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。     

基于分治算法与逐点插入法的Delaunay三角网建立算法的改进

Delaunay三角化在诸多应用领域都具有极其广泛的用途,也一直是GIS领域的重要研究内容。本文针对在Delaunay三角网建立中比较常用的分治算法即逐点插入法的缺点提出一些改进方案,在对逐点插入法改进的前提下提出将分治算法与逐点插入法相结合的综合算法。该综合算法既具有分治算法的高效率又具有逐点插入法的内存消耗小的优点,同时又较好地解决了分治算法与逐点插入法各自的缺点。     

格网划分的Delaunay三角网快速生成算法

针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。     

一种基于凸包的Delaunay三角网算法设计

Delaunay三角网算法的设计与研究对DTM的建立有着重要的作用,本文在分析已有三角网算法的基础上,根据逐点插入算法的思想与凸包算法相结合,提出了自己的算法:先绘制凸包,然后构建初始三角网,最后用LOP方法整体优化。该算法尽可能的减少了对一条边的优化次数,从而提高了算法的运行效率。     

改进Delaunay生长算法研究

本文在Delaunay-三角网的特性及其生成算法基础上,针对分割-归并算法、逐点插入法的局限性,在生长算法的基础上提出一种改进生长算法,随着Delaunay-三角网生成过程,该算法通过设置动态点链表,使点链表中的可用点逐渐减少从而节省时间,其次针对原算法中三角形有两种可扩展边的可能,每次都取边表中最后压入的边为基边来生...     

一种Delaunay三角网的快速生成算法

本文以Lawson提出的逐点插入法为基础，借鉴方向搜索的思想，在确定插入点的影响凸包时，采用递归的局部搜索策略，形成了一种Delaunay三角网的快速生成算法。实验证明，新算法构网时间与点数基本成线性增长关系，具有较高的效率。     

一种Delaunay三角剖分的改进算法

Delaunay三角网的构建算法和设计在GIS分析管理以及可视化等方面有着重要的作用。本文将逐点插入法和凸包法进行融合,利用Akl-Toussaint启发式函数来剔除原始数据点集中的多余点以便快速高效的实现凸包的构建,利用角度判别对角线法来对生成的初始三角网进行优化,在此基础之上提出了生成Delaunay三角网的改进算法。实践表明,该算法对于小量或大量数据集均有较好的适应性,不仅具有与分治算法一致的高效性,还具有易于理解和实现的算法思路。     

一种生成Delaunay三角网的合成算法

结过２０多年的研究,自动生成Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网的算法已趋于成熟。它们基本上可分为分治算法、逐点插入法、三角网生长法等３类。其中前两类较第３类在应用上更加广泛。但即使这两类算法也分别存在着时间和空间效率站的缺陷,使它们的应用受到了一定的限制。提出了一个融以上两类算法优点于一体,兼顾空间与时间性能的合成算法。经测试,它的运算效率大大高于逐点插入法,在大多数情况下,也高于分治算法,在分割阈值约为总数     

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。     

Delaunay三角网中点目标快速定位算法研究

为了提高内插法的构网速度及方便数字地面模型的后续应用,本文对三角形定位算法进行了研究,对基于点-线关系的方向定位算法和基于线-线关系的方向定位算法进行了改进,算法极大地减少了定位目标三角形的时间,由于定位三角形的速度是影响内插构网速度的一个关键因素,从而提高了构网速度。同时对两种算法进行了分析比较,得出最速方向定位算法更健壮,其定位路径唯一,效率更高。     

Delaunay三角网的交互编辑算法设计与实现

本文在基于四叉树分块构建Delaunay三角网的基础上,设计与实现了面向大地形编辑的以四叉树为空间索引的三角网交互实时编辑系列算法,其中包括约束点的加入、约束线的加入以及共点三角形的快速查找算法。以上算法的设计与实现是地形编辑的基础算法,算法的执行效率对以地形为代表的三维实体的实时编辑以及相关地物模型的拟合具有重要意义。     

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.     

狄洛尼三角网构建的目标点快速定位

针对在狄洛尼三角网构建中现有的目标点定位方法存在算法不够稳定、定位路径不惟一等问题,该文在重心方向定位算法的基础上研究建立一种沿搜索方向移动重心的快速定位方法:当发生目标点与当前重心连线经过三角形顶点或者与某三角形边重合等特殊情况时,利用三角形间的拓扑关系得到下一搜索三角形,以此三角形的重心代替前一重心与目标点构成新的搜索方向,继续搜索,从而解决切点问题;同时采用混合积判定公式确定两条线段的相交关系。仿真实验证明改进方法的定位路径惟一,而且可以大大提高构网效率,算法更稳健。     

一种简单快速的Delaunay三角网逐块生成算法

分块式生成Delaunay三角网是加快构网速度的一个基本思路。已有的分治算法和其他分块合并算法能使平均时间复杂度接近线性,但算法复杂,编程难度大,且容易产生计算误差导致的错误。本文作者曾提出过一种基于三角网扩张法的逐块归并算法,它也是一种快速算法,但在算法中需要增加避免错误的判断规则,使程序变得较复杂。本文中的逐块生成法是对逐块归并法的改进,它继承了逐块归并法高效的优势,而且减少了判断规则,步骤更加简单。     

基于空间双曲交会的GNSS伪距单点定位算法

针对GNSS卫星导航中的伪距单点定位,提出一种不需要测站坐标近似值的非迭代算法。该算法将GNSS伪距导航定位方程转化为空间双曲定位方程,给出具体的解算步骤,研究了空间双曲定位方程的解(有两解),利用GNSS伪距导航定位的特点可消除多值性,从而实现无初值GNSS伪距单点定位。该算法与Bancroft算法相比,通过星间单差,与测站有关的公共误差项被消去,提高了定位精度;与传统的迭代算法相比,提高了计算效率,而且不需要测站坐标初值。最后通过IGS监测站实测数据对3种算法进行比较,验证了算法的有效性。