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。     

一种改进的地形三维建模方法

在利用逐点插入法建立Delaunay三角网的基础上,为快速搜索插入点所落入的三角形,引入了一种改进的空间栅格索引机制,并充分利用三角形的邻接关系进行三角形检索.提出了一种由三角形出发内插规则格网数字高程模型(DEM)的方法.试验表明,所提出的构建Delaunay三角网和内插格网DEM算法的效率较高.     

一种顾及地形特征的DEM内插方法

Delaunay三角网是表示地形的一种常用方法,在DEM内插中也有着广泛的应用.文中利用自适应分块技术进行Delaunay三角网的快速构建,实现了基于Delaunay三角网的DEM规则格网快速内插,内插结果能较好地顾及地形特征且反应地表的真实形态.     

地图目标群间骨架线提取的算法研究

基于Delaunay三角网提取的骨架线是地图综合中广泛应用的一种空间剖分结构。改进了一种基于约束Delaunay三角网的地图目标群间骨架线提取算法,从程序设计的角度详细描述了算法的数据结构和控制流程。按照三角网中三角形包含约束边的数目,将三角形分为0、1、2、3四类,将0类、2类和单连通的1类三角形视为骨架线追踪的起点或终点,将双连通的1类作为中间通道,对整个三角网进行遍历。针对三角网中的环路、3类三角形等特殊情况,在改进的算法中提出了相应的处理方法。该算法成功地用于等高线的内插和街区地图目标群的邻近分析,验证了算法的可行性和健壮性。     

一种顾及地形特征的DEM内插方法

Delaunay三角网是表示地形的一种常用方法 ,在DEM内插中也有着广泛的应用。文中利用自适应分块技术进行Delaunay三角网的快速构建 ,实现了基于Delaunay三角网的DEM规则格网快速内插 ,内插结果能较好地顾及地形特征且反应地表的真实形态     

点集收集分配的Delaunay三角网快速生成算法及实现

针对目前Delaunay三角网生成算法中定位待插点所在三角形效率不高的问题,本文提出一种基于对待插点集反复收集分配来完成待插入点所属三角形快速定位的方法.经过在数据结构和实现方式上的改进,算法总体平均时间复杂度为O(NlogN).实验表明,该方法具有实现简单、内存占用较小、运算效率较高等特点.     

地球科学相关论文摘要

04 0 2 0 1　基于三角网的“种子法”多边形生成 /艾廷华 (武汉大学 )…∥武汉大学学报·信息科学版 .- 2 0 0 4 ,2 9(1) .- 1～5提出了基于约束Delaunay三角网结构的多边形生成算法 ,先交互式地给出内点 ,并让内点与弧段边界点一起构造约束Delaunay三角网 ,由与内点相连的三角形出发 ,在面域上向三方向扩展 ,终止于弧段边界的约束边 ,设计三角形子集 ,由所有约束边的提取最终得到多边形的生成。0 4 0 2 0 2　基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型 /刘耀林 (武汉大学 )…∥武汉大学学报·信息科学版 .-2 0 0 4 ,2 9(1) .- 10～ 15…     

利用局部动态最优Delaunay三角网改进逐点内插算法

针对传统的基于Delaunay三角网的逐点内插算法难以同时兼顾精度和效率的问题,依据Voronoi单胞和Delaunay三角形的几何特性,提出了一种基于局部动态最优Delaunay三角网的逐点内插算法,并在格网数字水深模型(grid digital depth model,Grid-DDM)中进行应用。实验结果表明,该改进算法能保证插值精度并明显提高执行效率。     

约束Delaunay三角网生成算法研究

对约束Delaunay三角网的构建算法进行研究,并提出一种约束Delaunay 三角网生成算法,它充分利用分治算法与生长算法的优点,对离散点、构网中实时生成的边及三角形采用分块进行网格索引,有效地减少了搜索目标点、边及三角形的时间,从而提高构网速度.     

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。     

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.     

一种采用流计算的Delaunay三角网切块剖分算法

针对海量LiDAR点云Delaunay三角网剖分的时间与空间性能的矛盾问题,提出了一种采用切块的流计算Delaunay构网算法。首先利用三角网墙（DeWall）从点云上切割特定大小与形状的独立数据块,避免分治算法的深度递归与内存溢出;然后运用分治算法对切块剖分,并给出了切块边界错误三角形删除算法;重复上述过程完成子网剖分,并依据非耦合区域分解模式合并为最终三角网。引入流计算的思想,以进一步提高算法的空间性能。分析与实验表明:该算法占用了较低内存,并取得了接近为O（nlg（δ））（δ为一个切块点数,且δ≤n）的时间复杂度。     

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。     

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三角形构网的分治扫描线算法

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。     

Delaunay三角网约束下的影像稳健匹配方法

影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。