Delaunay三角网生长法的一种改进方法

为了提高Delaunay三角网的构建速度,本文对三角网生长法进行了改进,提出了一种基于生长法的“弧带搜索排除”方法,通过一系列的圆弧将离散点区域划分成几个弧带,构网时,规定只可在当前弧带搜索第三点,该弧带离散点搜索完毕后进入下一弧带,如此循环.采用VC+ +6.0加以实现.测试表明,该方法能够加快构网速度,生成的三角形形状良好,具有一定的实际效用.     

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。     

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     

Delaunay三角网的生成算法研究

Ｄｅｌａｕｎａｙ三角作为一种主要的ＤＴＭ表示法,具有极其广泛的用途。经过二十多年来的研究,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,在简单回顾和评价了分割－归并法,逐步插入法,三角网生长法等三类主流算法的基础上,提出了一个融以上算法优点于一体,兼顾空间与时间性能的合成算法。经测试,一般情况下它的运算速度远快于逐点插入法,与分割－归并法相当,较好的情况下快于分割－归     

一种基于三角网扩张法的Delaunay三角网逐块归并算法

本文中提出一种基于三角网扩张法的不规则三角网的逐块归并算法,它采用按横向或纵向对离散点集切割分块,对各子块用三角网扩张法构建Delaunay三角网,最后用三角网扩张法依次将相邻的子网合并。该算法采用的子集分块的做法使构网时的搜索范围减小,在数据量较大时避免了计算时间随点数的指数次增加,同时在构网时也能保证三角形邻接关系的正确维护。     

球面Delaunay三角网的透视投影算法

为解决球面Delaunay构网中的拼接问题,顾及球面数据的位置特点,提出了利用透视投影模型将球面构网整体平面化的算法,其核心是置投影中心于球面,通过球面位置(x、y与z坐标)共同约束,进而构成球面与投影平面位置间的一一映射。实验结果表明,此算法具有有效性及通用性,其时间复杂度取决于所采用的平面Delaunay三角网构建算法。     

Delaunay三角网关键技术探讨

利用计算机技术,基于实际测量数据,利用逐点插入法,在不建立格网索引的情况下,提出一种高效的Delaunay三角网构建方法,与建立格网索引法搜索点所在的三角形相比,具有较高的执行效率.     

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。     

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.     

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。     

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.     

三角形增长算法构建Delaunay三角网DEM的原理与实现

本文主要论述了三角形增长算法建立Delaunay三角网DEM.首先通过最优边找首三角形,其次通过直线与点几何关系来寻找可能扩展点,通过找最大夹角来判断满足狄洛尼法则的扩展点,最后通过新加入边与已扩展边的数目来判断是否为重复狄洛尼扩展点,符合条件则构建三角网.然后通过空外接圆法则验证了所构三角网符合狄洛尼三角网的条件.狄洛尼三角网的建立和空外接圆的验证程序采用M语言来编写.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。