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。     

一种基于格网划分的高Delaunay三角网格化算法

对于任意给定的平面散点数据,可以通过Delaunay三角剖分进行网格化处理.但是当数据量较大时,一般的Delaunay三角网格化算法建模过程非常复杂,且内存消耗大,执行效率低.本文在传统的分割-合并算法基础上,对已经进行块分割的格网数据进行排序、再分割,然后按照分割的逆序合并Delaunay子三角网,高效快速地生成Delaunay三角网格,有效地提高了建模效率,其时间复杂度接近于O(n).     

一种基于格网划分的高效Delaunay三角网格化算法

对于任意给定的平面散点数据,可以通过Delaunay三角剖分进行网格化处理。但是当数据量较大时,一般的Delaunay三角网格化算法建模过程非常复杂,且内存消耗大,执行效率低。本文在传统的分割-合并算法基础上,对已经进行块分割的格网数据进行排序、再分割,然后按照分割的逆序合并Delaunay子三角网,高效快速地生成Delaunay三角网格,有效地提高了建模效率,其时间复杂度接近于Ο(n)。     

基于Delaunay三角网的城市多边形合并算法

多边形合并是建筑物群综合的一个重要环节,而邻近关系是该合并过程的重要依据,利用Delaunay三角网生成拓扑信息,根据多边形之间的最小距离来判断是否聚合。因为多边形之间的最小距离总小于等于其间的三角网的最小边长,使建筑物多边形的合并更加精确和美观。     

平面点集Delaunay三角剖分的分治算法

为发展图形网格化技术,研究了平面点集的三角剖分算法.根据经典算法中在实际应用中遇到的共性问题,提炼了3个工具算法;为了更好地表示平面区域划分的拓扑信息,引入了双链接边表(DCEL)的数据结构.在此基础上,设计并实现了平面集Delaunay三角剖分分治算法,并对特殊退化情况进行了处理,通过计算表明了该算法时间复杂度为0(N* logN).实验数据结果验证了该算法的正确性、健壮性.     

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。     

基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法

提出了一种基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法。该算法对离散点进行扫描线方式排序,利用最优凸壳技术进行凸壳的生成和三角网联结,最后利用有向边的拓扑结构进行三角网优化。该算法不但避免了所有的交点测试,而且使得新加入点与凸壳边的平均比较次数不大于4,从而实现了高效的三角剖分。     

一种基于格子分块的快速Delaunay三角剖分算法

介绍了一种基于分块格子构造的快速Delaunay平面剖分算法,先对点集以方格为单位分组,每组分别进行Delaunay三角网生成,再把分组构成的网格合并成一个整体。该算法易于理解和实现,占用内存少,运算速度快,具有近优的线性时间复杂度。最后给出的实例也证明了算法的可靠性和实用性。     

三维Delaunay三角剖分快速点定位算法研究

提高点定位的速度是提高Delaunay三角剖分运行效率的关键。本文对四面体定位算法进行了研究,结合有向查找定位的技术,建立合理的数据结构,通过对每个搜索四面体只需计算三个面的法向量,优化了基于法向定位的算法,从减少算法中运算量的角度提高运行效率。该算法定位路径唯一,效率更高,而且具有较好的效果。     

On the number of higher order Delaunay triangulations

Higher order Delaunay triangulations are a generalization of the Delaunay triangulation that provides a class of well-shaped triangulations, over which extra criteria can be optimized. A triangulation is order-k Delaunay if the circumcircle of each triangle of the triangulation contains at most k points. In this paper we study lower and upper bounds on the number of higher order Delaunay triangulations, as well as their expected number for randomly distributed points. We show that arbitrarily large point sets can have a single higher order Delaunay triangulation, even for large orders, whereas for first order Delaunay triangulations, the maximum number is 2ⁿ⁻³. Next we show that uniformly distributed points have an expected number of at least 2^{ρ₁n(1+o(1))} first order Delaunay triangulations, where ρ₁ is an analytically defined constant (ρ₁≈0.525785), and for k>1, the expected number of order-k Delaunay triangulations (which are not order-i for any i<k) is at least 2^{ρ_kn(1+o(1))}, where ρ_k can be calculated numerically.     

A Weighted Delaunay Triangulation Framework for Merging Triangulations in a Connectivity Oblivious Fashion

Simplicial meshes are useful as discrete approximations of continuous spaces in numerical simulations. In some applications, however, meshes need to be modified over time. Mesh update operations are often expensive and brittle, making the simulations unstable. In this paper we propose a framework for updating simplicial meshes that undergo geometric and topological changes. Instead of explicitly maintaining connectivity information, we keep a collection of weights associated with mesh vertices, using a Weighted Delaunay Triangulation (WDT). These weights implicitly define mesh connectivity and allow direct merging of triangulations. We propose two formulations for computing the weights, and two techniques for merging triangulations, and finally illustrate our results with examples in two and three dimensions.     

Duality of constrained Voronoi diagrams and Delaunay triangulations

We introduce theconstrained Voronoi diagram of a planar straight-line graph containingn vertices or sites where the line segments of the graph are regarded as obstacles, and show that an extended version of this diagram is the dual of theconstrained Delaunay triangulation. We briefly discussO(n logn) algorithms for constructing the extended constrained Voronoi diagram.This work was partially supported by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.     

Delaunay三角剖分在离群点检测中的应用

在传统的基于[K]近邻的算法中,需要为算法设置邻居参数[k]的值,只有具备相关的先验知识才能确定合适的参数值。为了减少参数对于离群点检测的影响,提出了一种无需参数的基于Delaunay三角剖分的离群点检测算法。Delaunay三角剖分是数值分析以及图形学中的重要基础理论,它的构建无需任何参数,在三角剖分图中的每个数据对象与它空间上相邻的点都存在边直接相连,因此可以形成一种有效的邻居关系。算法首先通过Delaunay三角剖分形成每个点的空间邻居集合,然后根据每个点与它们空间邻居之间的分布特征,计算它们的离群程度,根据离群程度的大小判断该点是否为离群点。通过实验与相关的算法比较,算法具有更好的效果。     

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。     

基于零级泛与运算的泛逻辑中广义重言式理论

对泛逻辑的广义重言式理论进行了研究,给出了基于零级泛与运算的广义重言式的一系列性质。主要结果有:当c∈[0.75,1]时,关于Ih=c而言,F(S)中只有3种不同的广义重言式,即可达0-重言式、0+-重言式和重言式;当h=0时,关于Ih=0而言,F(S)中存在0、1可达重言式,当α∈(0,1),不存在α-重言式、α+-重言式和可达α-重言式;用h=0.5时的广义重言式对h∈(0,0.75)时的广义重言式进行了刻画。     

基于Delaunay三角剖分生成Voronoi图算法

针对Delaunay三角网生长算法和间接生成Voronoi图算法构网效率不高的问题,提出了一种Delaunay三角网生长法间接生成Voronoi图的改进算法。该算法以点集凸壳上一边快速生成种子三角形,定义了半封闭边界点的概念,在三角形扩展过程中动态删除封闭点及半封闭边界点,加快Delaunay三角网生成速度。然后又定义了有序目标三角形的概念,该算法能迅速查找点的有序目标三角形,生成无射线的Voronoi图;考虑凸壳上点的特性,借助三个无穷点生成带射线的Voronoi图。通过实验结果分析表明,改进的算法执行效率有了很大提高。