摘 要:矢量数据压缩对于gis数据的存储、网络传输以及在移动设备中的使用都具有重要意义。在此通过对曲线矢量数据特点的分析,提出基于整数小波变换的矢量数据压缩方法。压缩方案包括3个主要流程:矢量数据整型化。曲线矢量数据具有相邻坐标点间坐标值大小差别不大的特点,将坐标点间的差值转换为整型的偏移量,用偏移量表示矢量数据的坐标点,利用整数小波变换处理偏移量序列。实验表明,偏移量序列经过整数小波变换得到的小波系数序列在空间分布上更加集中,适合使用高效的编码压缩方法;对变换后的小波系数进行编码压缩。在此使用模糊均值聚类字典法编码实现了曲线矢量数据的有损编码。通过实验和其他压缩算法结果的对比,该方法具有压缩比较高,失真小的特点。关键词:空间矢量数据; 整数小波变换; 模糊均值聚类; 字典法编码; shp
ethd f urve vetr data pressin based n it and f
zhang jun-lan1, ang yi2
(1. llege f infratin siene and tehnlgy, beijing nral university, beijing 100875, hina;
2. ean university f hina, qingda 266003, hina)
abstrat: the vetr data pressin has great signifiane in gis data strage, netrk transissin and its appliatin in bile devies. a pressin ethd based n the integer avelet transfr (it) and fuzzy eans (f) is prpsed arding t the analysis fr the harateristi f urve vetr data. the pressinshee inludes 3 steps: integer fr f vetr data, ffset sequene pressing ith it and ding pressin f transfred avelet effiients. the lssy ding f urve vetr data as realized ith the ditinary ding f f. pared ith ther algriths, this ethd has the harateristis f high pressin rati and less distrtin.keyrds: spatial vetr data; integer avelet transfr (it); f; ditinary ending; shp
对矢量化后的地形图等进行压缩处理的过程称之为空间矢量数据的压缩。地图数字化中矢量数据的压缩主要包括各种地形图要素的数据压缩。等高线是地图中最多的图形要素,所以对矢量化后的地图的数据压缩主要是对曲线的压缩,目前讨论最多的也是曲线矢量数据的压缩。在此针对矢量数据的压缩问题进行研究。
传统的矢量数据压缩方法的核心思想是从矢量数据的坐标点集中运用一定的算法抽取出最能体现矢量数据特征的子集。这类曲线矢量数据压缩算法主要有:垂距限值法、角度限值法、duglas-peuker算法(splitnig算法),以及黄培之提出的具有预测功能的曲线矢量数据压缩方法等[1-3]。
近年来,矢量数据的量化编码压缩算法的研究得到重视。钟尚平等[4]根据平面矢量地图文件的存储特性,有机结合“无附加码书”字典编码方法,可逆并显著地压缩了矢量地图。王立胜等[5]基于第二代小波变换理论实现了对空间矢量数据的无损压缩。黄越峰等提出了使用基于整数小波变换和ffep编码的曲线数据压缩方法[6]。klesnikv等提出了链码方法用于矢量数据压缩[7]。
本文首次提出结合实际矢量数据文件的存储结构和曲线矢量数据的特性,将浮点型的矢量数据坐标值预处理成整型值表示的坐标值之间的偏移量。进而引入先进的整数小波变换对整型的偏移量序列进一步处理,分析变换后的小波系数的幅值,分布等特征后,采用了高效的基于模糊均值聚类和字典法编码方案进行压缩存储。实验结果表明,本文的压缩方法能够达到较高的无损压缩比。
1 矢量数据的整型化
矢量数据文件一般包括表示数据属性和存储结构的元信息和实际图形的坐标点序列,其中浮点型坐标点序列占据了文件的绝大部分存储空间。对矢量数据文件进行压缩主要是对坐标点序列进行压缩。
对于二维的平面矢量数据,坐标点序列由x坐标序列和y坐标序列组成。由于使用浮点型表示,每个坐标值占用的存储空间为8个字节。本文使用的是基于整数小波变换的压缩方法,因此首先是将坐标点序列用整型数表示。
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