Delaunay三角剖分在噪声监控软件系统中的应用

噪声已经成为影响人们身心健康的四大环境公害之一.为了全天候连续时间连续空间监测噪声,引入了Delaunay三角剖分算法,将声压级映射为颜色,并绘制成图像.应用结果表明,该系统可以方便地判断某一区域的声压强弱.     

Delaunay三角剖分在构造应力场数值模拟中的应用

运用有限元分析进行数值模拟的方法来研究构造应力场,首先需要对所有地质模型进行有限元三角型单元剖分。传统的手工剖分效率和精度都不高,利用计算机自动剖分可以达到较高的精度和效率,从而为高效地进行构造应力场数值模拟打下基础。本文提出了一种先无约束剖分再加入约束边的Delaunay三角网剖分算法,先对整个区域进行均匀的三角剖分,再以地质体界线为约束条件修改剖分,继而生成按地质体为剖分对象的三角网,并对其编程实现,实验证明该算法应用效果良好,并且避免了由于容差过小而导致的剖分三角形过于狭长的问题,程序实现简单,具有较强的鲁棒性。     

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法（MEDDEL）,该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法（SMBCP）解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。     

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。     

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。     

用随机增量局部转换算法实现三维点集的Delaunay三角剖分

Delaunay三角剖分作为计算几何中的一个核心问题,尤其适用于三维网格生成.因此就需要开发出高效、健壮性的算法来实现.本文在原有算法的基础上提出了随机增量局部转换的算法来实现三维点集的Delaunay三角剖分.采用不退化的四点生成最初的三角剖分,每次加入一点,通过局部交换使新的三角剖分保持Delaunay性质,直到处理完所有点.还讨论了局部交换的思想和对不同面类型的处理方法,给出了两个剖分实例.     

Delaunay三角剖分并行算法研究及实现

本文通过对Delaunay三角剖分的特性和并行性进行分析,提出了一种基于网格的Delaunay三角剖分并行算法。该算法解决了四点共圆的不唯一性及并行处理边界的任意性问题,在任务分配上较好地保证了负载的均衡,并在分布式环境中成功地实现该算法,有较好的并行效果。     

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.     

基于Delaunay三角剖分的机器人工作空间体积求解

针对传统方法求解并计算并联机器人工作空间体积计算量大效率低的问题,采用Delaunay三角剖分法求取工作空间的体积。利用Matlab编程进行仿真,将Delaunay三角刮分法与子空间体积叠加法和微分法对比。结果表明,在相同的计算机配置下,采用改进的增量式Delaunay三角剖分的算法计算其体积值为6. 2645×10~5 mm^3,并耗时21 min;采用二值法计算其体积为6. 2639×10~5 mm^3,耗时27 min;采用微元法计算其体积值为6. 2643×10~5mm^3,并耗时31 min。改进的增量式Delaunay三角剖分法提高了求取工作空间的体积的效率。     

任意多边形Delaunay三角剖分改进算法

本文重点研究任意多边形的Delaunay三角剖分,研究发现现有常用任意多边形Delaunay三角剖分存在执行效率低、候选节点可能出现"位置违约"错误等缺陷,根据候选节点与当前边夹角的大小关系,本文提出一种基于有向边的任意多边形Delaunay三角剖分改进算法,该算法具有执行效率高,避免了现有常用算法中可能出现"位置违约"的错误,完善了原算法的健壮性.     

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。     

基于Delaunay三角剖分密度度量的聚类算法

针对K-means聚类算法无法正确识别非凸形状簇的缺陷,提出一种基于Delaunay三角剖分密度度量的聚类方法,利用Delaunay三角剖分图的最近性、邻接性等优良特性来反映数据自身特点并进行密度度量,同时以混沌优化方法实现聚类目标函数的全局优化,达到全局最小解。实验结果证明,基于Delaunay三角剖分密度度量方式的聚类算法能发现任意非凸形状簇。     

基于Delaunay三角剖分的半径补偿新算法

合理的半径补偿算法能有效提高逆向工程的最终精度.在分析了现有半径补偿算法及其相应优缺点的基础上,针对三角网格法,通过Delaunay三角剖分思想的引入,提出了一种基于Delaunay三角剖分的半径补偿新算法,并对其中三角剖分的优化准则、边界点的处理等关键技术进行了详细的阐述,最后以增压器叶轮为例,实现了叶轮叶面测量数据的半径补偿.     

An efficient sweep-line Delaunay triangulation algorithm

This paper introduces a new algorithm for constructing a 2D Delaunay triangulation. It is based on a sweep-line paradigm, which is combined with a local optimization criterion—a characteristic of incremental insertion algorithms. The sweep-line status is represented by a so-called advancing front, which is implemented as a hash-table. Heuristics have been introduced to prevent the construction of tiny triangles, which would probably be legalized. This algorithm has been compared with other popular Delaunay algorithms and it is the fastest algorithm among them. In addition, this algorithm does not use a lot of memory for supporting data structure, it is easy to understand and simple to implement.     

基于Delaunay三角剖分的印鉴识别算法

针对印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理,引入计算几何中平面点集的三角剖分方法--Delaunay三角剖分方法和基于此的多边形三角剖分方法,并提出一种基于DT网格的印鉴识别方法.通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行DT三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到DT三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整,使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配.经分析该方法可以获得较多的参考点,确保了印鉴旋转、印鉴平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果.     

高阶Delaunay三角网及生成算法研究

Delaunay三角剖分是构建数字地形模型的有效方法,但是该方法会引起人工大坝和局部极值问题,使得地形模型不能很好地反映原始地形的真实面貌。在Delaunay三角网的基础上提出了一种高阶Delaunay三角网,并给出了高阶Delaunay三角网生成算法。实验结果表明,高阶Delaunay三角网能够有效地减少地形中局部极小的数量,因此,采用高阶Delaunay三角网建立的地形模型更接近于实际地形。     

基于快速Delaunay三角化的散乱点曲面重建算法

针对现有三维重建算法速度较慢的问题,提出了一种基于快速Delaunay三角化的散乱数据点的三维重建算法。首先,提出一种新的平面Delaunay三角化插入点目标三角形定位算法,利用插入点的方向搜索线与三角形是否相交以及交点个数加速目标三角形定位,不用额外判断点是否在三角形内;其次,自动检测曲面漏洞,利用凸壳的边界拼接方法进行漏洞弥补。实验结果表明,本算法不仅能较好地重建出三维模型,而且有较高的效率。     

一种基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分算法

针对直接在三维空间构建海量点云的Delaunay三角网格效率低下,提出一种新的基于映射法的Delau-nay三角网格构建算法.首先提出一种基于区域增长法的点云分片方法,能够保证对分片后的点云数据进行映射而不产生重叠;然后保持空间点云之间的距离特性,将三维点云映射到二维平面;在二维平面内进行Delaunay三角剖分,再将结果返回到三维空间内.实验结果表明,算法能够构建质量较好的三角网格.由于该算法将点云的三角剖分转换到低维空间,通过实验结果对比本算法与其他算法效果,证明该方法能够更快地完成重构.     

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。