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针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制的问题,提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(adap-tive Voronoi diagrams algorithm for matching multi-scale area... 相似文献
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利用局部动态最优Delaunay三角网改进逐点内插算法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统的基于Delaunay三角网的逐点内插算法难以同时兼顾精度和效率的问题,依据Voronoi单胞和Delaunay三角形的几何特性,提出了一种基于局部动态最优Delaunay三角网的逐点内插算法,并在格网数字水深模型(grid digital depth model,Grid-DDM)中进行应用。实验结果表明,该改进算法能保证插值精度并明显提高执行效率。 相似文献
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随着格网层次的增大,基于全球离散格网的球面Voronoi图生成算法的格网数据量与Voronoi图生成时间都呈指数增长,在高层次时容易出现算法效率较低,甚至内存溢出无法执行等情况。利用球面四元三角格网的层次性,提出了一个基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法。首先用全球低层次QTM格网生成Voronoi图,然后对Voronoi边界格网进行再次剖分,得到下一层次的Voronoi图,重复进行,直至达到目标层次。实验结果表明,相对于单一层次的确定归属算法和扩张算法,该算法能够生成更高层次的Voronoi图,且效率较前两者分别提高了22倍和25倍(第9层)。 相似文献
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针对现有空间插值方法局部保形性差、边界处理困难等问题,利用Voronoi空间剖分的结构特性,提出了一种多维统一的局部保形空间插值算法。利用随机模拟数据及中国城市平均气温数据进行了实例验证,结果显示,本插值算法可支撑不规则边界数据,在兼顾精度的同时,具有很好的局部保形性。 相似文献
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空间数据表示方法和空间数据插值方法是3D-GIS研究的基本问题。3维空间数据的曲面重建有着广泛的应用前景,也是当前国际上的研究热点之一。Crust算法是一种基于计算几何中的Voronoi周期图的曲面重建算法,它算法简单,重建结果精细,但是由于计算量太大,其应用受到了限制,文中采用基于VTK(Visualization Tool Kit)表现3D空间数据的表示方法,提出了一个新的三角网格内插的曲面重建算法,并给出了实例以说明该方法的有效性。 相似文献
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针对现有空间插值方法对样点空间分布及结构约束考虑较少,难以保真原有空间数据的统计参量等问题,利用Voronoi和Delaunay的相互关系,建立了基于样点分布V-邻域结构的插值控制点自适应生成方法,构建了顾及样点分布结构与分布密度的结构保持空间插值方法。基于中国气象台站日均气温数据的方法验证与对比表明,相比于常用的空间插值算法,本文算法具有更好的结构自适应性,且对原始数据的空间统计特征具有更好的保持性。 相似文献
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提出一种三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法,该算法改进R*-tree建立三维散乱点云的空间索引结构,采用动态扩展空心球算法获取样点的k近邻点集,通过偏心扩展和自适应扩展获取样点拓扑近邻参考数据,生成该局部点集的Voronoi图,查询样点Voronoi邻域获取样点拓扑近邻点集。通过算法时间复杂度分析及相关实验,证明该算法可快速、准确地获取任意复杂散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(8)
提出了一种高效的三维散乱点集Voronoi图的生成算法。该算法采用点-面-体数据结构存储Voronoi单元,初始化首点Voronoi单元,通过单元分裂与单元重组快速生成新增点的Voronoi单元,并完成其相邻单元的维护。实验证明,该算法可快速准确地生成任意三维散乱点集的Voronoi图。基于该算法可有效地解决逆向工程中三维散乱数据点拓扑近邻的快速准确查询问题,对产品模型的曲面重建具有重要意义。 相似文献
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基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。 相似文献
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提出一种基于结点空间逼近、精确提取以及面向拓扑关系生成的2维平面点集的构建方法。主要给出了搜索矩形域及其剖分概念、Voronoi图的基本性质、矩形域与Voronoi图结点关系的定理及其证明、基于链队的矩形域剖分和结点逼近机制及结点提取策略、基于条带有序表的最近邻近发生元快速检索算法、矢量Voronoi图的拓扑关系建立算法等。经过算法分析和程序试验验证本文算法的时间复杂度为0（n log2 n）,本方法可以扩展到平面任意发生元Voronoi图的构建,具有简洁、高精度、鲁棒性、高效、适合于海量数据等特点,并且具有较好的实用价值和应用前景。 相似文献
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针对网络Voronoi图中点与点之间通过实际路径距离而非传统欧式距离相连,在实际应用中较平面Voronoi图更加合理,该文提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络的网络Voronoi图构建算法。借助模型的自动波发放及并行处理特性,较好地实现了基于路网的网络空间剖分,顾及了道路网及其点群自身属性对其服务范围的影响。实验表明,该算法实现了点群网络Voronoi图的构建,最短路径思想的引入使得构建的网络Voronoi图符合Voronoi图基本特征,可以用来表示点群的服务范围,不仅如此,算法的并行特性保证了算法的高效率。 相似文献
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Voronoi图是计算几何学中一个重要数据结构,在诸多领域具有广泛的应用。栅格扫描算法符合计算机离散特征,优化了欧氏距离算法,是最优的栅格Voronoi图生成算法之一。但是,由于栅格单元距离与欧氏距离的差异,在扫描过程中部分单元的归属不可避免地产生一定的误差,使栅格Voronoi图的应用受到一定限制。本文针对传统扫描算法存在的误差缺陷,提出了一种基于横-纵扫描的栅格Voronoi图改进生成算法。首先,深入分析了传统扫描算法产生误差缺陷的原因和区域分布特征;然后,以3×3邻域为模板,在一个正常周期的水平(横向)扫描后,增加一个周期竖直(纵向)扫描,即通过横-纵两个周期扫描实现Voronoi图的准确生成;最后,应用不同的栅格数据进行了试验对比,结果表明:改进后的算法既具备扫描算法效率上的优势,同时解决了原算法扫描的误差缺陷,在高效生成的同时把误差限制在一个格网以内。 相似文献
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Voronoi图是地学计算中的一个基本结构,但是在地形曲面上,它还缺乏能与平面Voronoi图媲美的精度和成熟的算法。在离散地形曲面的不规则三角网格网上引入计算几何的测地距离场,从格网边上的距离场奇点逐步生长代表平分线的双曲线,由双曲线的排列得到离散曲面的精确划分,再将划分的面片聚类,生成精确的测地Voronoi图(geodesic Voronoi diagram,GVD)。然后,从定量与定性两方面对精确Voronoi图进行了检验,证明GVD可以给地形曲面空间分析带来基础性改进。基于奇点生长和双曲线排列的直接算法避免了现有算法对格网面片的过度细分与预处理,整体上直观易行,为数字地形分析发展严密的Voronoi图分析提供了有益探索。 相似文献
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地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D DouglasPeucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。 相似文献
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根据球面四元三角网（quaternary triangular mesh,QTM）的离散特征及图形处理器（graphics processing unit,GPU）的多线程原理,用距离的计算与比较代替传统的扩张操作,提出了一种基于QTM的球面Voronoi图并行生成算法,并给出了Voronoi边界提取算法。利用C++语言及统一计算设备架构（compute unified device architecture,CUDA）开发了实验系统。实验结果表明,本文算法能够在球面上快速生成点、线、面数据集的Voronoi图,且能够将Voronoi误差控制在两个格网以内。同时,GPU并行计算的使用,提高了算法的效率。 相似文献
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基于O-QTM的球面VORONOI图的生成算法 总被引：8，自引：3，他引：8
提出了基于“Q－QTM”（Octahedral Quaternary Triangular Mesh）剖分的球面Voronoi图的格网生成算法；首先介绍了球面的QTM格网划发和编码方法，并根据地址码进行邻近球面三角形的探索；然后，参照数学形态学原理，重新定义了球面三角网的膨胀操作和膨胀算子，利用球面实体的递归膨胀来生成球面Voronoi图。应用VC^ 语言在OpenGL3维平台上开发了相应的实验程序，实验结果表明：利用此算法可生成球面上任意实体的Voronoi图，且生成点、弧和曲面Voronoi图的时间复杂度是一样的；而其误差受球面距离的影响较小，主要与球面实体的位置有关。最后给出了本文研究的结论及进一步的工作。 相似文献