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。     

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.     

一种非凸包边界约束不规则三角网生成算法

数字高程模型(DEM)模拟的大多数地形区域是多种类型区域镶嵌而成的复合体,且子区域的边界一般为非凸多边形,即三角网受到边界的约束。而目前已有的各种Delaunay三角网构网算法生成的不规则三角网的边界都是区域内采样点集的凸包,不能表达复合区域和边界为非凸多边形的区域。本文作者对三角网扩张法作了扩展,使之能够在任意多边形所包围的区域内生成不规则三角网。扩展后的算法具有步骤简单、适合任意多边形边界内生成不规则三角网的优点,而且该算法可用于"分块"式生成数据量较大的三角网,同时保证各"分块"之间完整的邻接关系。     

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。     

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。     

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。     

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。     

利用Delaunary三角网优化CORS网构的方法研究

Delaunay三角网具有的优异特性决定了它在计算机图形学、建立数字地面模型等离散数据处理方面有着重要的应用.在介绍Delaunay三角网原理及其算法的基础上,本文提出利用Delaunay三角网对连续运行参考站的网构进行优化,此方法也同样适用干大范围甚至是全国CORS系统网构优化问题.对基准站位置的选择,网形中基站点的...     

结合形态学和TIN三角网的机载LiDAR点云滤波算法

针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。     

一种基于动态正方形的TIN构建算法

分析了不规则三角网的构网算法,提出了一种基于动态正方形的方式改进算法,实现了快速构网,用试验数据对算法进行了测试。     

基于三维激光扫描数据的构筑物三角构网模型

三维激光扫描可以快速获得表面物体的三维空间的点云数据,但其数据量比较大,此外要利用这些点云数据表示构筑物表面,还需要建立表面数学模型。首先分析了激光扫描数据的采集原理和数据基本特点,具体给出了表面平面三角网生长算法,在此模型的基础上,利用三角形构成面后法线间夹角为判断依据,提出了空间三角构网的模型,并针对数据的复杂性和物体表面的不规则性,提出空间分区三角构网的方法,并以同济大学孔子头像为例给出了具体的实现方法。     

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.     

基于椭球面投影的散乱点云建立三角格网方法

空间点云数据建立三角格网是三维激光扫描数据处理中重要的处理内容之一。已有的点云三角格网建立方法的网形结构良好,但存在数据量大、计算效率低的特点。提出借助椭球面进行高斯投影建立点云的空间三角格网建立方法,有效地实现四周型点云数据格网建立过程。结合某矿井点云数据实例,对基于圆柱面和椭球面投影的两种方法建立的三角格网进行对比,结果表明,利用椭球面投影法建立三角格网能更有效地建立顶部和底部点云数据的拓扑关系。     

特征点与骨架线约束的DEM简化

针对基于特征的地形简化方法不能很好的同时顾及特征点和骨架线的问题,提出了一种特征点与骨架线约束下的数字高程模型简化方法,在选取重要的地形特征点构建简化不规则三角网的同时,利用地形骨架线对简化过程中不规则三角网的生长实施约束。从等高线生成、高程精度、地形形态描述指标和地形骨架线保持程度4个方面,与广受关注的特征点方法、新近提出的复合方法进行对比。实验结果表明,本文提出的方法在各个方面均较显著地优于前两种方法,能够在地形简化过程中更全面、更大程度的保留初始地形的形态。     

A graph-theoretical algorithm for detecting configuration defects in triangular geodetic networks

Summary The problem to detect configurational defects in geodetic networks is solved by a graph-theoretical algorithm, here applied to triangular geodetic networks and being presented as a computer program in the Appendix. Based on an analysis of the incidence matrix the algorithm detects, for instance, missing vertical directions which cause two types of deficiencies. In case of only vertical direction measurements from one point to another, but no counter vertical direction measurements backwards, the rank deficiency of the first type is identified. Furtheron if there are “bare” points with no vertical direction measurements at all, the rank deficiency of the second type is found. The algorithm has proved a rank deficiency of 4+13=17 in theSW Finland triangular network which before has been found as the surprizing rank defect ofTAGNET 3d-operational adjustment.     

基于物体表面散乱三维激光扫描点的三角形格网建立

针对物体表面的散乱三维激光扫描点数据,提出了借助柱面坐标系统将三维激光扫描点转换为三角形格网构造系坐标,并根据转换后的坐标利用在平面内计算狄罗里三角形的方法建立三维物体表面格网模型.建立格网模型的效果表明,借助柱面坐标系统构造狄罗里三角形的方法可以作为三维物体表面三角形格网模型的一个重要的基本方法.     

转换GPS高程的神经网络模型试验研究

简要介绍了神经网络BP算法的基本结构和数学公式，并提出了转换GPS高程的神经网络模型-经改进五层BP网络结构。通过某工程实例，对五层BP网络结构的具体模型结构（如输入输出层设计，隐含层最佳节点数的选取等）进行了一些试验研究，得到了一些有工程实用价值的结论。     

利用低空无人机飞控数据的摄影航带全自动整理方法

本文为低空无人机平台弱控制航摄影像建立符合航测处理要求的区域网,提出了基于无人机飞控数据的无人机影像航带整理技术;分析了无人机影像航测处理区域网构建要求,提出针对无人机航测处理的航带整理技术流程;设计了基于飞控姿态数据的无人机起降和转弯影像自动剔除算法,自动生成航带;并提出了基于飞控数据快速计算像片FOV算法,构建区域网内像对链接关系;对实际无人机航摄的两个测区进行航带整理实验,结果表明基于飞控数据可快速构建区域网,满足空三匹配和挑片测图要求。     

城市三维重建中的自动纹理优化方法

围绕低空多镜头倾斜摄影在三维城市影像模型生产中的纹理优化问题,提出了一种无缝纹理模型重建方法。文中首先采用相机响应函数和暗通道方法对影像进行预处理;然后,根据地物三角网格表面模型与影像的映射关系,利用稀疏构网方法进行遮挡检测,并建立了三角面片的可视纹理列表;最后,结合三角网格表面模型中基本面片的三维拓扑关系,利用影像的均值与方差信息,构建了基于马尔科夫随机场框架下的图割纹理优化算法,解决了纹理优化选择的离散多标号问题,保证了相邻三角面片映射纹理的一致性,实现了城市大场景无缝纹理模型的重建。试验结果验证了算法的可靠性和优越性。