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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(2)
提出了一种基于Delaunay三角网的栅格线划矢量化方法。通过运用Delaunay三角网对栅格线划要素进行空间剖分,并根据单个Delaunay三角形的形状特征,提取线划要素骨架线。以栅格地图预处理、线划要素实体识别、线划要素边缘点集生成、线划要素边缘点集Delaunay三角网生成,以及基于Delaunay三角形公共边中点追踪的线划要素骨架线提取为技术路线,详细介绍栅格线划矢量化的具体实现过程,并进行若干实验,以验证方法的准确性与时效性。 相似文献
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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。 相似文献
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约束数据域的Delaunay三角剖分与修改算法 总被引:63,自引:1,他引:63
顾及地形特征线的散点域(约束数据域)三角剖分是建立高精度数字地面模型的基础,在GIS、地学分析、计算几何、多分辨率DTM等领域中有着广泛的应用。本文研究了约束数据域的Delaunay三角剖分剖,简要分析了现存的算法特点并提出了约束数据域的Delaunay三角剖分的迭代算法和删除算法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Delaunay三角网的等高线树生成方法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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提取道路中心线并建立道路网络是网络分析和地图综合中的基本问题,本文提出了利用约束Delaunay算法形成道路约束三角形网,并在此基础上提取道路中心线,形成道路中心线及建立网络。强调在提取过程中要注意的几个关键问题,并提出了解决方法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。 相似文献
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