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J-GLOBAL ID：202002212724896733   整理番号：20A0010609

Gosper曲線による六角形ラスタデータの符号化と圧縮【JST・京大機械翻訳】

Encoding and compressing hexagonal raster data by the Gosper curve

著者 (3件)： Xin Rui (School of Resource and Environment Sciences, Wuhan University, Wuhan, P. R. China) ,  Ai Tinghua (School of Resource and Environment Sciences, Wuhan University, Wuhan, P. R. China) ,  Ai Bo (College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, P. R. China)
資料名： Transactions in Gis  (Transactions in Gis)
巻： 23  号： 6  ページ： 1204-1231  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2757A  ISSN： 1361-1682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,主に六角形ラスタデータのための符号化と圧縮法のクラスを紹介した。新しい符号化モードを,良好な空間凝集を持つGosper曲線の導入により確立した。これに基づいて,直接符号化,無損失符号化圧縮,および損失符号化圧縮を実行できる。最初に,Gosper曲線と六角形グリッドデータの間の双方向相関を確立して,各々のラスタユニットのGosper符号化値を決定した。次に,データの無損失圧縮を,符号化集合上のランレングス符号化を実行することによって完了した。Gosper曲線傾向に従って,部分格子ユニットを,ある閾値制約の下で隣接融合を通して意味的に変化させた。ランレングス符号化を再び実行して,損失圧縮を完了し,必要な符号化の量をさらに減少させた。地域の破壊を避けるために,プロセスの間にブレーク検出ステップを追加した。実験結果は,提案方法がデータを効率的に圧縮できることを示した。さらに,一般的なパターンを要約するために,多重分解能と変化する融合閾値のデータ圧縮を調べた。最後に,提案した方法を,六角形および四角形格子における従来の列符号化圧縮と比較し,六角形ラスタデータに対する利点を強調した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *凝集 ,  副格子 ,  データ圧縮
準シソーラス用語： ランレングス符号化 ,  無損失圧縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 曲線 ,  六角形 ,  ラスタ ,  符号化