[发明专利]一种基于小波自反馈的大规模地形数据压缩和解压方法

摘要

本发明针对大规模地形数据量大、应用背景复杂的问题，提出一种基于小波自反馈的大规模地形数据压缩和解压方法，该方法根据速度优先和压缩比优先算法进行压缩参数自适应调整，在地形分块处理过程中，使用平滑算法解决了边界连续和陡变问题，对于平坦、中等崎岖、高度崎岖的DEM地形数据，本发明分别取得4940倍、1240倍和620倍左右的压缩比。同时，本发明基于CUDA技术对地形解压算法进行了加速，与传统基于CPU的方法相比，极大提高了运算效率，可更好的满足三维地形绘制等实时应用的需要。

主权项

一种基于小波自反馈的大规模地形数据压缩和解压方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤（1）、大规模地形由于数据量大，很难一次载入内存，对大规模地形数据进行分块预处理，并针对速度优先算法和压缩比优先算法实现了编码过程中对最佳参数的自动选择；步骤（2）、对地形中的每一个分块，基于小波自反馈的地形数据压缩处理方法来对其进行压缩编码，采用的具有线性相位的双正交9/7小波(CDF97)作为滤波器，具体计算过程中将二维小波变换分解为两次一维离散小波变换来加速计算，即首先将分块后的地形数据和h进行卷积，抽取偶数项，排列作为低频数据；然后将信号和g卷积，抽取奇数项，排列为高频数据；步骤（3）、由于地形数据的解压缩效率会严重影响到三维地形的实时绘制效率，基于CUDA的小波逆变换方法来加速解压处理：在CUDA架构下，多个并行的thread可以组成一个block，处于同一个block中的thread可共享同一块内存，从而可以进行快速的同步处理，但由于共享内存存储量有限，且只能被一个block中的threads读取，根据CUDA的特点提出专门的数据组织结构来保证算法对中间数据访问的效率；步骤（4）、通过在分块边界处计算平均高程值的办法来对边界数据进行一致性平滑处理，解决了因为基于小波自反馈的地形数据压缩处理为有损压缩，且分块压缩时由于分块地形在块和块之间缺乏联系，从而解压后会在分块边界处出现数据不一致、过渡不连续的问题。