无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法

设计了无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法,通过对局部曲面平坦度的计算,根据预定义的公式,动态地调整自适应逼近误差参数,从而在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点,因此,适用于海量数据．该算法避免了基于三维Delaunay的四面体剖分带来的高复杂度及基于二维平面投影的三角剖分带来的变形和局限性．实验证明,能够高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格,并取得较理想的绘制效果．     

三角网自动连接的聚焦算法

在三角网生长法的基础上，采用面向对象的技术，利用点数组和点索引数组来存贮平面上的散乱数据点，基于Delaunay三角剖分的“圆准则”，提出三角网自动连接的聚焦算法．该算法在扩展新三角形时，将点的搜索范围控制在已知三角形的外接圆内，计算速度大大加快．从给出的算例表明，该算法十分有效，特别适合于大数据量的三角剖分。     

面向对象的航海模拟器细节层次视景建模

视景建模是航海模拟器视景仿真研究的一个重点，复杂的三维航海场景建模和三维数据的管理是航海模拟器视景仿真中必须解决的问题，它是航海模拟器视景仿真成功与否的关键所在，为引提出了一种面向对象的航海模拟器三维视景模型的细节层次数据结构，讨论了基于这种数据结构的实时视景仿真系统的实现。     

Delaunay三角剖分的几种算法综述

多边形的三角剖分是计算几何中的基本问题,本文对三角剖分算法做简要的综述,并对约束三角剖分动态算法进行了研究,为设计更好的三角剖分算法提供了一定的依据。     

基于线结构光扫描点云数据的数据精简及三角网格剖分

在分析线结构光扫描点云数据特点的基础上,讨论了针对测量点云数据精简算法,包括测量基面数据精简和基于弦高-角度偏差准则的数据精简算法.介绍了散乱数据的基于Delaunay三角剖分优化准则和Liang提出的相邻扫描线之间的三角网格构建方法,并在此基础上提出了一种改进方法,基于优化准则的线结构光扫描点云数据三角剖分算法,该算法符合Delaunay的三角最优剖分.以摩托车后视镜点云数据为例的实验结果表明该方法是有效的和切实可行的.图12,参11.     

基于改进遗传算法的三角剖分优化算法研究

以三角剖分原理和传统基因遗传算法为基础，提出了一种优化三角剖分的改进基因遗传算法．该算法采用下三角矩阵表示三角剖分问题，并设计出相应的适应度函数、改进的算子以及控制参数，以弥补传统基因遗传算法的不足，提高了执行速度和进化效率．     

基于样条曲线的三维字造型系统的研究与实现

建立了一个基于Bezier样条曲线的三维字造型系统，采用基于凹凸顶点判断和内外边界拼合的三角剖分算法，较好地解决了字型轮廓的三角剖分问题，并运用Bezier曲线实现了三维字模型中的各种倒角和圆角效果。     

Voromoi图和Delaunay三角剖分的计算及应用

论述了Ｖｏｒｏｎｏｉ图及其几何对偶Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的计算方法，重点探讨了Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的优化性质及其有限元网格自动生成过程中的应用，在此基础上提出了一种自动生成三角形有限元网格的新算法。     

一种简单的三维地形重建方法

基于等高线地图的三维地形重建是目前的研究热点,但读懂等高线地图需要一定的专业知识,并且应用等高线地图进行地形重建需要较专业的OpenGL等工具以及很高的编程技术.提出了一种基于散乱点的三维地形重建算法:先对这些散乱点在平面内做三角剖分得到一些三角形,然后用等值线切割每个三角形得到一些内点,并计算出每一个内点的坐标及高程,最后对所有的点再次应用三角剖分方法生成空间中的三角形面片.实验结果及算法复杂度分析表明该算法既简单易行又达到了预期效果.     

基于逼近体积最小准则的最佳三角剖分研究

研究工程中大量散乱数据的三角剖分 ,提出了基于逼近曲面体积误差最小的最佳三角剖分准则 ,为了快速得到满足此准则的三角剖分 ,给出了启发式搜索算法和该算法在实际曲面重构应用中的一个实例 .结果表明 :重构的结果较好 ,且三角剖分的拓扑保持一致