基于网格数据图的自适应细分及边缘提取.pdfVIP

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取 李长河 秦 欣 张二虎 石争浩 （西安理工大学计算机学院，西安 . %/ ） ： 012*3) 45)2*3)67#$482 摘 要 文章针对网格数据计算的可视化表达，给出了网格数据图有限元自适应细分方法；进而提出了网格计算与图形 及数字图像处理的信息融合提取算法，实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明，该方法在不 增加太多的计算及数据量情况下，可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。 关键词 网格数据 图像分割 边缘提取 自适应细分 信息融合 文章编号 （ ） 文献标识码 中图分类号 ； ； !1/##1 !# !%19%1# : ;!%! =. =#9 !#$%’( )*+’,-. / !0(# 10#$2 )(34(.%#%-. #. 53( 6(%(7%-. 8(%2- 9#,( -. 10 :-4$*%#%-. ; :2#.32( . =. 2#.3 502* )2 2(.32#- （ ， ， ） ?82@+A(B C43(,4( ?8))(D( E3F*, G,3H(BI3A- 8J (45,8)8D- E3F*, . %/ ： ， !+,%0#7% :32 *A A5( H3I+*)3K*A38, (L@B(II38, 8J DB3M M*A* 482@+A*A38, * DB3M M*A* 2*@ J3,3A( ()(2(,A *M*@A3H( I+NM3O H3I38, 2(A58M 3I @B(I(,A(M$5(, *, 3,J8B2*A38, J+I38, (MD( M(A(4A38, *)D8B3A52 N*I(M 8, DB3M 482@+A*A38, *,M M3D3A*) ， 32*D( @B84(II3,D 3I @B8@8I(M$GI3,D A53I 2(A58M A5( ,+2(B34*) 482@+A3,D 3I *MP+IA(M *+A82*A34*))- A8 A5( 45*B*4A(B *B(*$ 5( (L@(B32(,A B(I+)AI I58Q A5*A A5( I*2@)( B(I8)+A38, 8J A5( DB3M 482@+A*A38, 4*, N( DB(*A)- 32@B8H(M Q3A58+A 3,4B(*IO 3,D A5( ,+2(B34*) 482@+A*A38, H(B- 2+45$ ： ， ， ， ， ?(@A-0, RB3M ’*A* S2*D( C(D2(,A*A38, 0MD( ’(A(4A38, :M*@A3H( C+NM3H3I38, S,J8B2*A38, T+I38, 概述 地解决了数据分辨率与网格计算量以及计算效率之间的矛盾。 网格，是指对连续空间数据信息所进行的离散采样、计算， 并按照某种等值区域结构解剖划分而获得的一种网状数据的 ! 网格数据及其分类 分布表示。例如对平面、曲面、三维空间或特定的连续区域，可 网格数据是离散数据，数据的采样依赖于网格结构。在二 依照某种规律或法则，如水文、地质勘探、网络与数据流计算、 维网格中，网格单元的主要类型为三角形、四边形，且所有网格 资源分布以及各种数学物理