[发明专利]一种顾及空间关系约束的线化简方法有效

专利信息
申请号: 201710039697.7 申请日: 2017-01-19
公开(公告)号: CN106845108B 公开(公告)日: 2019-07-23
发明(设计)人: 李成名;武鹏达;殷勇;刘晓丽;王柳;吴伟;郭沛沛;郝志伟;顾腾 申请(专利权)人: 中国测绘科学研究院
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 合肥市科融知识产权代理事务所(普通合伙) 34126 代理人: 宣圣义
地址: 100036 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 顾及 空间 关系 约束 线化简 方法
【权利要求书】:

1.一种顾及空间关系约束的线化简方法,其特征在于,包括:

(1)根据经验及综合前后的比例尺跨度,应用线要素全局化简判断模型GLSEM设立空间间距阈值并判断线要素之间的空间关系,若满足模型空间约束条件,执行步骤(2);若不满足模型空间约束条件,则对不满足条件的曲线进行拓扑处理,对处理后满足条件的曲线执行步骤(2);

(2)设定GLSSM模型中的距离综合阈值,对进行综合化简的曲线采用D-P算法计算出折线上满足垂直距离大于距离综合阈值的局部极值点;

(3)按照目标比例尺和原比例尺来估算出GLSSM模型中最小可视目标SVO的尺寸R;

(4)以局部极值点为圆点,以2-3倍的R值为探测阈值,画SVO交原曲线于点B1、B2、E1、E2,记录B1、B2、E1、E2为处理分界点;

(5)从首节点A开始至相邻分界点B1、分界点B2至分界点E1、分界点E2至末节点H应用L-O算法对该折线进行化简;

(6)针对极值点B所在的极值点稀疏处,分界点B1、B2之间不做处理,保留极值点B;

(7)对于不包括极值点的曲线平整部分B2至C区间,采用如下优化算法找到该部分的“有效部分”:判断不包括极值点的曲线平整部分B2至C区间的距离中所包含的R的个数n,从点B2开始,对n×R距离内覆盖的平整曲线不作处理,而将(L-n×R,L)的部分记为该段曲线的“有效部分”,对“有效部分”使用L-O算法进行化简;

(8)对于极值点聚集处,以E点为圆心,缩小SVO半径画圆对F、G极值点进行化简概括;

(9)顺序处理,保存末节点H,单独曲线化简结束;

(10)逐个线要素处理完成后,应用GLSSM模型检验化简后的曲线周围的空间关系,对不满足化简间距要求的曲线进行远离移位,保证线要素之间空间关系不变,化简结束。

2.根据权利要求1所述的顾及空间关系约束的线化简方法,其特征在于,还包括:建立线要素全局化简判断模型(GLSEM),运算、验证线要素的空间拓扑关系与线间距,具体包括:

设计空间关系约束条件下的线要素全局化简判断模型(GLSEM,Global LineSimplification Estimation Model),如下式所示:

GLSEM=FS(SpacingL-Others,Spatial RelationshipL-Others)

式中,FS指化简函数(Function Simplification),SpacingL-Others指某一条线L与其他邻近线要素之间的间距值,Spatial RelationshipL-Others指某一条线L与其他邻近线(Others)之间的空间关系;化简前,使用特征点计算两条线间、同一条线拐点处的宽度间距,只有测得的宽度间距大于事先给定的阈值,同时,只有线要素之间符合空间拓扑约束方可进行化简,记录化简前的空间关系。

3.根据权利要求1所述的顾及空间关系约束的线化简方法,其特征在于,还包括:对符合条件的线要素应用线要素全局化简光滑模型(GLSSM)确定线化简所需D-P算法距离参数、L-O算法最小可视目标参数,具体包括:

对于符合化简条件的线要素,设计线要素全局化简光滑模型进行光滑化简处理,如下式所示:

GLSSM=FS(DValueLD,LValueLD,SpacingL-Others,Spatial RelationshipL-Others)

式中,FS、SpacingL-Others、Spatial RelationshipL-Others要素指代含义与上述线要素全局化简判断模型GLSEM中各要素含义是一致的,DValueLD指应用D-P算法要事先设定的距离综合阈值(LD,Line Distance),该值用来筛选过滤线要素的局部极值点,LValueLD指应用L-O算法要实现估算出的圆形最小可视目标SVO的尺寸R。

4.根据权利要求1所述的顾及空间关系约束的线化简方法,其特征在于,GLSSM模型中,某一条线L与其他邻近线要素之间的间距值SpacingL-Others为L上的特征弯曲点到各个邻近线要素体之间的最短距离;L-O算法的圆形最小可视目标SVO的尺寸LValueLD值由下列公式计算得到,也即按照目标比例尺和原比例尺来估算出圆形最小可视目标SVO(SmallestVisual Object)的尺寸R

R=St×D×(1-Sf/St) (1)

其中St为需要化简后的目标比例尺分母,Sf为原比例尺;D是一个参数,为化简后地图上的SVO的参数;在地图上D取0.4mm为能保证视觉分辨的最小值;其中,确定圆形SVO的起始位置,以待综合曲线的首节点作为首个圆心。

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