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          圖形圖像壓縮與網絡地理信息系統的分析與研究
          發布時間:2019-08-08

          系統分析師論文優選范文10篇之第五篇:圖形圖像壓縮與網絡地理信息系統的分析與研究

            摘要:大數據時代的來臨, 使人們在生產生活中對數據處理規模要求不斷提高, 這也使以往的地理信息系統越來越難以滿足于大規模的數據處理要求, 尤其是在圖形圖像壓縮方面, 僅僅依靠地理信息系統很難達到理想的壓縮效果。為了使地理信息系統具備更高的圖形圖像壓縮性能, 就必須要將Internet與地理信息系統相結合。鑒于此, 本文對基于圖形圖像壓縮的網絡地理信息系統進行深入的分析。

            關鍵詞:圖形圖像; 圖像壓縮; 地理信息系統;

            近年來, 計算機技術的快速發展, 使其逐漸滲透至各個領域, 地理信息系統作為區域規劃、資源開發、災害防治等工作的重要工具, 計算機技術與地理信息系統的融合也變得愈發深入, 這也使網絡地理信息系統由此應運而生。目前, 國內外都已經開始應用地理信息系統來進行各種管理、規劃與決策, 但由于地理信息系統大多是進行單機使用的, 只有少部分是連接廣域網和互聯網的, 這也使地理信息系統成果很難得到共享。在圖形圖像壓縮工作中, 由于數據容量非常大, 這也使以往的地理信息系統在數據傳輸與處理方面存在很大難度。因此, 大力開展網絡地理信息系統研究, 以此加快數據處理與遷移速度, 充分發揮網絡地理信息系統在圖形圖像壓縮工作中的應用優勢具有十分重要的意義。

          系統分析

            一、圖形圖像壓縮與網絡地理信息系統

            隨著地理信息系統與Internet的不斷融合, 網絡地理信息系統由此應運而生, 網絡地理信息系統是通過World Wide Web來獲取地理信息, 以便于向不同用戶提供豐富的地理信息服務。相比于傳統的地理信息系統, 網絡地理信息系統在運行過程中需要具備更高的傳輸速度、更大的服務器空間, 同時在系統操作上也要更加便捷。在人們日常生活中會接觸到大量的圖形圖像, 不過在許多情況下都要對圖形圖像進行壓縮處理, 而在圖形圖像處理過程中, 不僅要考慮其局部, 還要考慮其整體。許多學者都對圖形圖像壓縮進行了相關研究, Barnsley便利用遞歸失代函數與IFS方法對對圖像進行了壓縮編碼, 從而使圖形圖像的壓縮比例達到10000:1.Jacquin則利用計算機對圖形圖像進行了自適應塊狀編碼來進行壓縮, 該方法在不斷發展中也得到了多次改進。網絡地理信息系統在圖形圖像傳輸時, 這些圖形圖像都具有自相似性, 而互聯網在數據傳輸時也是按照這種自相似性來實現的, 這也使圖形圖像壓縮在網絡地理信息系統中具有廣闊的應用前景。

            二、基于圖形圖像壓縮的網絡地理信息系統分析

            網絡地理信息系統是利用GPS、數字掃描等技術來對空間數據進行獲取的, 而這需要地理信息系統具有充足的存儲空間, 特別是對于地理圖形圖像來說, 由于地理圖形圖像的數據量非常龐大, 因此必須要利用網絡地理信息系統來對圖形圖像進行壓縮處理, 使圖形圖像數據能夠在更小的空間中存儲, 并對其進行快速傳輸。

            1. 圖形圖像壓縮原理

            網絡地理信息系統在存儲圖形圖像數據時, 需要對其點狀、面狀、線狀等要素進行描述, 其中, 線狀要素作為地理圖形圖像中的基本要素, 可以是河流、海岸線等, 以傳統數學角度來分析, 曲線的形狀復雜程度都不會影響其維數, 以下便通過線狀要素對網絡地理信息系統在圖形圖像壓縮中的應用進行分析。首先, 在圖形圖像壓縮時, 需要對圖形圖像中的無標度區進行分析, 通過無標度區可對圖形圖像的自相似性范圍進行反映, 對無標度區的判定方法有許多, 如擬合誤差法、自相似比法、相關系數檢驗法、軌跡分析法等, 網絡地理信息系統主要是采用軌跡分析法來對圖形圖像的無標度區進行自動判定, 在判定出圖形圖像的無標度區以后, 便需要采用步行結構法來處理數據, 通過步行結構法, 可對圖形圖像的自相似性進行統計, 然后便可利用客戶機來對圖形圖像數據進行壓縮, 在圖形圖像壓縮時, 需要通過分形碼來對初始圖形圖像進行迭代運算, 直至圖形圖像在解碼圖像中能夠進行穩定收斂。

            2. 圖形圖像壓縮的方法改進

            為了使網絡地理信息系統能夠更好更快的對圖形圖像進行壓縮, 就必須要改進圖形圖像的編碼方法。要想使圖形圖像的壓縮比更高, 使圖形圖像的編碼效果更好, 可按照以下步驟進行改進:首先, 可采用HV分割法、四叉樹分割法來對圖形圖像進行分割, 其中以四叉樹分割法最為常用, 四叉樹分割法不僅可使定義域池中的分類能夠重復利用, 而且所需的值域塊存儲用位數也少的多。其次, 可利用覆蓋式方法來提高圖形圖像的壓縮比, 覆蓋式方法主要包括兩種, 一種是四叉樹重組QR算法, 另一種則是快速覆蓋式分形壓縮方法, 這兩種方法都是對值域塊進行合并使圖形圖像的壓縮比提高的。最后, 在圖形圖像壓縮時需要對值域塊進行獨立編碼, 但這種編碼方式無法確保塊間連接的光滑度, 而且容易產生塊效應, 為了解決該問題, 需要在值域塊編碼后進行相應的后處理, 通常采用3:2:1加權不均法或2:1加權平均法來消除圖形圖像在編碼時產生的塊效應。

            在圖形圖像編碼時, 由于搜索最佳匹配需要進行大量的計算, 這會使編碼時間大幅延長, 從而對編碼應用造成了很大限制。因此在對最佳匹配進行搜索之前, 需要分析圖形圖像的幾何特征, 如方差、中值、力矩等, 然后按照值域塊與定義域來分類。在匹配過程中, 只對相同類別中進行搜索對比, 這樣既不會影響到圖像質量, 同時也可使編碼速度得以顯著提高。在對值域塊與定義域進行分類時, 可采用許多分類方法, 主要包括明暗度定向分類、相對矩分類、HVS分類、原形分類、向量量化分類、模糊分類、空域特征分類、小波分類、自適應碼本簇化分類等。考慮到搜索最佳匹配時需要耗費很長時間, 因此還可采用加速搜索方法來縮短搜索時間, 加速搜索方法有很多, 主要包括特征提取追蹤法、FFT搜索法、局部搜索法以及方差搜索法等。在對圖形圖像進行解碼時, 采用分形解碼要更快, 通常只需要進行10次左右的迭代計算即可實現編碼, 但在實際應用分形解碼時, 人們更希望進行更少的迭代計算, 目前在圖形圖像解碼時所采用的方法主要包括非迭代算法、金字塔式解碼器、ICC與BBC算法、去均值解碼算法等。

            科學技術的發展, 人們已經開始嘗試將其他方法和分形方法進行結合應用, 以此實現對圖形圖像的混合編碼, 并由此取得了非常理想的應用效果, 比較常用的混合編碼方法主要包括DCT變換結合編碼、向量量化結合編碼、算術結合編碼、遺傳算法混合編碼、加權有限自動機混合編碼、小波變換混合編碼等。隨著越來越多混合編碼方法的應用, 網絡地理信息系統在圖形圖像壓縮中的應用優勢還將得到進一步顯現。

            三、結語

            總而言之, 隨著網絡地理信息系統的不斷發展, 其在圖形圖像壓縮中將發揮出更多的優勢, 不過相比于較為經典的圖形圖像壓縮方法, 在研究上仍舊有待深入, 可以說, 關于圖形圖像壓縮理論的發展目前還尚處于探索階段, 在圖形圖像壓縮中尚有許多問題沒有發現和解決, 這些問題可能遠遠多于現有已經出現的問題。不過, 隨著時間的推移, 圖形圖像壓縮理論在網絡地理信息系統中的應用前景仍舊是非常樂觀的。

            參考文獻
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            [3]余秋實。簡述信息化建設中網絡GIS的應用及發展趨勢[J].讀與寫 (教育教學刊) , 2018, 15 (09) .

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