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R*-树可有效地提高散乱点云、网格曲面等数据的处理效率.为提高R*-树结点空间利用率,将结点分裂过程视为多目标优化问题,采用遗传多目标优化求解结点分裂的近似全局最优解集;以结点最小外接矩形的重叠度和体积作为评价标准选取最佳分裂方案,实现R*-树的结点最优分裂.实例结果证明,该算法可实现各类复杂几何对象的R*-树结点分裂问题,并有效地降低R*-树结点分裂的参数依赖性,提高R*-树空间数据的查询效率. 相似文献
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针对现有的曲面重建算法难以兼顾大规模采样数据的重建效率与重建曲面拓扑正确性的问题,提出一种基于局部Delaunay网格剖分的曲面增量重建算法.该算法采用波前扩展的策略,通过波前环的扩张、分裂、重叠面片的消除等步骤,将局部重建过程传播至每个样点的邻近区域,获得插值于采样点集的二维定向流形网格曲面,实现整个采样点集的增量拓扑重建;在曲面局部重建过程中,分别基于局部区域的Cocone算法与二维投影点集的Delaunay网格剖分方法重建曲面的尖锐区域与平坦区域,其中局部区域重建曲面网格的边界的正确性由区域之外的少量辅助样点保护.实验结果表明,文中算法具有较高的重建效率,适用于封闭和非封闭海量点云数据的重建;且在采样密度符合要求的情况下,重建的网格曲面与原表面拓扑同构. 相似文献
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R树能较好地满足逆向工程、CAD/CAM、机器视觉等领域的动态数据维护及空间查询需求,而CR树是其优秀的变体之一。针对CR树的上溢结点分裂算法存在的聚类结果不理想以及计算代价过高等问题,提出一种主元分析导向的增量式k均值算法,可在既有分类中心附近的第一主元方向上搜索新的初始分类中心。将该算法与Silhouette指标相结合应用于求解由上溢结点分裂问题所转化的点集聚类问题,能以较小的计算代价自适应获取近似全局最优的点集聚类结果。试验结果表明,基于增量式聚类的R树上溢结点分裂算法在R树构建效率、存储利用率及空间查询等方面的综合性能优于CR树与RR*树。 相似文献
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针对STL文件格式存在网格顶点数据冗余以及缺乏面片邻接信息等缺陷,提出一种基于多维动态空间索引的显式曲面拓扑重建算法,在消除网格顶点数据复本的过程中逐步构建网格曲面顶点的KD树,通过该索引提高顶点数据复本消除效率,并基于KD树叶节点层数据存储的开放性融入半边数据结构,实现曲面拓扑结构的快速重建。最后,对6个不同规模的数据模型进行实验:与采用R*-Tree、数组、散列表作为索引等方法相比,所提出的KD树与半边结构融合的动态空间索引在处理近百万面片的数据文件时,去除冗余顶点用时11.93 s,拓扑重建仅仅需要2.87 s,大大减少了冗余顶点的去除时间和拓扑重建时间,并且有效支持网格曲面拓扑邻域信息的快速查询,查询时间在1 ms之内,远小于对比算法所用时间。实验结果表明:所提算法能够提高网格曲面冗余顶点去除效率和拓扑重建效率,实现网格曲面拓扑邻域信息的快速查询。 相似文献
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基于动态空间索引结构的三角网格模型布尔运算 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前三角网格模型布尔运算运行效率低的问题,提出了一种三角网格模型的动态空间索引结构,基于该结构可快速定位2个网格模型之间的相交区域,求解其交线;进而沿交线将每一三角网格模型分割成2个子网格模型,通过子网格模型的不同拼接生成三角网格模型的布尔运算结果.实例结果证明,该算法可准确地求解交线数据,有效地提高三角网格模型的布尔运算效率,并适用于各种复杂型面三角网格模型. 相似文献