基于凸壳技术的Delaunay三角网生成算法研究

TIN作为DEM的一种重要表达模型,其生成算法一直备受关注。首先对传统的生成算法原理进行总结,并针对其特点进行了分析,对利用凸壳建立TIN的原理和方法进行简单描述。由于许多计算几何学对点集进行限制以简化凸壳的建立过程,对凸壳的生成过程进行了改进。在点集的排序过程中剔除重复点,将点联入原凸壳过程中,排除共线这一特殊情况,建立新的凸壳,直至所有点都被包含在凸壳中。至此,三角网建立完毕。通过对三角形公共边进行LOP优化,使其满足Delau-nay三角网的特性。当所有三角形满足特性时,Delaunay三角网构建完毕。该算法的优势在于构网速度较快,并能够对重复点进行处理,同时在生成网的过程中对共线这种特殊情况进行处理。     

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。     

考虑边界约束的DTM三角网模型生成算法研究

无约束的数字地面模型(DTM)空间三角网算法生成的三角网外围边界是一个凸壳,这对于实际区域为凹多边形的区域(如公路弯道)会有较大的模拟失真.文章提出一种改进的算法,通过分析实际边界多边形的精细度影响因素,导出确定区域相邻离散点平均边长的计算方法,进而确定一个边界多边形边长的最大值.以该边长最大值对无约束的三角网外围边界...     

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。     

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。     

快速构建Delaunay三角网算法研究及OpenGL下三维可视化

对Delaunay三角网的构建算法进行研究。提出了一种基于网格索引的构网算法。借助于该算法的特点提出了一种新的点-块-三角形映射机制定位点所在三角形的方法。简化了三角网的优化过程,提高了三角网构建速度。同时在Open-GL开放式三维环境下,进行光照渲染等处理,实现了地形的三维可视化。     

一种高效构建Delaunay三角网的算法

提出了一种基于改进的Graham扫描法的分块构建不规则三角网算法。采用分割合并的思想,先对平面上的离散点集区域进行分块,然后对各个子块用改进的Graham扫描法生成不规则三角网,再从边界边出发依次合并相邻的三角网子集,直到所有子集合并结束。本算法采用分块的思想缩小了构网时的搜索范围,对子块用改进的Graham法生成三角网提高了算法性能。实验结果表明,本算法使构网效率有很大的提高。     

金字塔凸壳算法的并行化处理

提出了在金字塔凸壳算法基础上的并行算法.在由多个PC机相互连接所构成的机群并行计算系统之上,采用消息传递方式执行该算法,经过与原串行金字塔算法进行对比,验证本并行处理算法的正确性、可行性和高效性.     

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。     

Delaunay三角剖分在线算法

本文提出一个构造平面有限点集Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的实时算法，并给出算法正确性的 严格的征明．该算法是文献［１］所预示的一个好算法．     

反求工程中基于Delaunay三角形的模型重构研究

散乱点的三角网格剖分是反求工程中首要环节。在分析三角剖分基本方法的基础上提出了动态圆和封闭点的概念,使得搜索新三角形的范围大为降低,从而加快了速度,并在搜索过程中实现Delaunay三角形优化。通过动态更新搜索边控制三角形生成速度。将新三角形和已有三角形的相交判定转化为和搜索边的相交判定,完成非凸边界下的多连通区域的划分。     

欧氏Steiner最小树的Delaunay三角网混合智能求解方法

欧氏Steiner最小树问题是组合优化中一个经典的NP难题,在许多实际问题中有着广泛的应用.由于使用普通智能算法求解较大规模问题时,极易陷入拓扑结构的局部最优,因此,基于Delaunay三角网技术并结合智能算法的有关思想,设计了一种改进的混合型智能求解方法,可大幅度提高算法在寻找更好拓扑结构上的有效性.算法在Matlab环境下编程实现,经大量STEINLIB中的标准数据实例测试和验证,获得了满意的效果,为求解较大规模的欧氏Steiner最小树问题提供了新的有效方法.     

基于Delaunay三角剖分的最大Lyapunov指数算法研究

针对时间序列最大Lyapunov指数计算速度慢的缺陷,研究了小数据量算法,提出了基于Delaunay三角剖分的最大Lyapunov指数的计算方法.利用Delaunay三角剖分方法解决了邻点搜索速度慢的问题.详细地介绍了算法步骤,分析了算法的运算量,并应用于几种离散映射.仿真试验表明:该方法较稳定、可靠,同时对相空间重构中的嵌入维数不敏感.     

带岛屿多边形Delaunay三角剖分算法

提出一种适用于任意多边形(含岛屿或不含岛屿)的统一Delaunay三角剖分算法.该算法首先将带岛屿多边形的所有顶点统一构建基于多边形边约束的Delaunay不规则三角网(CD-TIN);基于三角形顶点绕向,提出了多边形域外三角形的判定法则,剔除CD-TIN中的域外三角形,实现了带岛屿多边形的三角剖分.实验表明,该算法在含有大量岛屿的带岛屿多边形三角剖分中具有很高的时间效率和很强的鲁棒性,并成功将其应用到基于剖面的三维矿体建模与可视化系统中,解决了含有夹石或孔洞的矿体剖面多边形三角剖分问题,具有一定的实际应用价值.     

平面散乱点集的Delaunay三角剖分算法

描述了一种平面散乱点集的Delaunay三角剖分算法.首先对散乱点集预处理,保证每次插入的点落在已处理点集形成的临时边界环外;然后逐点插入预处理后的点,使临时边界环不断向外围扩展,直至点集处理完毕,形成散乱点集的三角网格;最后运用Delaunay优化准则优化.该算法由于充分利用了Visual C 语言中MFC类的数据资源,使得编程容易实现.最后举例验证了该算法的优越性.     

一种支持三维Delaunay三角剖分与Voronoi图生成的数据结构

目前,很多三维Voronoi图生成算法都是先构造Delaunay三角剖分,然后根据剖分后的数据结构来提取出Voronoi信息。在这个过程中,一种简单易处理的数据结构可以提高算法的效率,而在提取Voronoi信息时需要这种数据结构提供足够多的拓扑信息,以便快速简便地提取Voronoi信息。因此一种易于处理而又保有足够多拓扑信息的数据结构显得尤为重要。描述了一种数据结构,使Delaunay三角剖分算法的实现更加直观、简单,而且足够的拓扑信息简化了Voronoi信息的提取过程。     

有限元网格Delaunay剖分的拓扑不相容问题研究

Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分将产生网格拓扑不相容问题。本文详细研究了利用网格元素的自下而上／自上而上的拓扑分类方式,代替传统的,花费时间的,不准确的“内／外”几何检查,初步解决了Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分中存在的各种不相容问题,节约了计算时间,提高了计算效率。