GIS岛多边形三角剖分算法

结合Delaunay三角剖分原理,在多边形顶点关系的基础上,通过对多边形从外向内间隔相邻级环间的三角剖分,来实现岛多边形的剖分算法。算法涉及图形相交、相邻、相离、包含等几何关系分析,以及Delaunay三角形构建等过程。对图形几何关系判断和三角形构建等过程进行了优化处理,提高了岛内三角剖分的精度和速度,解决了GIS制图中存在的"岛中岛"等复杂几何图形的剖分问题,可以对任意凹凸多边形实现快速三角剖分。首先获取并存储shape文件中多边形的空间坐标数据,然后基于该算法在VC++开发环境中完成岛多边形的三角剖分和显示。通过对不同形状的岛多边形反复测试表明,该算法的三角剖分结果均可达到最优,且效率较高。     

三维Delaunay三角剖分快速点定位算法

针对影响三维Delaunay三角剖分整体效率的关键因素之一——点定位的速度,该文通过对三维Delaunay三角剖分中的四面体定位算法进行研究,将四面体体积坐标、重心和线段与面的关系三者之间相互结合,并建立合理的数据结构,提出了一种新的点定位算法,该算法定位路径唯一,具有较高的效率,能快速准确地定位到目标四面体,有效减少了点定位的时间,从而提高了三维Delaunay三角剖分的整体效率。实验证明了该算法的正确性和高效性。     

基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分

提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割-合并算法进行Delaunav三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunav三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网.该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分.     

带岛区约束数据域的Delaunay三角剖分通用算法研究

文章提出了一种可解决带岛区约束数据域的三角剖分通用算法,通过对岛区制图边界拓扑结构建立与分析,引入双联点和辅助约束边界概念对岛区外部划分子区(抽象出凸或凹多边形),再采用任意多边形内部三角剖分算法,实现了带岛区约束数据域的Delaunay三角剖分并应用于油气勘探设计等领域。     

利用约束D-TIN进行建筑物多边形凹部结构识别与渐进式化简

分析了位于建筑物多边形外侧的凹部结构特征及其类型,探讨了一种基于凹部层次结构的建筑物多边形渐进式化简方法,即以三角形为形状基元,用约束Delaunay三角化方法对建筑物多边形进行空间剖分,从凹部三角形树中提取三角形序列,通过匹配特征序列识别凹部的基本模式,以确定和实施相应的凹部化简方法,在此基础上迭代执行识别-化简过程,以实现对建筑物复杂凹部的渐进式化简。实验分析表明,该方法具有结构化和渐进综合的特点。     

三维露天采场模型的生成算法

本文给出了一种基于约束Delaunay三角剖分的三维露天采场模型的生成算法.算法结合采场数据的特点,利用约束Delaunay三角剖分把台阶线、地表特征线等嵌入三角网,使生成的三维模型更接近实际采场,提高了露天采场三维模型的精度,增强了三维显示效果.通过精确的三维可视化显示,可以使矿山工作者形象直观地看到地形和采场布置,...     

带地质逆断层约束数据域的Delaunay三角剖分算法研究

在石油地质勘探三维建模中,逆断层是一种普遍的地质现象,它却控制区域地质的结构和演化与油气资源相关联,而逆断层数据点三角化问题在建模中也最为复杂。本文提出了一种可解决带地质逆断层约束数据域的三角剖分通用算法,通过对逆断层制图边界拓扑结构建立与分析,引入桥接点和辅助约束边界概念,对逆断层中复杂重叠域约束数据划分子区,最后进行Delaunay三角剖分,实现了带地质逆断层约束数据域的Delaunay三角剖分并应用于油气勘探设计等领域。     

约束数据域的Delaunay三角剖分与修改算法

顾及地形特征线的散点域（约束数据域）三角剖分是建立高精度数字地面模型的基础，在GIS、地学分析、计算几何、多分辨率DTM等领域中有着广泛的应用。本文研究了约束数据域的Delaunay三角剖分剖,简要分析了现存的算法特点并提出了约束数据域的Delaunay三角剖分的迭代算法和删除算法。     

泰森多边形和狄洛尼三角网的林木空间格局分析

Voronoi图依据地物之间邻近关系对空间进行剖分,Delaunay三角网是Voronoi图的对偶图.文章以单株木为平面点构建Voronoi图和Delaunay三角网,Voronoi图多边形面积表示林木影响范围,Delaunay三角网中每个三角形边长表示对应林木之间距离.在岳阳平江福寿林场设置12块标准地进行试验,计算基于Voronoi图的角尺度、传统的角尺度、基于Delaunay三角网的集聚指数和Voronoi图多边形面积的变异系数,结果表明:这4个指数均能反映样地林木之间的空间分布,变异系数对空间均匀分布和聚集分布有较好的区分度.     

Delaunay三角网内插多边形算法研究

针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理。在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率。     

三维建筑的三角重剖分算法

三维建筑是三维地物的主体,是三维城市和三维G IS的重要组成部分。三角面是三维图形可视化的基础,三角面的数量决定了三维建筑的渲染速度。针对三维建筑物建模及综合过程中存在冗余三角面的问题,本文提出了一种主要应用于三维综合的三角剖分算法。该算法包括两部分:基于邻面搜索的轮廓构造算法和任意多边形的剖分算法。实验证明此算法可实现大部分三维建筑的重剖分,其应用也可延伸到其他领域。     

三维模型重建中的凹多边形三角剖分

OpenGL作为通用的开放式三维图形标准,在三维模型重建方面有着广泛的应用。但由于它只提供绘制填充凸多边形图元的函数,因而难以处理很多具有凹多边形外形的三维实体。文中提出了一种对凹多边形进行递归三角剖分的分割算法,较好地解决了这个问题,并成功地用于基于OpenGL的建筑物三维重建。     

基于边优先的任意多边形最优三角剖分

针对现有多边形三角剖分算法不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及剖分三角网质量的问题,提出一种基于边优先的任意多边形最优化三角剖分算法:首先直接对多边形的边进行构网,最后再对生成的非约束边进行构网,最终完成整个多边形的三角剖分。剖分得到的三角网为约束Delaunay三角网,网形稳定、最优,算法简单,执行效率较高,且适用于任意复杂多边形。实验证明了该算法的合理性和有效性,较好地解决了现有多边形三角剖分算法存在的问题。     

基于二叉树思想的任意多边形三角剖分递归算法

提出了一种基于二叉树思想的任意多边形三角剖分递归算法。该算法采用二叉树思想，确定剖分三角形的二叉树状结构，并采用递归算法实现。这算法可适用于任意形状的凹或凸多边形，也适用于包含岛屿的多边形。此外，在考虑边界点高程的基础上，可充分顾及地形特征。该算法完全适用于长距离河流流域的三维面状表达。     

Delaunay三角网内插多边形算法研究

针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理.在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率.     

带有边界条件的Delaunay三角网生成算法的研究与实现

Delaunay三角网是构建数字地形模型的主要途径,凸壳是构造Delaunay三角网的基础,一般的凸壳构造方法找到的凸壳为最少点的多边形,但也有多点在一条边界边上的情况。在Delaunay三角网生成算法的基础上,提出了一种新的查找凸壳的算法并导出了带有边界条件的Delaunay三角网生成算法。通过实际数据的测试,表明该算法是有效的。     

利用自适应分块的任意多边形三角剖分算法

三角剖分算法是计算几何领域中的重要课题之一,针对现有多边形三角剖分算法大多不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及三角网的质量问题,提出一种基于自适应分块的任意多边形三角剖分算法。多边形的自适应分块区别于传统的格子分块,它充分顾及了多边形边作为剖分三角网约束边这一特点,通过选择原始多边形一定数量的边,并对这些边构建最优三角形,将原始多边形分割成若干个小的简单多边形,这些简单多边形之间通过三角形进行连接。至此,原始多边形的三角剖分直接转化为这些简单多边形的三角剖分,这样由一条边寻找一顶点构建最优三角形,直接在该边所在的简单多边形内进行搜索,大大减少了点的搜索范围,提高了算法效率。利用基于边优先的多边形三角剖分算法对分块后的小多边形进行三角剖分,从而完成整个多边形的三角剖分。算法具有适用性广,剖分三角形网形稳定、最优,思路简单,易于实现,执行效率高的特点,最后通过实验证明了本算法的科学性和先进性。     

3维激光扫描数据处理的研究综述

在3维激光扫描数据处理的内容和流程中,数据获取和数据配准是数据处理的基本研究内容.根据提出的表面特征提取流程,本文重点阐述了3维激光扫描数据处理中格网建立、数据缩减、数据分割、曲面拟合等方面的研究现状.并提出了相关的基础理论内容与研究方向.     

利用数学形态学提取骨架线的改进算法

地图数字化生产和数字地图编绘中都需要用到提取骨架线算法,如矢量化和等级变换等。提取骨架线的算法较多,基于栅格数据的算法通常采用数学形态学方法,对于矢量数据目前较有代表性的是利用约束Delau-nay三角网提取骨架线。本文给出一种利用数学形态学提取骨架线的改进算法,适用于栅格和矢量数据,并能在矢量化时建立高质量的拓扑关系,还较好地克服了数学形态学方法的缺点——节点畸变和端点内缩。实验表明该算法稳定且行之有效。