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摘要:
针对建筑物图形,该文提出了一种结合其形态表达特点的迭代凸分解方法.该方法利用Delaunay三角网提取建筑物图形凹部层次化结构和骨架线定义图形节点凹度,并依据建筑物图形直角化和简洁表达的特点选取分割线迭代消除当前图形中凹度最大节点实现图形凸分解.实验结果表明,该文方法能有效实现带洞(或岛)建筑物图形的凸分解,结果符合视觉认知.同时,基于图形分解结果讨论了字母型和直线型建筑物群模式的识别,证明了结合图形分解能更有效挖掘建筑物群空间分布特征.
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文献信息
篇名 顾及结构特征的建筑物图形迭代凸分解方法
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 凹度 凸分解 形状认知 模式识别
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 地图学与地理信息
研究方向 页码范围 184-191
页数 8页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
凹度
凸分解
形状认知
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导