基于数学形态学的TIN和GRID自动生成研究

在分析了数学形态学的基本原理的基础上,提出了一种基于数学形态变换自动生成Delaunay三角网(TIN)和规则格网(GRID)的数字高程模型的算法,这种算法将离散的地面点的图像集合进行骨架化并自动构成Thiessen多边形,然后,通过序贯条件形态变换,自动建立TIN和GRID.在建立Thiessen多边形的过程中,提出了用逐点生成数字圆盘的方法来保证变换过程的各向同性;在建立Delaunay三角网的过程中,提出了利用正交结构元素进行条件膨胀,从而保证了相邻点之间的正确位置关系.该方法能保持Thiessen多边形和Delaunay三角网的拓扑关系,因而能保证DEM 的高精度,而且具有数据结构简单、运算速度快的特点.最后,给出了试验结果并与有限元法的结果进行了比较.结果表明,这种方法用于建立DEM具有良好的应用前景.     

基于Delaunay三角网的等高线树生成方法

研究如何利用Delaunay三角网构建等高线树,提出一种新的等高线树生成方法。该方法充分利用Delaunay三角网在领域分析中的优势,通过两次利用Delaunay三角网来判明等高线的空间关系进而达到统一被图廓截断的等高线以生成等高线树的目的。本文将等高线作为约束边构建约束型Delaunay三角网,利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线,在此基础上结合邻近等高线的高程关系判明、识别,最终统一被截断的等高线;然后对统一后的等高线再次利用Delaunay三角网查找具有邻接关系的等高线对,利用等高线对的高程关系判断出其为父子关系或兄弟关系,据此将等高线插入到相应的位置,逐步生长成等高线树。同时给出了基于Delaunay三角网的等高线树生成方法的算法设计及试验结果。     

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     

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.     

带约束折线的平面散点集Delaunay三角剖分

首先将原始散点与约束点一起进行三角剖分,形成初始Delaunay三角网,然后再将各条约束线段通过局部更新,依次嵌入已存在的三角网中,从而生成带有约束折线的平面散点集的Delaunay三角剖分。该算法思路简捷,易于编程,生成的三角网形态优良。     

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。     

顾及特殊地物的等高线自动生成浅析

以自定义实体作为等高线自动生成的载体，构造了以AcDbEntity为基类的CContour实体．通过该实体自动生成所需要的等高线。在讲述了等高线自动生成的一般过程后，强调在构造Delaunay三角网时，应考虑到地性线和特殊地物对Delaunay三角网构造的影响，利用它们对构造好的Delaunay三角网进行修正，从而构造出准确的Delaunay三角网。这对等高线生成设计有参考意义。     

一种高阶Delaunay三角网生成算法

Delaunay三角剖分是构建数字地形模型的有效方法,但是该方法可能产生人工大坝和局部极小问题,使得地形模型不能很好地反映原始地形的真实面貌。本文在Delaunay三角网的基础上引入了高阶Delaunay三角网,并给出了一种高阶Delaunay三角网生成算法。实验表明,高阶Delaunay三角网能够有效地减少地形的局部极小数量,是建立数字高程模型的一种新方法。因此,采用高阶Delaunay三角网建立的地形模型更接近于实际地形。     

基于MapX二次开发生成Delaunay三角网

Delaunay三角网作为诸多不规则三角网中结构最优的三角网,被广泛应用于GIS、地学分析、有限元分析等领域.基于三角形生长算法,提出了一种适合于在MapX二次开发环境下生成Delaunay三角网的数据组织方法并给出程序.实现流程及实例,证明了该数据组织方法的可行性,为Delaunay三角网在基于MapX的二次开发应用和研究提供了有益的参考.     

基于约束Delaunay三角网的斜坡符号生成算法

分析了地图自动成图中斜坡坡面符号生成算法的基本原理,据此将斜坡分成梯形斜坡、矩形斜坡、倒梯形斜坡三种类型,并概括了他们的特点,介绍了已有的斜坡坡面符号生成算法及其优缺点,在此基础上,提出了一种基于约束Delaunay三角网的斜坡坡面符号生成算法,对预处理后的上下坡脚线建立约束Delaunay三角网,根据三角形组合的不同特点,将三角形的组合分类成两种类型,依次寻找匹配点,最后生成斜坡符号线。此算法避免了斜坡坡面符号线相交等情况,亦可用于栅栏等地图符号的自动生成。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型

运用认知心理学信息加工的观点，建立了基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型，并详细阐述了模型的逻辑结构、数据结构和空间方向的计算过程。为了验证模型的正确性，列举了该模型计算空间方向的几个例子，并总结了模型的优、缺点。     

Delauuay三角网与Voronoi图在GIS中的应用研究

介绍了Delaunay三角网和Voronoi图的定义及特性，分析了其在GIS中的应用和发展方向，从理论上说明了该方法的优越性和实践的可行性，为GIS工作者在相关领域的研究指明了方向。     

基于栅格局部细分的带约束条件的不规则三角网生成算法

采用数学形态学和局部细分的方法生成非凸壳三角网,再通过边界搜索和迭代处理,逐步添补三角网边缘三角形,最终得到具凸壳的Ddaunay三角网。在此基础上,加入内部和外部的边界条件,生成具有复杂边界的带约束条件的Delaunay三角网。     

一种基于最优三角剖分的多分辨率地表描述结构

在Guibas平面剖分算法的基础上,采用一种称之为Delaunaypyramid的塔型分层结构模型来近似描述二维半地形表面,该模型能够记录离散高程点数据集的每个子集在XOY平面的最优三角剖分,对于地形数据压缩和多细节层次化描述有很大的便利。同时文中也分析了采用这种结构的内存开销和时间复杂度,讨论了离散数据点定位的方法,并运用该结构交互生成三维地形。     

数字海图点群状特征的识别、量测与综合

空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量：分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。     

约束Delaunay三角剖分的“岛屿”类图斑符号填充

针对传统方法对“岛屿”类图斑进行符号填充会造成敏感区域符号布局不合理或符号空间冲突的问题，本文提出了一种约束Delaunay三角剖分的“岛屿”类图斑符号填充方法。首先，对“岛屿”类图斑对应的离散点群进行规则网格化和不规则三角剖分，用于计算等值点；然后，依据附加准则增加“凸”形和“凹”形附加点，顺次连接等值点和附加点作为Delaunay三角剖分的约束边界；最后，构建均匀变化的约束Delaunay三角网，在三角网内进行图元积分，填充“岛屿”类图斑符号。利用电子海图中岛屿边界点数据进行试验分析，与传统方法相比，本文方法填充的“岛屿”类图斑符号变化均匀，交互性较强，便于用户修改和切换，进行二次填充。试验结果表明，本文方法适用于“岛屿”类图斑的符号填充。     

基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法

随着三维激光扫描技术应用领域的不断拓展,对点云数据三维建模的需求越来越迫切。曲面重建技术作为三维建模的核心技术之一,在逆向工程、计算机视觉、计算机制图以及虚拟现实等技术领域都有着非常广泛的应用前景。本文提出一种基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法,其本质是一种结合了曲面生长算法思想的贪心算法,即在一定约束条件下,按照最优三角形选择标准,算法从预先构建好的三维狄洛尼三角网中,逐个筛选出最优三角形添加到生长曲面上,最终输出由一系列显式三角形所组成的流形曲面。这种方法对比目前主流的隐式曲面重建算法具有参数依赖性较小、不需要计算法线等优点,并且能够重建地形扫描、建筑物扫描和精细化扫描的点云模型。利用此算法对多种点云模型进行曲面重建试验,结果表明该算法生成曲面质量好、重建效率高、实用性强,能够很好地应用于三维建模领域。     

复杂矿体模型多域自适应网格剖分方法

针对轮廓线拼接法在复杂矿体建模时无法处理多域邻接特征的问题，应用Delaunay细分方法实现了一种适用于多域复杂矿体的网络剖分方法，不仅可以生成多域表面模型，还可以同时对不同域的矿体进行网格剖分，便于后期进行多域复杂矿体的有限元模拟。该方法通过约束Delaunay三角剖分来近似域和曲面，以及在Delaunay细分中确保对域的近似精度和对单元的网格质量。在约束Delaunay三角剖分的基础上，通过多标签算法对子域进行封装，并对中间域进行分离或通过距离场对中间域进行拟合，修改多域多面体的预测构造方法，实现了对多域多面体的自适应网格剖分方法。对河北省北洺河铁矿复杂矿体建模的试验结果表明，该方法除了可以生成无缝、连续的多域模型之外，通过网格优化还可以生成高质量的四面体和三角网格，避免轮廓线拼接法大量退化和奇异三角形的存在。同时该方法在逆向工程、有限元分析、科学计算可视化等领域中也都具有重要的应用价值。     

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.