一种基于四叉树的TIN的LOD算法

通过在不规则采样点集上构建一个四叉树结构，并联合基于四叉树的LOD算法和基于TIN的三角网简化算法，提出并实现了一种TIN的LOD算法。意在把适用于格网数据的高效方法应用于不规则采样点集，得到地形的一个高效的多分辨率表达。     

基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

基于规则格网的数字高程模型( DEM)相对于不规则三角网( TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器( GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU 全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构( CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。     

基于多边形顶点法矢量的网格模型简化算法

在计算机图形学中，经常采用网格模型进行几何物体的描述，而网格模型的大数据量成为实时绘制的瓶颈，因此，必须对网格模型进行简化。目前的简化算法，主要是以网格模型几何误差的最小化为准则，而忽略了模型的视觉特征，为此提出了一种基于法矢量的模型简化算法，其简化准则是视觉特征的最优化。首先获取多边形顶点的平均法矢量，然后依据该法矢量确定简化门限。实验结果表明，当地景模型简化至95.4%时，仍然保持了令人满意的图象质量。该算法能够在保证高度真实感视觉效果的前提下，实现模型较大幅度的简化。     

TIN快速求交算法及其应用研究*

煤矿床地表与地质层面模型通常采用TIN表示,交线作为层面模型交叉部分的特征描述,在模型构建及后续的应用分析中都具有十分重要的作用。根据基于层面模型编制露天煤矿采剥计划的需要,提出并实现了一种基于空间索引与碰撞检测的TIN快速求交算法,算法通过建立TIN空间格网索引,使相交测试仅限于映射在同一个空间格网单元内的三角形对之间,在计算交线时,进一步应用AABB包围盒碰撞检测技术快速剔除不相交三角形对,并分别采用“边—面”及改进的“边—边”求交算法计算异面与共面三角形交线,最后,根据交线段之间的空间邻接关系实现交线的快速分离。实验分析表明,算法整体时间效率较基于OBBTree的TIN求交算法高,并在露天煤矿采剥计划CAD软件系统中应用于计划线生成、运输道路设计、追踪等值线、切割剖面等设计实践,提高了在三维图形环境下采剥计划设计的精度与可靠性。     

基于代价函数三角网格模型动态简化的研究

模型简化是解决复杂三维模型存储、传输、实时绘制与硬件处理能力的局限性之间矛盾的主要方法。介绍了三角网格模型简化相关技术和算法。目前基于边折叠的三角网格模型简化算法边折叠计算复杂,没有有效进行动态简化,结合Garland的二次误差度量算法和Hoppe的累进网格算法,提出了基于代价函数的三角网格模型动态简化算法。     

基于顶点法向量重要度的模型简化算法研究

目前的模型简化算法多以边折叠前后模型的几何位置的变化为折叠代价,这样的代价计算方法对保持模型的视觉效果考虑不足,尤其是对顶点法向量的急剧改变考虑的很少,造成了简化后模型视觉特征的急剧改变。文章对当前国内外有关三维几何模型的简化算法和各种简化准则进行了分析和研究后,提出了一种改进的模型简化算法：基于三角面顶点法向量重要度的二次误差测度边折叠算法。本算法在简化过程中,通过对三角面顶点法向量重要度的控制,保证了重要度大的顶点关联边不被折叠,减少了运算量,保证了简化后的模型表面光滑平顺,视觉感良好。     

基于空间索引与碰撞检测的TIN求交算法

针对三维矿床地质模型构建及后续应用分析中的需求,提出一种基于空间索引与碰撞检测的不规则三角网(TIN)快速求交算法。通过建立TIN模型的空间格网索引,将相交测试与计算限定在映射于同一个空间格网单元内的三角形对之间,在求交计算过程中,应用包围盒碰撞检测方法快速剔除不相交三角形对,并分别采用边-面及改进的边-边求交算法计算异面与共面三角形交线,并根据交线段之间的空间邻接关系完成交线的快速分离。实验及应用结果表明,该算法效率高、运行稳定、计算结果可靠,能够满足大规模TIN快速求交计算的需要。     

渐进加密的点云滤波算法效率分析与优化

滤波是机载LiDAR点云数据处理中极为重要的步骤,也是时间消耗较大的环节。该文分析了基于TIN渐进加密滤波算法各个阶段的效率,针对其中最为耗时的点定位阶段,比较了使用不同点定位方法的滤波效率,提出了一种基于二级格网的逆向点定位方法。在不同层次的迭代滤波过程中,该方法将待判脚点以大小不同的格网进行组织,然后从各个三角形面片出发,判定三角形中包含的待判点。实验表明,该方法能很好地适应于机载LiDAR数据从大量三角形中快速定位大量待判点的问题,滤波效率得到明显优化。对研究基于TIN渐进加密的点云数据滤波效率提升有一定实用意义,也可为研究TIN快速构建算法提供参考。     

多特征融合的网格模型简化方法

针对三维网格模型简化过程中的过简化和失真问题,提出一种利用多特征融合的度量方法引导三维网格模型的简化过程。该方法通过分析模型简化的误差度量准则和模型的特征信息,首先利用法向信息加权的二次误差方法度量模型的几何特征信息;然后采用三角形边长比信息加权的挠率度量模型的视觉特征信息;最后融合几何特征信息和视觉特征信息作为模型简化的多特征信息引导模型简化。实验结果表明,该方法可有效保证算法的计算效率,保持简化后模型的形态特征,解决了模型的过简化和失真问题。     

一种基于视点的网格模型简化算法

在计算机图形学中,经常采用网格模型对物体和场景进行描述,而网格模型的大数据量成为实时绘制的瓶颈.因此,必须对网格模型进行简化,目前的简化算法,主要是以网格模型几何误差的最小化为准则,而忽略了模型的视觉特征.本文提出了一种基于视点的网格模型简化算法,其简化准则是视觉特征的最优化,利用视点相关,建立视点与网格精度的对应关系,对距离视点较近的部分采用较密网格,对距视点较远的部分采用稀疏网格.实验结果表明,该算法能够在保证高度真实感视觉效果的前提下,实现模型较大幅度的简化.     

一种层次化模型构造方法

通过分析现有的层次化模型构造方法,提出了一种新的基于特征角准则的多面体模型简化方法,它是构 造层次化模型的关键技术F通过给定不同的特征角阈值,利用该方法可以生成层次化模型,文末给出了具体实例.     

多体模型的三角形网格可控边折叠方法研究

多体模型在3DGIS中使用三角网表达,地质体之间因空间相邻关系存在公共面。目前网格简化方法主要针对单体模型,无法满足多体模型网格简化需要。提出了基于可控序列的边折叠条件分离相邻边界内外的公共面和非公共面部分,并使多体简化过程统一处理。实验分析表明该方法能够满足多体模型简化要求,并能处理地学中带有约束条件的顶点。     

建立多精度三角网

多精度三角网可用于数据压缩及进行不同细节程度的２．５维分析处理,现有建立多精度三角网的算法功能单一,不能满足随时改变精度的要求。该文给出了一套完整的建立多精度的三角网的算法,包括建立基本三角网,在三角网中增加点和删除点等。并且实现了两个运行版本,一个可建立指定精度的三角网,另一个可在运行中     

TIN的生成和存储算法

TIN是GIS中进行各种表面分析的基础。本文通过分析ARC／INFO系统中TIN的数据结构,提出了一种效率较高的TIN的生成和存储算法。该算法与ARC／INFO系统对应的算法相比主要有两个优点：（1）加快了生成TIN的速度;（2）减少了数据冗余。     

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.     

与物理特征相关的平面向量场的拓扑简化及压缩

针对现有拓扑简化方法忽略物理特征保持的缺陷,提出一种对物理特征敏感的平面向量场拓扑简化算法,其中心思想是使用为应用定制的物理判据分类向量场区域,将向量场的特征检出与拓扑简化关联起来.通过合并次要物理特征所在区域上的网格及在新网格布局下重新提取向量场拓扑,该算法不仅能完好地保持场内的重要特征,还能同时实现向量场的数据压缩.实验结果表明,该算法在复杂流场的特征提取方面可发挥重要的作用.     

GRID转换为TIN的选点算法

GRID和TIN是GIS的两种重要的数据表示方式。该文设计了一种新的GRID转换为TIN的过程中点的选取算法。该算法根据Delaunay三角形的特点，分别从平面、横向、纵向3个方面进行判断选取适当的点。在判断过程中，采用“回溯”的方法，尽量减少生成TIN的点，通过实验验证，与ARC/INFO系统相比，对同样的GRID格式文件转换为TIN格式时选取的点更少，从而大大减少了数据冗余。     

对构建Delaunay三角网中凸壳算法的研究与改进

在介绍Delaunay不规则三角网基本概念和TIN数据结构的基础上，主要对平面离散点构建凸壳的格雷厄姆算法进行了研究和改进，提出了一种“斜率扫描线法”，并进行了编程实现。实验表明改进后的算法实现简单，容易理解，对于D-TIN模型的生成行之有效。