[发明专利]一种任意类型点集数据之间的精确豪斯多夫距离计算方法在审
申请号: | 201610463827.5 | 申请日: | 2016-06-23 |
公开(公告)号: | CN106126919A | 公开(公告)日: | 2016-11-16 |
发明(设计)人: | 何发智;陈壹林 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种任意类型点集数据之间的精确豪斯多夫距离计算方法,首先输入两点集数据A和B,如果点集是散乱无序的点云数据,则采用莫顿曲线(Morton Curve)预处理散乱无序的点集数据A和B,使点集规则有序且具有很好的空间局部性。然后使用局部搜索算法分别计算出单向豪斯多夫距离h(A,B)和h(B,A)。最后比较单向豪斯多夫距离h(A,B)和h(B,A),取其中的最大值即为豪斯多夫距离H(A,B)。本发明利用数据的空间局部性特性能够减少遍历内循环中对豪斯多夫距离没有贡献的点,从而极大的减少计算的复杂度,结合莫顿曲线方法,本发明可以处理任意类型的点集数据,更具通用性。 | ||
搜索关键词: | 一种 任意 类型 集数 之间 精确 豪斯多夫 距离 计算方法 | ||
【主权项】:
一种任意类型点集数据之间的精确豪斯多夫距离计算方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:输入两点集数据A和B,并执行下述判断;如果点集是规则化数据,则执行下述步骤3;如果点集是散乱无序的点云数据,则执行下述步骤2;步骤2:采用莫顿曲线预处理散乱无序的点集数据A和B,使点集规则有序且具有很好的空间局部性;步骤3:使用局部搜索算法分别计算出单向豪斯多夫距离h(A,B)和h(B,A);步骤4:比较单向豪斯多夫距离h(A,B)和h(B,A),取其中的最大值即为豪斯多夫距离H(A,B)。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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