间接法生成Voronoi图的设计与实现

设计出存储有点、线、面、Voronoi多边形等对象拓扑关系的数据结构,通过边扩展算法先构成Delaunay三角网.在此基础上引入凸包生成算法,生成Voronoi图,Voronoi图是GIS空间分析中一个重要的工具.     

基于ArcGIS环境下多类型数据的三角网和Voronoi图的生成

基于渐次插入算法,在ArcGIS环境下,提取居民地中心点和道路中心线上的点作为离散点,实现了对这些离散点的Delaunay三角网的构建和数据的有效组织,利用ArcGIS提供的接口生成了Voronoi图,实现了多类型数据Delaunay三角网和Voronoi图的生成。     

一种基于二叉树的快速Delaunay三角网生成算法

提出了一种快速Delaunay三角网生成算法。算法采用分割合并的思想,首先对离散点按一定的阈值进行二叉树的分割,对每个叶子节点分别构建三角网,再从底向上进行合并具有相同父节点的块,在合并的过程中同时进行LOP优化,生成Delaunay三角网。在使用逐点插入法子块构网过程中,提出了一种三角形快速定位方法。最后通过和其他算法实验数据的比较,表明采用二叉树分块构建Delaunay三角网具有较好的效率。     

基于AutoCAD的露天矿三维地质模型的三维可视化构建

在AutoCAD平台下,以钻孔信息、剖面图和空间离散点为基础数据,采用顾及台阶属性的Delaunay三角网凸包算法建立界面模型,通过面域拉伸和实体布尔运算等方法生成三维实体模型.研究结果表明,该方法不仅能达到逼真的三维动态效果,而且对于矿岩量的计算更为准确方便.研究结论初步突破了露天矿算量的传统方法,有助于露天矿的日常生产和管理.     

基于约束的DTM的建立

为了精确表达地表的形态，在建立DTM时必须考虑地性线等约束条件。在研究约束DTM的各种生成算法的基础上，通过对无约束的生长法进行改造，在构建Delaunay三角网前插入边界约束条件，构建完Delaunay三角网后加入地性线的约束条件，生成最终的约束Delaunay三角网。通过使用VC＋＋6．0和ARX开发工具，在AutoCAD环境下实现了约束DTM的建立和显示。经数据测试，证明整个算法结构严谨、简单，执行效率高。     

基于平衡二叉树的三角网快速生成算法

为了研究更好的三角网构建的方法,对不规则三角网构建算法进行了研究,提出了一种基于平衡二叉树的Delaunay三角网生成算法,采用分割合并的思想,提高了搜索效率,将离散点集进行划分,通过对各个所分小块子网的合并,完成所论区域的三角剖分。分析了该算法涉及的相邻子网公切线查找、凸壳生成等关键问题。通过具体实验和同其他经典算法效率的比较,该方法具有明显的优越性。     

GIS中散乱点集凸包的快速算法及编程

在地理信息系统(GIS)中,不规则三角网(TIN)的生成及数字地面模型(DTM)的建立都会用到点集凸包的计算.通过研究了传统凸包算法,并对其进行改进,提出简单快速的点集凸包改进算法.经过验证,新算法可准确快速地求出点集凸包.     

Delaunay生成算法分类及研究

本文介绍了Delaunay三角网的几种快速生成算法,从时间复杂度、健壮性、自动化程度等角度对其性能进行了分析和比较,并指出了改进的算法思想。     

简单多边形的动态Delaunay三角剖分算法

提出了一种简单多边形的动态Delaunay三角剖分算法,其时间复杂度为O(n).从理论上证明了算法的正确性,并利用Python语言开发了一款动态Delaunay三角网生成软件,最后通过大量数据测试了该软件的健壮性并得到实例证实.     

高效构建Delaunay三角网数字地形模型算法研究

在对传统构建Delaunay三角剖分(尤其是分割－合并)算法进行分析的基础上,采用自适应格网划分方法对点集进行排序、分割,并按照逆序合并Delaunay子三角网,然后进行约束处理,快速、高效地实现了Delaunay三角网的构建;对Delaunay子三角网合并、地性线处理、平三角形处理等关键问题进行了描述。实测结果表明,该算法的时间复杂度接近于O(n）。     

基于单调链法的凸壳三角剖分算法研究

在分析应用相关定义的基础上，该文提出了一种基于单调链法的凸壳三角剖分方法。这种算法的计算复杂度优于标准的Delaunay算法，有效性也比许多凸多边形算法要突出，是一种行之有效的快速算法。将它用于网格重新剖分处理，在矢量图形网格的简化、优化、压缩以及传输中都具有现实的应用意义。     

计算Delaunay三角剖分的新算法

提出一种计算K维欧氏空间EK 中任意数据点集的凸包的Delaunay三角剖分的新算法 .通过引入辅助的无穷三角形和在全空间 EK 的Delaunay三角剖分 ,确保最终结果是数据点集的凸包的完整Delaunay三角剖分 ,而且使算法具有在线性质 ,适用于动态的数据点集 .     

基于等高线的约束CD-TIN的地形特征识别

采用改进的凸包算法建立等高线离散数据点的无约束D-TIN，再运用基于影响域对角线交换的局部调整算法，将等高线作为特征约束嵌入到D-TIN中，建立以等高线为特征约束的CD-TIN，来处理无约束D-TIN后可能产生的跨越等高线的非法三角形．建立了支持空间数据挖掘的约束CD-TIN后，通过计算CD-TIN中D三角形的法向量和坡度值，将等高线地形图中的山地和平地区分开，并进一步识别出山地区域中的山峰信息．     

基于凸包算法的指尖识别方法

针对现有指尖检测方法容易受背景的干扰,并且指尖误判点较多的情况,提出了一种基于凸包分析的指尖检测算法。首先,为减少类肤色背景和光照对手部轮廓提取的影响,采用YCbCr肤色模型和背景差分法相结合的方法提取手部轮廓;然后采用快速凸包算法获得手部轮廓的凸包,并利用凸包顶点和缺陷点计算出掌心的坐标,根据凸包缺陷深度和手指几何特征及曲率特征检测手指指尖;最后采用有灯光和类肤色背景干扰的环境,而不是背景单一的环境进行实验,验证了所提算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效识别出指尖数目和手掌的位置,实现简单的数字手势（0~5）的识别,具有较强的鲁棒性。     

基于散乱点云的快速体积计算法

三维可视化体积计算基本上都是先由散乱点云构建出表面网格模型,然后基于网格模型计算体积,存在计算量大、速度慢的缺点.针对此问题提出一种快速体积计算法,首先使用改进的增量式Delaunay三角剖分对散乱点云进行四面体剖分;然后利用K近邻计算散乱点的拟合曲面和最小生成树,得到各点的法向量;由各点法向量剔除体外四面体;最后计算各四面体体积之和从而得到总体积.实验表明,该算法不仅保证了计算准确度,而且较传统算法大大提高了效率.     

Delaunay三角剖分的递进构造算法

提出一个计算有限点集Ｓ的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的递进算法，本算法通过对点集Ｓ进行预处理，使得每次插入的点落在已处理点集的凸壳外，从而减少了查找第一个删除顶点的时间，并且能够在最优时间内维持凸壳，克服了Ｂｏｗｙｅｒ算法的缺陷。     

最小距离分裂算法在NURBS曲面间的改进

基于分裂算法中最小距离在NURBS曲面间的应用研究,提出了以包围体来代替包围盒(AABB)的思想,在求凸包间距离时选取了GJK算法,并对分裂算法进行了改进,从而在算法精度以及算法速度方面实现了极大地提高.     

基于夹角的二维凸包改进算法

二维凸包问题是计算几何领域的经典问题之一,在地理信息系统中有广泛的应用.在凸包中,位于两凸点之间直线上点也在凸包上,但不是凸点,如何寻找凸点是凸包算法的关键.提出了基于夹角的平面点集凸包改进算法,以最大夹角,按顺时针的方向可得到所有的凸点,当满足最大夹角的点不唯一时,以离当前凸点最远的点为凸点.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。