带内边界约束散乱数据的Delaunay三角剖分算法研究

带内边界约事条件点集的Delauney三角剖分是有限元分析、计算机图形学及真实感图形等许多领域常遇到的一个基本问题,在已有算法的基础上通过插入中点恢复约束边界,较好地实现了带内边界约束散乱数据的Delaunay三解剖分。     

约束数据域的Delaunay三角剖分算法研究及应用

研究了一种约束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,从而提高了构网速度,并将该算法用于地面模型的构建中,实现了地形三维可视化。     

Delaunay三角网剖分中的约束边嵌入算法

约束边嵌入是解决D-三角网转变为CD-三角网的一种非常有效的方法,而CD-三角网才能真实地虚拟地形地貌。该文研究了约束边嵌入D-三角网的问题,介绍了约束边嵌入算法的一些基本概念,分析了现存算法的特点,提出了改进的约束边嵌入算法——“插入－交换”算法。该算法能有效地处理各种特殊情况,程序实现简单,符合工程需求。     

Delaunay三角网剖分的约束边嵌入改进算法

重点研究约束边强行嵌入D-三角网的问题。约束边嵌入是解决D-三角网转变为CD-三角网的一种非常有效的方法,而CD-三角网才能真实地虚拟地形地貌。针对基于凸凹判定的对角线交换算法存在的缺陷,提出"分裂约束边"的思想完善算法的健壮性,并引入快速点定位算法以提高算法的执行效率。     

一种改进的用于三维DT剖分的三角网生长算法

三角网生长法具有独特的优势,但将其扩展到三维的研究远远少于逐点插入法、分治法以及二者的合成算法,研究扩展三角网生长法实现三维DT剖分的算法。引入k近邻思想优化了原始算法,时间复杂度可达O(NlogN),且改进对二维、三维算法都有效。通过AE二次开发完成了数据操作、算法实现和二维、三维显示等功能,后续能够较方便地添加和扩展ArcGIS相关功能以及其他数据挖掘算法模块。用两组6个点集数据进行实验分析,网格构建时间对比验证了算法性能。     

带特征线约束的Delaunay三角剖分最优算法的研究及实现

为了提高特征线约束的Delaunay三角剖分的速度和功率,从两个方面进行改进;一是生成无约束的Delaunay三角网时,采用进行剖分算法;二是在约束线上插入点时,应用取三角形外接圆与特征线交点的方法。并行剖分算法具有较好的加速性能;“交点”插入算法考虑了特征线的影响域及Delaunay三角形规则的边界条件,在满足全局Delaunay三角剖分的前提下,使插入的点最少,对原有的网格影响最小。     

满足全局Delaunay特性的带特征约束的散乱数据最优三角剖分

本文给出了一种新的全局满足Ｄｅｌａｕｎａｙ特性的带特征约束散乱数据的优化三角剖分算法．统一的数据结构允许散乱数据带有外部边界或内部孔洞,并且约束特征可以是有向折线或封闭多边形．由于采用了“对半划分增量型附加特征点插入”算法,从而可以用较少的附加点来使全局Ｄｅｌａｕｎａｙ特性得到满足．     

任意多边形内带特征约束的散列数据的最优三角剖分

给出了一种新的基于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形化的任意多边形边界内散列数据的优化三角剖分算法，该算法可允许散列数据任意复杂的折线及封闭多边形环的特征约束。算法用统一的数据结构来记录散列数据、约束特征和三角剖分信息，并且引入了辅助窗的概念，从而使优化剖分和加入约束容易实现。     

约束三角剖分研究

约束三角剖分在有限元分析和信息可视化等工程领域具有重要的应用背景,同时是计算几何和计算机辅助几何设计的一个热点问题.本文首先对约束三角剖分进行了分类,然后对其发展及典型算法进行了分析和讨论,最后对约束三角剖分所存在的问题和进一步发展进行了分析.     

平面散点集Delaunay三角剖分的一种高效方法

本探讨了以平面散点集逐点插入的Delaunay三角化方法为基础，在三角化过程中采用一定策略，将其改进成为一种简单高效的方法。该方法能够适应各种边界，包括多岛、多连通域等复杂情况，能够生成贴体的三角网，网格能够保证符合Delaunay法则。     

平面散乱点三角剖分分治算法的实现

平面散乱点三角剖分在实践中有广泛应用。文中在分析已有算法的基础上,提出利用分治算法实现平面散乱点三角剖分。给出了算法实现流程并讨论了算法实现过程中几个重要问题。最终给出了实验结果。文中的研究对开展此类工作有借鉴和指导作用。     

平面散乱点线集三角剖分的算法

利用平面扫描的思想，即利用从右到左移动的y-轴扫描点线集．当扫描线达到某个给定点或给定线段端点时，将该点或端点与其上下相邻线段端点连接．新连线与已三角剖分的边只能在其端点处相交．该算法的时间复杂性为O(N log N)，其中N是点线集中点的数目与线段端点数之和．     

基于Qi算法的Delaunay三角网逐点插入法

Delaunay三角网在很多领域都有着广泛的应用,快速高效地生成Delaunay三角网十分重要。逐点插入法是构建Delaunay三角网中使用最广泛的方法之一。本文深入研究了使用逐点插入法构建不带约束条件Delaunay三角网的过程。在使用该方法生成Delaunay三角网中建立结点拓扑关系这一影响构网效率的关键步骤中引入了Qi算法,简化了该方法生成Delaunay三角网的复杂度。然后在向Delaunay三角网内插入约束边的过程中,再次引入Qi算法,从而提高了构网的效率。为了验证上述模型,我们在Microsoft Visual Studio 2005开发环境下,以C#为开发工具,采用底层开发模式实现了改进的逐点插入法,实验证明引入Qi算法能够提高逐点插入法Delaunay三角网构建及插入约束边的效率。     

一种基于最小搜索圆平面多边形域约束Delaunay三角剖分算法

给出一种新的基于边优先的二维多边形域任意散乱数据的约束Delaunay三角剖分算法.算法结合网格分块技术,提出基于最小搜索圆的点搜索思想,并证明了该思想的正确性,有效地提高了搜索第三点的速度.算法中散乱数据可以是任意复杂的折线、封闭多边形环及离散点.另外,在三角剖分过程中,实时地去掉封闭点和封闭边,极大地加快了构网速度,实现了平面多边形域散乱数据的快速约束Delaunay三角化.     

散乱点集Delaunay三角剖分的分布并行算法

为了加快大数据集Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的速度,提出了一种能对任意散乱点集进行Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的分布并行算法,算法具有容错性和自动负载平衡的能力,文中对其设计和实现方法进行了详细讨论,对算法的复杂性进行了分析,实验结果表明该算法的加速效果明显。     

基于分治算法构建Delaunay三角网的研究

提出了一种构建Delaunay三角网的分治算法,该算法利用方格网管理离散点数据,仅需分别对每格中的点进行排序;此外,通过对凸包顶点数据进行分区管理,在搜寻凸包支撑线时,能预先确定出支撑点的范围,减少了搜索工作量,提高了三角网的合并速度。     

Delaunay三角剖分算法优化的实现

文章分析Delaunay三角剖分算法各种优缺点,提出了具体的优化思想。详细介绍了Delaunay三角剖分算法优化的设计步骤及实现的具体流程。通过VisualStudio．Net中的C＋＋编程验证了算法的有效性,并对该算法的时间复杂度进行了分析。     

基于EMST的平面点集Delaunay三角剖分

提出一种基于欧几里德最小支撑树(EMST)的平面点集Delaunay三角剖分算法.该算法使用线性时间的随机算法求出平面点集的EMST,逐次加入一边构成三角网络,按照最小角最大化的三角化准则,通过局部变换得到平面点集的Delaunay三角剖分.采用的随机化算法有效节省了寻找EMST的计算时间,提高了整个算法的效率.     

Ed带权点集的Regular三角化的构造算法

该文提出了一种构造带权点集的Regular三角化的算法，此算法统一了构造点集的Delauany三角化的Bowyer/Waston算法，如果采用一种称为Delauany树的数据结构来辅助点的定位，则算法的效率为O(nlogn n^d[d/s]。与Edelsbrunner和Shah提出的局部变换算法相比，此算法从理论和实现两方面都要简单一些，算法可以应用到曲线曲面重构和分子建模等领域。