虚拟环境中三维贴体衣片的设计

介绍了在虚拟环境中利用鼠标和三维空间交互球选取并控制人体模型上的点，将之作为三维衣片边界上的点，结合相应的数据结构，得到三维衣片轮廓线的点、边、衣片结构，接着利用插值的方法生成边界内的点，然后Delaunay三角化，生成衣片的三角面片，并将之演示出来。本文的创新点主要有以下几方面：开发了一个三维衣片设计系统，该系统集成了一套小型虚拟现实系统(小型立体显示观察系统和三维空间交互球)，在该系统生成的三维虚拟环境中，设计者可以引入由美国(10)公司三维人体测量系统生成的真实人体模型，在此基础上自由设计三维衣片，该系统提供了一些交互手段，使设计者可以像在真实三维环境中设计衣片一样，提供了直观的设计效果，该系统是用VC 6．0和opengl开发的；介绍了一种新的插值方法，利用这种特定的方法，可以得到符合人体且具有一定空隙量的贴体三维衣片；对Delaunay三角化生成的三角衣片，进行了改进，去掉了位于三维衣片凹边外的部分，从而得到了完全符合衣片设计轮廓的三维衣片。     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点，提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法，得到了问题的最优解或近似最优解，同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行，结果证明了该模型的有效性，且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.     

Coverability of Wireless Sensor Networks

The coverability of Wireless Sensor Networks (WSNs) is essentially a Quality of Service (QoS) problem that measures how well the monitored area is covered by one or more sensor nodes.The coverability of WSNs was examined by combining existing computational geometry techniques such as the Voronoi diagram and Delaunay triangulation with graph theoretical algorithmic techniques.Three new evaluation algorithms,known as CRM (Comprehensive Risk Minimization),TWS (Threshold Weight Shortest path),and CSM (Comprehen...     

点云数据三角网格生成算法及应用

在引入局部Delaunay边和局部Delaunay三角形的基础上,给出一种平面及空间散乱数据点集的三角网格生成的快速算法,实验表明本算法具有运行速度快、计算准确、存储简单等优点.     

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。     

基于DAF算法的地图寻径研究

本文融合Delaunay Triangulation算法,A*算法以及Funnel算法的优点,提出了DAF算法,并将其应用于网络游戏的地图寻径中,解决了地图信息获取不便捷和搜索路径比较弯折的问题,得出一条最优路径。计算机仿真结果表明DAF算法提高了搜索效率和路径的平滑程度。     

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。     

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.     

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 .