基于分块优化的不规则三角网的快速构成方法

采用基于分块的方式,提高了TIN的运行效率,并提出采用四边形对角线最短原则、增加内插点或减小块连接中距离阀值等优化处理方法,很好地改善了TIN的构网效果。实验结果表明,该算法建立的三角网无交叉和重复,并具有Delaunay三角网的特性,同时兼顾了空间和时间性能,具有较高的执行效率。     

基于LiDAR点云数据的三角网构建算法

在现有Delaunay三角网生长法的基础上进行改进,提出了一种三角网生长算法.该算法对大规模点云进行等格网分块,自适应确定搜索范围.通过在构建过程中对生成的基线进行分组和排序,动态删除封闭点,提高了构建三角网的速度;通过在整个点集范围内进行搜索,避免了通过插值所产生的误差和模块之间的拼接过程.利用此算法对大规模LiDAR点云数据进行构网,结果表明了该算法的有效性.     

构建Delaunay三角网的改进算法

在编程实现利用凸壳三角剖分法构建Delaunay三角网时，原算法由于没有对一些特殊情况加以考虑和处理，可能会使算法的后继步骤无法进行。在分析介绍潜在问题出现原因的基础上，对特殊情况加以考虑和处理，并对生成凸壳和初始三角网的方法做了一些改进，使程序在编写和运行上都具有更高的效率。     

基于复杂地形上三角网数字地面模型的建立

本文提出了一种生成三角网数字地面模型的新方法，它首先利用凸多边形的性质与凸锥的特性来将离散点连成一三角网，计算工作特别快速有效；其次在三角网形成过程中，能将特征信息线作为三角形的边参加构网并采用了优化手段来优化三角网的现状。该方法能有效地限制狭长三角形的出现，并使生成的三角网能密贴地面，真实反映出地表形状。与其它算法相比，该方法具有思路简单明了、成网速度快、编程容易及成网质量高的特点。实际应用表明     

一种基于插入法的Delaunay三角网生成算法

文章讨论了建立离散点Delaunay三角剖分算法的研究现状,针对＂逐点插入法＂采用网格分块的方法对构网离散点集和已生成的三角网建立索引,提高了点在三角网中的定位效率和三角网的生成效率。     

基于Delaunay三角网的模型拼合算法研究

模型拼合在地理建模、铁(公)路路线三维设计等领域应用十分广泛，研究如何快速高效地获得拼合模型的算法很有必要。基于Delaunay三角网模型的拼合算法，提出了一种快速获取模型拼合交线的方法和快速搜索交线范围内三角形的算法，采取拼合交线入网及初始D-三角网的裁剪2个关键步骤来实现D-三角网模型拼合。对模型拼合的整个过程进行了详细的阐述，采用VC^ 6．O语言实现了算法，并利用实验数据对算法进行测试，验证了算法的正确性与可行性。     

基于数据流的TIN迭代滤波算法

通过机载LiDAR数据滤波获取地面信息是机载LiDAR数据的一项重要且基本的应用。基于现行的滤波算法都有一定的应用局限,本文提出了一种基于数据流的TIN滤波算法。该方法基于流的思想,首先对机载LiDAR数据进行点流的空间结点化,之后在构建Delaunay三角网的同时,进行插入点判断。通过试验区数据的滤波验证,此算法能够较好地滤除地物点,保持地形;提高了滤波效果的同时,在算法效率上还占有一定优势。     

Delaunay三角网生成算法的研究与实现

Delaunay三角网作为一种主要的数字地形模型表示法,经过二十多年来的研究,它的生成算法已趋于成熟。本文在简单回顾和评价了分割—归并法、逐点插入法、三角网生长法等三类主流算法的基础上,介绍并实现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。     

不规则DEM数据转换为TIN模型算法探讨及可视化

空间数据分析和建模是地理信息系统的核心,DEM是空间数据的重要内容。TIN模型是DEM中存储和表示非规则数据的理想模型。好的TIN算法能快速逼真地显示与模拟地貌三维信息。从构建优越的DEM模型可导出其他地形要素。     

TIN构建算法的研究及0penGL下三维可视化

论文对TIN的构建算法进行了研究，提出了一种基于自适应分块建立网格索引的算法。借助于该算法的特点得出了一种空外接圆判断的简易表达式，简化了TIN的优化过程，提高了构网速度。同时在OpenGL开放式三维环境下，进行光照渲染等处理，实现了地形的三维可视化。     

一种改进的高效Delaunay三角网的生成算法

Delaunay三角网在GIS／VR中具有很广泛的用途，而分而治之算法和逐点插入法是目前普遍用于生成Delaunay三角网的两种算法。本在研究了基于这两种算法的合成算法后，对其进行了修改和优化，形成了高效合成算法。高效合成算法中提出了通过确定点线关系来解决点的定位问题，优化了其LOP的算法，提高了算法的稳定性，使其执行效率得到很明显地提高，本算法的设计思想还可推广到三维空间。     

大规模地形散乱点的快速构网算法

针对大规模视景仿真地形显示的需要,提出了一个利用大规模地面散乱点构建地形三角网格的算法.先将空间的散乱点投影到XOY坐标平面,在坐标平面上对散乱点进行均匀网格划分,然后按照一定顺序将大规模散乱点组织成若干不相交的单调链,由相邻单调链连接成单调多边形,利用单调多边形的特点快速构建初始三角网格模型,并在空间上对模型进行三角网格优化.通过加入辅助点的方法,有效解决了网格边沿的奇异情况.算法在保证网格质量的同时,大幅减少了构网的时间开销,证明了提高网络的速度.     

四叉树高效Delaunay三角网生成算法

实现了一种以地形为应用背景的大规模离散点快速生成TIN的算法,该算法首先对大规模离散点按一定的阈值进行四叉树分割,然后对四叉树的每个叶子块分别以凸壳技术构三角网,而后再自底向上合并具有相同父亲节点的块,最后进行全局优化,生成Delaunay三角网.经实际地形数据验证结果表明：同样的算法,采用四叉树分块比采用平均分块策略有着更高的执行效率.     

GIS中基于拓扑结构和凸壳技术的快速TIN生成算法

该文提出了一种针对散乱点集的快速生成TIN的算法，该算法首先对散乱点集按扫描线方式排序，然后利用凸壳技术，以排序后的点为着眼点，通过依次扫描各点快速地将有序列集进行三角联网，最后利用拓扑结构快速地将其优化为TIN。在三角网联结过程中由于充分利用了有序点子集的凸壳特性，避免了所有的交点测试，并且加入点联结合理三角形时的判断次数与原始点集的点数无关，只与点集的平面分布结构有关，从而保证了对海量散乱点集生成TIN的效率，该文不算法进行了具体实现，并在实际项目中进行了成功的应用，证明了算法具有可操作性和较强的实用性。     

三维约束Delaunay三角化的实现

分析了约束Delaunay三角化中存在的边界一致性问题,给出了约束Delaunay三角化的理论依据,重点探讨了三维约束Delaunay三角化的可行性条件和范围,同时,给出了三维有限域约束Delaunay三角化的实现方法及其在石油地质勘探数据和机械零件方面的网格剖分实例.这种算法在复杂对象的科学计算和工程分析中发挥了重要作用.     

一种基于不规则三角网TIN的等值线计算方法

提出一种基于不规则三角网(TIN)的等值线生成算法,降低对TIN拓扑关系的要求,具有更广的适用范围.算法简单清晰,避免以往算法起始点选取困难、等值线走向判断复杂的问题.对封闭和非封闭等值线统一处理.     

基于分类体数据的四面体网格剖分算法

虚拟内窥手术是以真实病人的CT或者MRI扫描数据为基础，首先通过组织分割，在计算机内部建立起三维模型，然后通过虚拟现实技术来模拟窥镜手术全过程的一项技术。其中，人体器官的三维网格建模是该技术中一个十分重要的部分，为了准确地进行了人体器官三维网格建模，在对三维体数据进行组织分割的基础上，提出了一种由分类体数据直接建立三维四面体网格的方法，由于Delaunay三角剖分所产生的网格质量比较高，所以该方法沿用逐点插入算法的思想，以特征点的提取和Steiner布点为基础来生成四面体网格，并通过组织边界的判定准则和利用flip操作来恢复组织边界，实践证明，该方法所生成的网格具有自适应的网格密度。     

二维复杂限定Delaunay三角化算法

针对包括曲线边界和内部带有曲线限定条件的二维Delaunay三角化问题,提出了一种细化算法.首先给出了曲线段的逼近边定义,以保证限定曲线在网格中的存在;然后证明了该算法的收敛性和最终曲线的逼近边集合与原曲线的拓扑一致性,并且生成的网格符合Delaunay优化准则;最后给出了算法的应用实例,验证了其有效性.     

基于Bowyer-Watson三角网生成算法的研究

不规则三角网（Triangulated Irregular Network,TIN）在表示地形的形态方面具有较好的表现,其生成算法一直备受关注。讨论了三角网的数据结构的设计,采用逐点插入算法中的Bowyer-Watson算法思想为研究重点,设计并实现了该算法,对算法实验过程中可能出现的交叉现象进行分析,给出算法的改进。该改进算法已用于地形的可视化建模中,获得了较好的效果,对于三角剖分的相关研究具有一定的价值。