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。     

改进的自连接Delaunay三角网生成算法

本文提出了一个改进的自连接Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网生成算法。在原算法的基础上引进了封闭点的概念,在三角网的生成过程中动态地剔除封闭点,从而大大加快了生成新三角形时对点的查找过程。其次,通过对边扩展过程的研究,发现对除了第一个三角形以外的其他三角形实际上只有两条可扩展的边,新算法对这一点也进行了改进。最后,给出了实验的结果数据。     

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。     

以优先点为中心的Delaunay三角网生长算法

目的 Delaunay三角网具备的优良性质使其得到广泛的应用,构建Delaunay三角网是计算几何的基础问题之一,为了高效、准确地构建大规模点集的Delaunay三角网,提出一种基于优先点的改进三角网生长算法.方法 算法以逆时针次序的一条凸包边为初始基边,使用基边对角最大化并按照逆时针次序选定第3点构建一个Delaunay三角形,通过待扩展边列表中的数据判断新生成的两条边是否需要扩展,采用先进先出的方式从待扩展边列表中取边作为基边,以优先点为中心构建局部Delaunay三角网使优先点尽快成为封闭点,再从点集中删除此封闭点.结果 对于同一测试点集,改进算法运行时间与经典算法运行时间的比率不超过1/3,且此比率随点集规模增长逐步下降.相比经典算法,改进算法在时间效率上有较大提升.结论 本文改进算法对点集规模具有较好的自适应性与较高的构网效率,可用于大规模场景下Delaunay三角网的构建.     

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.     

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三角网动态更新算法的研究进展

通过对Delaunay三角网动态更新算法进行研究,综述了Delaunay三角网中插入和删除点、约束线算法以往研究.详细介绍点定位、LOP优化、对角线交换等关键技术的研究进展,并对比各种方法的优缺点,分析已解决的问题和仍存在的问题.最后对更新算法研究不足之处进行总结,并提出若干可能的研究方向.     

改进约束三角网在沉积相带图中的应用研究

针对在沉积相带追踪中,常规三角剖分算法构造的三角网无法自动解决河道砂体跨井排不连通问题,提出了一种相带边界线自动识别方法。该方法的关键步骤是采用逐点插入法先生成无约束三角网;再根据河道砂体连通情况插入虚拟井,并通过该虚拟井建立跨井排井的连通线,将这两条线作为约束边插入第一步生成的三角网中,将三角网部分重构,形成最终约束三角网,对该三角网进行相带边界追踪。系统前端采用。 NET网页框架和Applet网页嵌入技术,核心绘图功能采用Java 2D绘图技术,效果良好。     

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。     

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。     

基于约束D-三角网的TIN构建技术研究

在GIS领域中,由于Delaunay三角网在描述地表形态方面有很大的优势,所以常被用于生成不规则三角形网(TIN).对约束TIN的构建过程进行了研究,并对其中的逐点插入算法和强行约束线算法从实现上进行了改进,提高了构网的速度.     

基于Delaunay三角网的CBDT聚类算法研究

聚类分析是空间数据挖掘的重要方法之一.Delaunay三角网具有良好的空间邻近特性,应用于空间聚类分析具有独特的优势,提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法--CBDT算法,该算法采用了将Delaunay三角剖分得到的三角形划分为小三角形、狭长三角形和大三角形的聚类模型,通过一定规则分别以小三角形、狭长三角形为基准进行扩展从而实现聚类.CBDT算法相对于AUTOCLUST算法能识别密度渐变的簇,而且计算量要比AUTOCLUST小得多.经实验验证,证明了该算法的有效性.     

基于二维凸壳的平面点集Delaunay三角网算法

提出了一种基于并行二维凸壳算法的平面点集的Delaunay三角网生成算法。该算法基于颜坚等在文献[20]中提出的并行二维凸壳算法,在构建凸壳时记录被替换的边和被删除的点,形成一个初始三角网;再在初始三角网的各个三角形内部,采用逐点插入法构建局部的Delaunay三角网;最后,对各个局部Delaunay三角网的边界边进行局部优化,得到原点集的Delaunay三角网。文中给出了算法的正确性说明,实验结果也表明该算法稳定高效。     

一种TIN生成算法的改进与实现

利用Delaunay三角网空外接圆性质，可以直接构成Delaunay三角网，但大部分时间花费在搜索第三点的过程中。文章提出利用直线方程的判别式，用判别正负区原理对以上算法进行改进，并用VC＋＋实现。     

基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法研究

针对当前图像匹配方法在进行图像匹配时,主要通过度量特征向量之间的距离来完成图像匹配,导致算法鲁棒性差、误配率较高及效率较低等不足,本文提出了基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法。首先,在尺度空间上通过Hessian矩阵对特征点进行检测,利用子块的三角特征与对角特征对SUR机制进行改进,用以生成新的特征描述子,并通过定义阀值评估策略,对图像特征点匹配,从而生成了初始匹配点;然后,引入 三角网,对初始匹配点进行聚类,以获取匹配三角形,将三角形以外的无效特征点剔除。最后,引入仿射不变几何约束,对匹配三角形进行细化,通过细化的匹配三角形获取最终的匹配特征点,有效剔除误配点,进一步提高配准精度。仿真结果表明,与当前图像匹配算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性,且其具有更佳的匹配精度与效率,有效剔除了误配点。     

基于自适应分块的TIN三角网建立算法

ＴＩＮ三角网在ＧＩＳ／ＶＲ中具有重要用途,在ＴＩＮ生成算法中,分割－归并法、三角网生长法各有其优缺点,为兼顾空间的时间性能,因而提出了一种基于自适应分块思想的ＴＩＮ三角网建立算法,它融合传统的分割－归并法、三角网生长等Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网主流生成算法于一体。实验结果表明,算法建立的三角网无交叉和重复,并具有Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网的特性,同时兼顾了空间的时间性能,具有较高的执行效率,算法的设计思想     

一种三维离散点数据生成非结构四面体算法

3D离散点数据的Delaunay三角剖分是构造曲面网格的关键技术之一。针对常用的基于三角网递推原理的Delaunay四面体局部构造生成算法中往往存在的四面体不相容问题,本文提出在当前点的局部计算中构造新四面体时,除了参考当前局部计算之前已生成的四面体集约束关系外,同时考虑当前点局部计算过程中生成的四面体集约束关系的非结构四面体生成算法,从而改善了新生成四面体与已有四面体的不相容性。文中最后给出的实验结果验证了本文算法的有效性。     

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.     

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。     

生成Delaunay三角网的改进算法

算法以原“改进的自连接Delaunay三角网生成算法”为基础。其主要方法仍是三角网生长法,但同时采用了逐点插入法中的凸壳。在原封闭点的基础上提出了封闭的边界点的概念,并增加了对边界点和边界边的识别和处理,从而进一步提高了构网效率。另外,采用的用边的法向量对边的某侧的点进行判断的方法也简单实用。