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1.
三维物体的空间二值矩阵表示到线性八叉树表示的转换 总被引:2,自引:0,他引:2
线性八叉树编码是一种有效的表示三维物体的方法,本文给出了物体的空间二值矩阵表示产生线性八叉树编码表示的算法,这在图象处理和几何造型中是十分有价值的。 相似文献
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王汝传 《南京邮电大学学报(自然科学版)》1997,(2)
利用八叉树表示物体,在实体造型系统中具有许多优点。主要讨论用八叉树对三维图形进行处理的特点以及由三维图形到八叉树转换的算法,同时介绍线性八叉树的基本思想。 相似文献
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利用线性八叉树的拓扑结构对八叉树大小邻居搜索算法进行改进,在Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法的基础上提出了一种快速预判大小颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法.新算法对各种粒径分布的颗粒系统均有较好的适应性,且受颗粒形状和堆积密度的影响较小.对一个包含大中小3种粒径的颗粒系统进行计算,并与Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法结果进行比较,发现多重八叉树搜索算法在运行时间上有非常强的优势. 相似文献
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在使用线性八叉树表示三维形体的基础上,给出了三维形体的体积、形心、结点的颜色查询、表面积、2个形体的并运算、旋转、投影和截面等算法.对每一种算法都给出了复杂性分析. 相似文献
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一种从空间物体到八叉树转换的简捷算法 总被引:5,自引:1,他引:5
利用计算机图形学中八叉树的结构特性和几何模型设计了一种简捷算法,完成空间任一物体到八叉树的转换,并讨论了该算法的有效特性。 相似文献
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利用线性八叉树的拓扑结构对八叉树大小邻居搜索算法进行改进,在V氏八叉树颗粒搜索算法的基础上提出了一种快速预判大小颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法.新算法对各种粒径分布的颗粒系统均有较好的适应性,且受颗粒形状和堆积密度的影响较小.对一个包含大中小3种粒径的颗粒系统进行计算,并与V氏八叉树颗粒搜索算法结果进行比较,发现多重八叉树搜索算法在运行时间上有非常强的优势. 相似文献
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《青岛大学学报(自然科学版)》2018,(4)
提出了一种新颖的完全在GPU端以并行方式构造八叉树的算法。克服了以往GPU八叉树生成算法难以构建结点间的邻接关系以及对应用领域的局限性等困难,适用于在GPU中对散乱点云数据、三角网数据以及离散数据场数据构建八叉树。该方法以紧密排列的方式线性存储各层八叉树结点同时避免存储空结点信息,有效节约了存储空间并且提高了逐层并行遍历八叉树的效率。与传统的CPU单线程递归分割构造八叉树的算法相比较,速度可以提高一个数量级。 相似文献
9.
黄桂金 《华中科技大学学报(自然科学版)》1988,(3)
本文根据Gargantini的线性四叉树,提出一种平面区域的规范线性四叉树表示,给出了求规范线性四又树的平移算法和确定距离的算法。经证明,这一数据结构不仅具有位移不变和比例(2的幂次)不变的特征,而且在某些情况下,可以节省存贮空间。 相似文献
10.
用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对计算冶金学中几何空间离散-网格生成的问题,利用数据结构技术,建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构,设计了八叉树遍历及子结点编码算法,应用该算法开发了三维网格自动生成软件,该软件与数值计算对象输入软件相联接,能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统,该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便. 相似文献
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提出了一个能根据视距变化作出有效的多层显示的树木三维建模方法。具体有以下两个步骤:通过投票算法获取树木的三维概形;通过八叉树来实现三维形态的分级多层显示。 相似文献
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一种八叉树编码加速的3D纹理体绘制算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对后分类3D纹理体绘制算法在数据量较大或片元着色程序较复杂时绘制速度较慢的问题,提出了一种基于八叉树编码的加速算法.首先设置八叉树的高度,并根据空间位置对体数据逐层剖分,然后构建八叉树,用八叉树结点来保存生成子块的相关信息,最后遍历八叉树来实现空间跳跃,减少了在体数据内采样生成的片元数量,从而缩短了GPU对片元进行着色、测试、混合等处理的时间.实验结果表明,该算法可应用于不同片元程序的纹理体绘制中,绘制速度均在10帧/s以上,与自适应分块加速算法相比,该算法能获得平均3.7的高加速比. 相似文献
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三维布局的一种优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了布局问题的特性,综合利用“爬山”策略思想和实体的八叉树操作语言,提出一种适合于三维实体布局的优化算法。实例表明,该算法能从任一初始布局方案快速收敛到一个局部最优的布局。此外,对实体八叉树旋转的操作语言进行了研究并给出相应的算法。 相似文献
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面向真三维地学建模的海量虚拟八叉树模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率和海量数据是真三维地学属性建模所面临的关键问题,传统的指针八叉树、线形八叉树及其变种模型在这方面存在不足,存储空间大、处理效率低。作者提出一种多级线性结构、无指针/无位置码的海量虚拟八叉树模型,采用基于规则分块的多级压缩机制实现了海量属性数据的高效压缩和组织,采用基于快速Morton码分解和数组访问的多级索引方式实现了属性数据的高效查询。新模型在内存和外存中具有统一的压缩原理、索引结构和查询机制,以数据块为基本单位进行数据交换,给出了具体的实现方法。应用实例表明,新模型能够有效处理海量属性数据,对于大范围、高精度的真三维地学属性建模及其分析具有重要的应用价值。 相似文献
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面向真三维地学建模的海量虚拟八叉树模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高分辨率和海量数据是真三维地学属性建模所面临的关键问题,传统的指针八叉树、线形八叉树及其变种模型在这方面存在不足,存储空间大、处理效率低.作者提出一种多级线性结构、无指针/无位置码的海量虚拟八叉树模型,采用基于规则分块的多级压缩机制实现了海量属性数据的高效压缩和组织,采用基于快速Morton码分解和数组访问的多级索引方式实现了属性数据的高效查询.新模型在内存和外存中具有统一的压缩原理、索引结构和查询机制,以数据块为基本单位进行数据交换,给出了具体的实现方法.应用实例表明,新模型能够有效处理海量属性数据,对于大范围、高精度的真三维地学属性建模及其分析具有重要的应用价值. 相似文献