以分群法為基礎的多環鍊碼應用於向量地圖壓縮之研究

Abstract

近年來PDA (Personal Digital Assistant) 等行動裝置(mobile device)使用趨於普及，電 子地圖因為可以結合旅遊與生活資訊而成為 一種普遍的應用。FHM (Fibonacci, Huffman, and Markov) 壓縮法是一個字典基礎 (dictionary-based) 的改良式多環鍊碼 (modified multi-ring chain code)，但其為一個失 真 (loss) 壓縮法，而其失真程度主要在字典 (dictionary) 的設計，後來有研究者以k-means 分群法改進其字典的設計方式，降低失真。本 論文主要提出兩個方面的改良技巧。一、在將 道路向量化後，把每一向量的起點置於二維座 標平面的原點，可以得到一個分佈圖。運用部 分逆序取向量法調整道路儲存的順序，可以使 得此向量分佈更為緊密，增進分群後每一群內 的相似程度，進而提高字典的品質。二、如果 道路向量化的程序是採用每一點減去前一點 座標的方式，則原有k-means 分群法中k-means 誤差的計算方式將無法代表整個地圖實際的 失真值，透過調整k-means 分群法的誤差計算 公式，可以確保分群法最小化的是實際的地圖 失真。此兩種方法都可在不增加地圖儲存空間 大小的前提下，大幅改良道路圖的精確度。