一种新的四边形的生成算法

Q-Morph算法在用Delaunay方法形成三角网格的基础上，利用已有的网格拓扑关系，提出一种新的四边形生成算法。采用边界推进法来生成四边形网格。该算法生成的网格具有边界敏感性和方位不敏感性，并且能极大地减少网格中不规则点，很大程度上提高了网格质量。     

有限元网格全自动生成过程的研究

提出了一种通用的有限元网格全自动生成的新算法，并且成功地实现了有限元网格的局产啊自动加密，该算法基于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的优性质，通过构造适当的“间距函数”来控制网格的密度变化，并且采用了Ｌａｐｌａｃｅ光滑处理技术，以进一步提高网格质量。     

基于碰撞检测算法的动态服装仿真研究

针对传统服装仿真方法中的动力学模型生成策略和碰撞检测算法提出了改进。首先采用三角网格代替传统的四方网格,并给出了三角网格的生成算法;然后分别测试出待测点与AABB包围盒和图元的碰撞检测时间;再计算出整个碰撞检测时间开销最小时叶子包围盒中的图元数目;最后以该图元数目来构造AABB碰撞检测树,实现了最优情况计算叶子包围盒图元数量的方法。仿真结果表明,该改进生成算法能够有效地减少了碰撞检测时间。     

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。     

三角网格模型多轴数控雕刻刀轨生成算法

提出一种基于三角网格模型的多轴数控雕刻刀轨生成算法,用于解决三角网格模型的多轴数控雕刻刀轨的生成效率低、存在刀轨干涉等问题.该算法采用R*S树动态空间索引结构组织三角面片的拓扑近邻关系,并依据三角网格模型的型面特征规划刀位驱动点,获取各驱动点的瞬时加工区域;根据刀具与瞬时加工区域中各三角面片的相切关系采用面相切、边相切...     

一种新的矩形网格生成等值线算法

提出了一种利用数据关联表生成矩形网格等值线的算法。该算法的优点是计算效率高，避免了以往等值线追踪算法起始点选取困难、网格出口边判断复杂的问题。算法的追踪结果精度取决于等值点的计算方法，其精度是可控的。这种算法原理可以扩展应用到三角网格的等值线方法中。     

基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法

提出一种基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法,该算法采用R*-tree建立三角网格曲面的动态空间索引结构,基于该结构快速建立三角网格模型的Z向包络面,采用R*-tree建立Z向包络面的索引结构,对切削平面与Z向包络面求交获取截面轮廓环,判断截面轮廓环的环向,并依据轮廓环间的拓扑关系确定切削区域,通过对轮廓环进行等距偏置获取环切粗加工刀轨.实例证明:该算法对各类复杂三角网格曲面均可准确生成无干涉环切粗加工刀轨,并可实现模型的区域性加工.     

基于点数据集三维空间曲面三角化算法实现

在地质、医学等科学研究领域中,基于原始数据建立三维空间图像模型的研究具有较高价值;特别在三维地质构造建模中,测量获取的原始数据采用点数据集形式表示。基于点数据构建三维空间曲面三角化网格模型能够很好地还原点数据集所表示的曲面形态和展布,在现有的三角化剖分算法研究的基础上,提出一种基于点数据集三维空间曲面三角化网格模型生成算法;该算法生成的网格模型质量较高,能够较好地描述点集所表示的曲面形态。采用描述地质界面的点数据集进行算法验证与测试,根据边界数据实际情况,生成三维空间曲面三角化模型并更新网格模型边界,效果比较理想。     

基于海量散乱数据的数据压缩及曲面重建新方法

基于三维散乱数据的曲面重构是反向工程中的一项关键技术.文章针对大规模的散乱数据点,给出了一种数据压缩及生成曲面三角网格的新算法.该算法首先按照压缩比例在原始点中提取定量的分布均匀的点作为压缩后的点,然后利用原始点和压缩后的点之间的关系构建三角网格.最后再进行拓扑修正及网格优化,从而得到拓扑正确且均匀的三角网格曲面.实验表明,该算法简单,易于操作,具有较强的适用性.     

用于仿真的等高线数据三角优化构网

视景系统是航海模拟器的一个十分重要的部分，航海模拟器要求视景系统可实时连续地显示某一真实港口的三维景像．从海图上采集等高线的DEM数据，然后进行三角优化构网，进而生成该不规则三角网格的层次细节模型，可满足航海模拟器对视景系统的要求．文中在分析了现有剖分算法的基础上，提出了基于点插入法和多边形剖分算法相结合的混合算法，该算法可方便地用于生成基于等高线数据的Delaunay三角剖分．该算法已成功地应用于航海仿真系统的视景建模。     

序列图像三维重建中的关键算法

主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文改进了Chetverikov等提出的轮廓曲线中高曲率点的检测算法,使在重采样时,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.     

医学图像三维重建中的关键算法

本文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化处理速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.     

Optimization of Triangulations Based on Serial Fault Data

Three-dimensional reconstructions based on serial fault data can be divided into boundary contour splicing and end contour closure. In boundary contour splicing, the Delaunay triangulation algorithm can generate long, narrow triangles or radial shapes and with end contour closure, the Delaunay triangulation based on the determination of the convex-concave vertices tends to generate long, narrow triangles and triangles whose sizes differ greatly, and in some cases failure. This paper presents a Delaunay triangulation algorithm based on the shortest distance first principle for boundary contour splicing and an improved algorithm which combines Delaunay triangulation based on the determination of convex-concave vertices with interpolation for end contour closure. The results show that the algorithms retain the original advantages of the algorithms while increasing the triangulation effectiveness and enhancing the universality of the algorithms.     

带断层约束的Delaunay三角剖分混合算法

三角剖分是构建高精度数字高程模型(DEM)的基础,在各个领域都有广泛的应用。特别是在约束数据域下的Delaunay三角剖分更具有重大的研究价值,前人已经做了大量的工作,并提出了一系列经典的剖分算法。在对传统算法进行研究与分析后,总结了传统算法的优缺点,结合了逐点插入法、三角网生长法以及分治法的思想,提出了一种高效的、带断层约束的Delaunay三角剖分混合算法。该算法在建立无约束的DT(Delaunay Triangulation,DT)网格的基础上通过嵌入加密后的断层数据来实现带断层约束的CDT(Constrained Delaunay Triangulation,CDT)网格。通过实例比较,说明了混合算法在构网质量和时间效率上都优于传统算法。     

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.     

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 .     

基于约束三角剖分的k-means聚类

提出基于约束三角剖分的k-means聚类算法.笔者首先按照约束三角剖分规则对数据点集进行三角网格化,删除大于给定阈值的长边形成k个连通子图,每个连通子图作为一个子类;然后对删除长边的孤立数据点在其邻域内进行局部划分,将其归到最接近的子类中.实验结果表明本文算法无需事先输入聚类数目,可以发现任意非凸形状簇.     

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     

离散平面Voronoi图的光栅图形算法

1　引言　　Voronoi图及其对偶Delaunay三角剖分,目前广泛应用于计算机图形生成、CAD/CAM和有限元方法等领域,特别是近十年来,随着计算机图形学的发展,三维图形生成技术的需求,受到了学术界的极大关注.此外,Voronoi图的几何特性,在气象、结晶材料,空中交通管制等领域都得到广泛应用.从目前发表的大量文献看,基本上是基于连续域计算几何出发进行的[1,2],其计算方法主要分成两个类型:一个是增量算法,通过每次增加一个点来计算Voronoi图;另一种是分合算法,通过将点划分成两部分,递归计算每一部分点的Voronoi图,然后再将它们合并.光栅图形…     

基于一种曲率最小优化准则的散乱点三角剖分

从曲率入手,提出一种空间凸四边形的曲率估计算法,由此建立了一种新的基于该曲率的三角剖分优化准则以及曲面三角剖分算法．该算法修改了部分常用的数据结构,使得算法有更好的空间复杂度．通过分析,算法的时间复杂度为O(m^2),同时还将这一优化准则与几种常用的优化准则作了扼要比较．实验结果分析表明本算法具有保形特性,这在曲面重构和曲面设计等方面有很好的实用价值．