432112342112232112221111113111111122211232111232211232112321134321134321123432112342112232
10、1122211111132111111222112321112322112321123211343211343211234321123421122321122211111133111111222112321112322112321123211343211343211234321123421122321122211111134跟踪骨架线 得到骨架线后,跟踪就是把骨架线转换为矢量图形的坐标序列。 1从上到下,从左至右搜索骨架线的起点,记下坐标,并设置灰度值为负。 2 按该点的八邻域方向跟踪下一点,若没有,跟踪结束,转第一步;若有,记下该点的坐标,并以此点为中心点按八邻域跟踪,此点灰度值设为负。35
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