复杂多边形的Delaunay三角剖分研究

针对复杂多边形,提出了一种基于约束边的Delaunay三角剖分算法。该算法首先建立了多边形顶点的初始Delaunay三角网,然后将多边形的各条边通过局部更新依次嵌入已有的三角网,最后再删除多余的三角形。研究结果表明,该算法生成的三角网形态优良,符合多边形的Delaunay三角剖分要求。     

基于方位角夹角的三岔路口道路中线优化算法

基于约束Delaunay三角网法是从已有面状道路图层数据中自动获取道路中线的常用算法.根据此算法得到的岔路口处的道路中线需要进一步优化处理,三岔路口道路中线的优化处理为其中问题之一.提出了方位角夹角的概念和基于方位角夹角三岔路口道路中线的优化处理算法,根据三岔路口三条道路中线的方位角夹角的大小,求取岔路口中线交点,实现三岔路口的道路中线的优化处理.     

基于方位角夹角的三岔路口道路中线优化算法

基于约束Delaunay三角网法是从已有面状道路图层数据中自动获取道路中线的常用算法.根据此算法得到的岔路口处的道路中线需要进一步优化处理,三岔路口道路中线的优化处理为其中问题之一.提出了方位角夹角的概念和基于方位角夹角三岔路口道路中线的优化处理算法,根据三岔路口三条道路中线的方位角夹角的大小,求取岔路口中线交点,实现三岔路口的道路中线的优化处理.     

一种简单多边形Delaunay三角剖分的约束生长算法

约束生长算法是生长算法的一个扩展,将两者结合可实现任意数据域的 Delaunay 三角剖分。提出了一种简单多边形三角剖分的约束生长算法。该算法的思想是基于生长算法,基边向外扩展时,增加了2个约束条件,算法思路简单,易于编程实现,且生成的三角网是 Delaunay 三角网。     

Delaunay三角网的交互编辑算法设计与实现

本文在基于四叉树分块构建Delaunay三角网的基础上,设计与实现了面向大地形编辑的以四叉树为空间索引的三角网交互实时编辑系列算法,其中包括约束点的加入、约束线的加入以及共点三角形的快速查找算法.以上算法的设计与实现是地形编辑的基础算法,算法的执行效率对以地形为代表的三维实体的实时编辑以及相关地物模型的拟合具有重要意义.     

基于Delaunay三角网的森林生态系统三维褶皱指数计算

为解决森林生态系统三维褶皱指数计算的灵活性差、效率低和准确率不高的问题,根据三维褶皱指数的数据计算模型和Delaunay三角网面积的相关性,详细阐述了利用三角网生长法构造Delaunay三角网的算法,采用主流前端框架实现了三维褶皱指数计算系统。通过在页面上导入的制式Excel表格数据,系统可以自动绘制出Delaunay三角网,并结合输入的长宽信息,自动计算出相应的三维褶皱指数,从而对该森林生态系统结构的稳定性进行评价。     

空间数据聚类的TIN三角构网算法

利用Voronoi多边形、Delaunay三角网和距离比较近的事物具有一定相似性的特性,提出了一种利用构建TIN三角网原理对空间数据进行空间数据聚类的分类算法.利用该算法对某油田的布井情况进行了分类,分类结果与实际情况基本一致.     

基于二叉树结构的面状目标主骨架生成算法

按照面状目标的数学定义将其分为简单目标和复连通目标2大类,应用基于Delaunay三角网自动提取骨架技术各类面状目标的主骨架进行提取。结果表明,该算法对目标主骨架的提取效果较好,且内插结果基本符合内插要求。     

基于Delauany三角网的泰森多边形生成算法研究

泰森多边形应用非常广泛,对它的生成算法研究具有重要的意义。提出了一种优化的基于Delaunay三角网的泰森多边形生成算法,为算法设计了数据结构,并进行了编程实现。结果表明,算法执行效率高,且克服了由点集直接生成泰森多边形算法中“邻近点”确定的偶然性。     

树木枝干Delaunay三角网格构建技术

基于点云的树木建模技术是获取树木三维模型的一种重要方法。以三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,将树木枝干点云数据分割成不同的部分,沿树高方向分层。利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线,在相邻等值线间使用三角网生长算法构建Delaunay三角网。合并树木不同部分的Delaunay三角网格,构建出树木枝干的Delaunay三角网模型。通过实例验证,运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点,相邻2条等值线间不会产生边缘交叉问题;构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小,而且模型效果更好。使用射线碰撞检测技术提取模型参数,与实际测量值对比误差在5%以内,满足林业测树要求。     

基于TIN的可视化测量设计与数据分析

TIN(Triangulated Irregular Network,不规则三角网,狄洛尼三角网,Delaunay三角网)是区域分析常用建模工具。在总结TIN相关知识技术的基础上,借用TIN在空间可视化和地形可视化方面的技术,用于控制点作用区域分析、点位选设和网形分析、GPS网基线选择、数字测图异常点显示分析、沉降变形模拟显示、工程量计算等,给出其基本思路、算法要点、数据结构、具体示例和应用注意事项等;从而可实现控制测量的可视化设计、分析、评价、选用,以及地形测量、工程测量、数字制图中部分含粗差高程点的可视化检查等。     

基于Delaunay三角网的GNSS控制网闭合环自动搜索算法研究及应用

计算GNSS控制网的同步环和异步环的闭合差是衡量GNSS控制网测量精度的重要依据,然而某些商业GNSS软件不能完全搜索所有闭合环.在建立Delaunay三角网基础上,提出了一种新的GNSS控制网闭合环自动搜索算法,并根据此算法采用C#语言编写软件.结果表明,该算法实现了GNSS控制网所有闭合环的闭合差快速计算和检核,提高了GNSS控制网测量精度,丰富了农业生产实践作业效率.     

基于广义三棱柱的三维地质体建模及可视化研究

根据钻孔数据的特点,建立了一种以广义三棱柱作为基本体元的三维地质体模型,同时给出了构模过程和关键算法。该方法首先将原始的钻孔数据进行Delaunay三角剖分,生成表面的不规则三角网,然后顺序连接相邻钻孔上相同的地层片段形成三棱柱,并进行尖灭处理,最后迭代搜索出连续的相同属性的地层,构建层叠式的三维地质体模型。结果证明该方法能够有效地模拟层状的地质结构构模。     

一种应用于高分辨率遥感影像中道路提取的高效方法

道路自动提取是高效利用遥感信息的重要研究点。该研究提出了一种快速提取遥感影像中道路信息的方法,其成果可用于其他算法或辅助人工进行道路的精提取。方法将提取与矢量进行了集成,成果可以很好地与GIS进行集成。算法快速高效,所需参数少且遥感影像自身特性仅会产生轻微影响。     

裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

林分空间结构分析软件开发与应用

基于Microsoft Visual Studio平台构建Voronoi图和Delaunay三角网空间模型,开发林分空间结构分析软件,并应用到凉水国家级自然保护区大面积针阔混交林固定监测样地的林分空间结构分析中。应用数理统计方法计算研究区21个标准样方(100 m×100 m)内胸径5 cm以上林木的Voronoi图变异系数、平均混交度和平均大小比数。结果表明:21个标准样方Voronoi图的总体变异系数为0.66,呈现出轻微的聚集分布状态;单一树种(活立木株数大于500株)的变异系数呈现明显的聚集分布形式。根据Delaunay三角网取值确定最近相邻木得到的平均混交度在0.79左右,胸径大小比数、树高大小比数以及冠幅大小比数平均值均为0.49,说明研究区内树种隔离程度较高,大小分化度适中,林分结构比较稳定。     

DELAUNAY剖分并行算法及其在计算机机群上的实现

基于CORBA技术设计并实现了一种Delaunay剖分的并行算法,该方法可以保证稳定性、高效性、穿行代码可100%复用.Delaunay剖分是并行网格生成的重要方法,该方法在并行网格生成中减少了通信量,并且保证了与串行算法相同的精确度,而且随着计算量的增加,线性加速比增大,并行的优越性表现得越明显.实验结果表明,该算法在机群环境下可以有效地提高Delaunay剖分的计算速度,减少执行时间.     

基于A*算法的丘陵山区田间路网路径规划

丘陵山区田间道路起伏不平,路网结构复杂,针对农业机械在丘陵山区田间道路上自动行驶的路径规划问题,提出一种基于转向约束和能耗最优的A~*路径规划算法。在采用载波相位差分(real-time kinematic,简称RTK)全球导航卫星系统(global navigation satellite system,简称GNSS)精确采集及存储田间道路路径信息的基础上,针对道路坡度起伏大的问题,建立起伏道路的能耗计算函数,对A~*算法估价函数进行重新设计;同时,针对部分路口转向困难的问题,引入路口转向曲率进行约束判断。实地仿真结果表明,该算法能够规划出一条满足农业机械几何转向约束的能耗最优全局路径,验证了改进A~*算法的有效性和实用性。     

基于地基激光雷达数据的单株玉米三维建模

为探索地基激光雷达数据在植物真实三维建模上的应用,研究基于MeshLab软件的三维Alpha-Shape算法和移动立方体算法进行玉米植株三维真实模型的重建。三维Alpha-Shape算法基于离散激光雷达点云构建Delaunay三角网,通过Alpha值的设置判断各单纯形是否保留,完成玉米植株三维重建。移动立方体算法则通过查找每个体素与等值面相交的交面,所有交面连在一起即为所求的等值面。Alpha值分别设置为0.006 290、0.012 638、0.018 635,采用Alpha-Shape算法进行单株玉米三维重建,试验结果表明:当Alpha值设置较小时,对玉米叶片、茎秆等细节信息表达的比较精细,但许多叶片中间不连续;Alpha值设置较大时,对玉米植株细节信息表达不精细。基于移动立方体算法重建出的玉米植株曲面较为光滑,且孔洞较少,但重建结果不完整。     

果园自然环境下采摘机器人路径识别方法

果园自然环境下光照条件是不同的,而不同的光照条件又会对采摘机器人的路径导航产生不同影响,针对此环境,本研究提出了一种根据光照度进行分类并使用不同算法提取道路中心线的方法。首先对图像亮度分量和光照度进行研究,并将光照度划分为低光照、正常光照和高光照3个等级。在低光照条件下通过分离出S通道,然后利用K-means与Ncut算法对其进行分割,在正常光照条件下采用Otsu算法对S通道进行分割,在高光照条件下则通过K-means与Ncut算法对Cg、Cb与Cr通道进行差分运算后的图像进行分割。将分割后的图像进行边缘检测并提取道路轮廓,并通过最小二乘法实现道路中心线的获取。最后选用150张不同光照条件下的图像进行了静态试验验证,并通过课题组自行研制的采摘机器人进行了动态试验验证,静态试验验证结果表明,3种光照条件下图像分割区域与道路真实区域的平均重合度为96.74%、平均分割误差为2.01%、平均道路中心线平均偏差为2.71像素,平均耗时为0.182 s;动态试验验证结果表明,3种光照条件下的平均横向偏移距离为3.1 cm。表明,该方法在不同光照条件下具有较高的精度和实时性,能够满足采摘机器人在自然光照条件下的路径识别及导航需求。