基于空间连通性的快速曲面重建算法

为提高用标准移动立体法进行等值面提取的速度,提出了一种改进算法。算法利用体元的空间连通关系,实现只访问和处理那些与等值面相交的体元;采用缓存技术记录已处理过体元的顶点信息,避免了重复计算,从而提高了重建的效率。文中还给出了接近于最佳搜索七一近邻速度的空间分块方法,大大提高了散乱数据点的处理效率。应用实例说明,算法的效果良好。     

基于仿射混杂系统控制设计的机器人导航控制

根据单纯形仿射混杂系统的可达性分析设计控制律,使机器人在平面任意两点间运行,保证其安全性并考虑其最优性.对机器人的状态空间进行三角划分,根据目标吸引原理来建立其对偶图,针对对偶图提出路径规划算法得到最短路径穿越的三角形序列.然后根据仿射系统在单纯形中的性质,提出运动规划算法,得到机器人的角速度和线速度,控制机器人穿越给定的三角形序列到达目标点.仿真结果表明了方法的有效性.     

谈基于给定散乱点的图形重建技术

基于给定的散乱数据点,研究如何在计算机中进行图形的重建,主要过程为先生成初始三角网,然后对初始三角网进行插值细分,最后利用OpenGL中的相关函数对生成的三角网模型进行设置.     

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．     

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。     

基于增量算法的三角剖分算法

增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度.同时,采用了加点剖分中同步优化和初步剖分后全体再次优化的优化方案,大大提高了剖分三角形的质量.实际点云剖分的结果显示,该算法不仅速度快、占用内存小,而且形成的三角表面质量高.     

顾及变形特征的栅格影像几何纠正方法

针对扫描得到的栅格影像存在着变形误差问题,采用数学建模方法进行研究,把地图中的公里格网点作为控制点,通过影像整体几何纠正,得到各控制点的变形矢量数据,在此数据基础上实现了地图影像变形特征的可视化;提出了顾及变形特征的选择性构造狄洛尼三角网的影像分块纠正方法,并编程予以实现.实验证明该方法充分顾及影像的形变特征,克服了传统分块纠正方法的缺点,并提高了纠正速度.     

改进的平面向量场拓扑的设计与绘制

在科学计算可视化中,已知一个向量场的拓扑特征,可以设计出与之对应的向量场并绘制出该向量场的图像,传统的拓扑设计与绘制方法相对复杂且交互性不是很好.对传统的方法做了一些改进,在采用线性插值方法描述矢量场的非线性特征时,不是使用一般的控制多边形,而是使用规整的四边形加流线方向的辅助点来控制临界点的类型及其周围的拓扑结构,之后再对该方法得到的向量场的数据点,建立带约束的三角化调整算法,保持其拓扑结构,最终可以绘制所需要的向量场图像.该方法比传统的拓扑设计方法更简洁且交互性很好,并通过实验证明是高效的,且能够很好地表达出向量场的特征.     

左转算法在间接法生成Voronoi图中的应用

就利用左转算法间接法生成Voronoi图进行了初步的探讨,首先用贪心算法进行平面的三角剖分,然后使用左转算法构建Delaunay三角网,再生成Voronoi图.实践证明使用这种方法在编写程序时程序结构更容易理解和稳定.     

一种改进的二维平面区域三角形化的前沿推进法

结合两点前沿推进和三点前沿推进法 ,提出了一种改进的二维平面区域前沿推进式三角形网格生成算法。交替使用两点前沿的生点连点和三点前沿的补充连点方法 ,避免了两点前沿算法中许多重复无效的操作 ,提高了算法的计算效率 ,同时网格保留了两点前沿推进法的局部最优特点。网格剖分实例计算表明 ,当网格单元数很多时 ,该文中提出的方法较两点前沿推进法省时 5 0 %以上 ,提高了质量优良的网格单元比例 ,并可以剔除质量极差的网格单元。利用背景网格信息可生成各向异性的、贴体性较好的网格 ,并可以保证第一层网格节点至边界的距离基本相等。