一种平面点集凸包与三角网格综合生成的算法

平面点集作为一种觉数学模型,其上常做的运算是求其凸包和三角网格,目前二者的研究是独立进行的,鉴于在很多情形下这两种处理结果均需要,提出了一种综合算法：在对离散点集进行ｄｅｌａｕｎａｙ剖分的过程中,增加对三角形边界的判别、管理功能,记录其中作为点集凸包边界的线段,使得在实现剖分的同时产生出点集的凸包,从而提高了算法效率,且当该算法实现单一的点集剖分或凸包功能或是用于简单多边形的凸包与剖分时效果也很好     

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     

三维约束Delaunay三角化的研究

概述了约束三角化的研究进展,着重分析了三维约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化中存在的问题,提出并论证了边界边、边界面片在Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化中存在的条件,讨论了存在性条件在实际工程中的应用范围,充实了三维约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化的研究基础,为三维Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化算法的设计提供了理论依据。     

一种改进的区域增长三角剖分方法

传统的区域增长三角剖分方法很难保证含有尖锐边界的物体表面网格剖分的正确性,针对这一问题,本文提出一种改进的区域增长三角剖分方法。通过引入并计算边界边的权值来确定网格生长的方向,网格生长过程是由权值小的边逐步扩展到权值大的边,从而实现物体表面由＂平坦＂到＂不平坦＂的剖分过渡,并且相应的网格拓扑操作及队列更新机制保证了边界边队列的正确性。实验表明,该方法能生成反映原始物体表面形状的三角网格,并成功实现了对含有尖锐边界的物体表面的三角剖分。     

胎头位置和宫颈扩张监测方法的研究

基于空间几何原理和超声多普勒三角测量法,提出了一种胎头位置、宫颈扩张的自动测量方法,以替代产科临床使用的传统手工触诊法。研究建立了跟踪定位测量系统模型,讨论了可能引发测量误差的原因。设计并实现了超声多普勒跟踪定位系统,包括超声传感器系统、超声驱动/接收电路和测控系统软硬件。模拟测试表明,所设计的系统对胎头位置和宫颈开口的5次测量平均值绝对误差小于0.25 cm,远小于传统手工触诊法的平均误差2.0 cm。     

基于层间联系的三维扫描盲区填充方法*

针对三维文物扫描中出现的绝对盲区问题,提出了一种快速高效的、基于层间联系的三维填充方法。该方法对传统的边界点提取方法、离散点插入方法和三角剖分方法进行了适应性改进,并将以上三种方法和三角片品质优化同步进行,提高了填充的效率和准确率。该方法充分利用盲区当前最内层边界点之间距离和方向关系,向内逐层插入离散点,逐层进行三角剖分,利用相邻层顶点间的拓扑关系,逐层优化三角片,并动态更新当前层,层层推进。实验表明,新方法能够实现三维文物表面快速、光顺地填充。     

基于Delaunay三角网的等值线绘制算法*

提出了一种快速构建Delaunay三角网算法（QGDTN）。在每次迭代中,该算法从点集P最左边的两点中,选取离凸边中点距离最近的一点与凸边构成Delaunay三角形,并加入三角网中,算法实现简单,且时间复杂度为O(n)。基于Delaunay三角网,根据三角形的各边上是否有等值点,用内插值法求出等值点坐标,跟踪、连接等值点生成等值线;最后,采用三次方Bezier曲线平滑等值线。实验证明,基于Delaunay三角网的等值线绘制算法是高效的,并且具有一定的实用价值。     

改进的构建约束Delaunay三角网的算法

当前构建约束Delaunay三角网的算法在影响域为凹多边形的情况下不是很稳定,甚至失效。在介绍了Delaunay三角网的相关的概念和算法基础上,重点研究了约束Delaunay三角网生成算法以及影响域为凹多边形的相关问题,提出基于对角线交换的改进算法。实验表明,该算法能够解决影响域为凹多边形等的各种特殊情况,程序稳定简单,易实现。     

移动点的反向最近邻查询

反向最近邻（RNN）查询是空间数据库查询的一个重要的问题。随着无线通讯的发展,时空数据库中反向最近邻查询问题越来越受到关注。本文基于Voronoi图的定义和性质,采用一种不同于Delaunay三角剖分的另外一种三角剖分进行研究,其优势在于对于某个特定点,包含它的三角形的数量较少,查询效率较高。     

三维人体建模技术

为了满足纺织服装业的CAD应用要求,通过非接触测量得到三维人体数据的点云信息,基于Delaunay三角剖分的理论及算法对点云数据进行剖分与优化,利用VC++与Open GL构建了三维人体模型,从而为实现三维试衣技术奠定了基础。