基于正负核密度曲线的线要素局部清晰度估算与自适应分段

P208; 在线要素化简时,根据特征差异对线要素进行分段是合理运用化简方法的关键.然而现有分段方法侧重分析线要素的形态特征,忽略了线要素在不同比例尺表达的视觉差异.线要素中无法清晰辨识的模糊部位会随比例尺的变化而改变.基于此,本文提出了一种基于局部清晰度的线要素分段方法.首先,在特定比例尺下生成线要素的栅格形态,并将栅格线像素分为3类:单边界像素、双边界像素和内部像素,其中单边界像素和内部像素会严重影响线要素的视觉辨识;其次,建立3类像素与原矢量折点的映射关系,得到两组数据点:对应线要素模糊部位的粘连折点和对应线要素清晰部位的正常折点;然后,基于一维核密度进行两组数据点的聚集性分析,分别生成该...

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Published in测绘学报 Vol. 53; no. 6; pp. 1180 - 1194
Main Authors 成晓强, 刘娜
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 湖北大学资源环境学院,湖北武汉 430062 22.07.2024
区域开发与环境响应湖北省重点实验室,湖北武汉 430062%湖北大学资源环境学院,湖北武汉 430062
Subjects
kernel density estimation
局部清晰度
line features segmentation
异质性线要素
heterogeneous line features
核密度
local clarify
线要素分段
多尺度
multiscale
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2024.20230287

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Summary:P208; 在线要素化简时,根据特征差异对线要素进行分段是合理运用化简方法的关键.然而现有分段方法侧重分析线要素的形态特征,忽略了线要素在不同比例尺表达的视觉差异.线要素中无法清晰辨识的模糊部位会随比例尺的变化而改变.基于此,本文提出了一种基于局部清晰度的线要素分段方法.首先,在特定比例尺下生成线要素的栅格形态,并将栅格线像素分为3类:单边界像素、双边界像素和内部像素,其中单边界像素和内部像素会严重影响线要素的视觉辨识;其次,建立3类像素与原矢量折点的映射关系,得到两组数据点:对应线要素模糊部位的粘连折点和对应线要素清晰部位的正常折点;然后,基于一维核密度进行两组数据点的聚集性分析,分别生成该尺度下表示线要素清晰度变化的正向核密度曲线和表示线要素模糊程度变化的负向核密度曲线;最后,分析正负核密度交点特征,得到划分线要素清晰与模糊区域的分段点并完成线要素分段.通过与人为分段结果对比可知,本文的分段结果与人眼对线要素模糊与清晰部分的识别基本一致.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2024.20230287