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。     

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。     

剔除无人机影像BRISK特征误匹配点对算法

针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。     

Delaunay三角网中任意约束线段嵌入算法研究

约束Delaunay三角网在地理信息系统、地学分析、表面对象重建、数字城市、虚拟现实等领域有着广泛的应用。约束线段嵌入是解决由Delaunay三角网转变为约束Delaunay三角网的一种有效的方法。本文重点研究约束线段嵌入Delaunay三角网的问题,通过分析约束线段与原三角网之间的关系,给出各种情况的约束线段的预处理方法,以迭代算法为基础,描述了任意约束线段嵌入Delaunay三角网的过程。     

Delaunay三角网的并行构网算法

针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。     

Delaunay三角网中任意约束线段嵌入算法研究

约束Delaunay三角网在地理信息系统、地学分析、表面对象重建、数字城市、虚拟现实等领域有着广泛的应用.约束线段嵌入是解决由Delaunay三角网转变为约束Delaunay三角网的一种有效的方法.本文重点研究约束线段嵌入Delaunay三角网的问题,通过分析约束线段与原三角网之间的关系,给出各种情况的约束线段的预处理方法,以迭代算法为基础,描述了任意约束线段嵌入Delaunay三角网的过程.     

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.     

一种随机增量式地形建模算法设计

Delaunay三角网是DEM主要表示方式，一直以来，因其数据结构和构造算法的复杂性导致应用受限。本文结合随机增量式算法理论，提出一种全新的有向无环图（directed acyclic graph，DAG）查找数据结构（search data structure）和随机增量式Delaunay三角网构造算法，并对算法作了简要证明和深入分析。该算法最大的特点是具有随机特性，能够支持地形特征数据的动态更新。     

面状要素主骨架线自动提取算法研究

基于对Delaunay三角网和对其算法的改进,实现了面状要素主骨架线自动提取。改进了Delaunay三角网生成算法,使其能适用于较为复杂的面状要素的三角网的建立;提出了面状要素三角网边界区域存在的大量的小三角形的定义和处理小三角形的有效算法;以三角形为最小单位作为树节点,有效地建立了基于三角网的二叉树结构。实验验证了对目标主骨架线提取的有效性。     

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。     

DELAUNAY三角网的算法详述及其应用发展前景

在GIS应用领域中,Delaunay三角网通常被用于生成不规则三角网(TIN)模型,并用于描述地表形态。本文详细叙述改进了的现有国内外Delaunay三角网的生成算法,并发现Delaunay三角网不但在描述地表形态上有很大的优势,而且在图像处理、模式识别领域也将有很大的优势。而且国内外已经有部分学者专家作出一定的尝试,并且取得了较好的效果。所以作者进一步提出将Delaunay三角网用于地图符号信息识别,将是一个很有发展前景的应用方向。     

基于VTK的Delaunay三角网生成研究

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途.经过20多年来的研究,它的生成算法已趋于成熟.本文简要介绍了Delaunay三角网的定义及其特性,在简单回顾和评价分割一归并法、逐点插入法、三角网生长法等三类主流算法的基础之上,初步探索了基于vtk类库的De1aunay三角网生成过程,并以实例显示了效果.     

大量约束边条件下Delaunay三角网的快速生成

讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。     

多约束的平面点集形状重构方法

针对平面点集空间分布的复杂性,本文提出了一种基于Delaunay三角网的平面点集形状重构方法。首先采用一种简单且实用的数据结构以表达Delaunay三角网中嵌入的几何信息和拓扑信息,然后由外向内迭代过滤Delaunay三角网得到一个大概边界,最后进一步考虑边界的凹凸信息和空洞现象,获取最终的精细边界。试验结果表明与其他典型的Delaunay三角网重构方法相比,本文提出的算法能更好地适用于平面点集空间分布的复杂性,通过所构建的数学模型实现了凸凹多边形内外边界提取。     

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。     

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。     

利用点角改进Delaunay三角网生长算法

分析常规三角网生长算法的优缺点,提出点角概念,在生成Delaunay三角形的过程中,逐步缩小离散点的搜索范围,克服常规算法时间效率低的缺点。构网过程中,完全遵守Delaunay三角网的剖分准则,验证算法的稳定性和高效性。     

基于格网和方向法索引的Delaunay三角网生成算法

Delaunay三角网在地形表达、表面对象重建、数字城市等GIS领域有着广泛的应用。常见的三角网构建算法中的逐点插入法算法简单、灵活,但是其效率受查找三角形的约束。文中提出一种用虚拟格网索引和方向法相结合的方法,改进对三角形的索引、对点定位的算法,能有效提高构建三角网效率。通过实验证明,这种方法对计算机硬件配置要求较低,且效率高,构建Delaunay三角网的效果好。     

基于格网和方向法索引的Delaunay三角网生成算法

Delaunay三角网在地形表达、表面对象重建、数字城市等GIS领域有着广泛的应用。常见的三角网构建算法中的逐点插入法算法简单、灵活,但是其效率受查找三角形的约束。文中提出一种用虚拟格网索引和方向法相结合的方法,改进对三角形的索引、对点定位的算法,能有效提高构建三角网效率。通过实验证明,这种方法对计算机硬件配置要求较低,且效率高,构建Delaunay三角网的效果好。     

Delaunay三角网建立的改进算法

本文深入研究了Delaunay三角网建立算法中的逐点插入法,详细介绍了算法的实现步骤,分析了其中影响算法效率的关键环节,并采用数据点集分块管理、三角形快速定位、改变点插入顺序等方法进行了算法优化,对三角形快速定位方法进行了改进。测试实验的结果说明,算法改进后Delaunay三角网建立的效率提高了4~6倍。