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针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。 相似文献
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一种改进的地形三维建模方法 总被引：3，自引：1，他引：2
在利用逐点插入法建立Delaunay三角网的基础上,为快速搜索插入点所落入的三角形,引入了一种改进的空间栅格索引机制,并充分利用三角形的邻接关系进行三角形检索.提出了一种由三角形出发内插规则格网数字高程模型(DEM)的方法.试验表明,所提出的构建Delaunay三角网和内插格网DEM算法的效率较高. 相似文献
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针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理.在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率. 相似文献
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讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。 相似文献
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基于对Delaunay三角网和对其算法的改进,实现了面状要素主骨架线自动提取。改进了Delaunay三角网生成算法,使其能适用于较为复杂的面状要素的三角网的建立;提出了面状要素三角网边界区域存在的大量的小三角形的定义和处理小三角形的有效算法;以三角形为最小单位作为树节点,有效地建立了基于三角网的二叉树结构。实验验证了对目标主骨架线提取的有效性。 相似文献
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针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。 相似文献
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网格总分并行式Delaunay三角网建模方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对大规模点云数据,提出了Delaunay三角网构建的一种算法,算法通过自适应网格空间分割,实现了海量点云数据的规模均衡网格化逻辑分割;对网格内的顶点按距中距离进行排序,通过各网格由外而内的插入法建立三角网;按先总后分的方式优先保障网格之间三角网的生成,避免了分治-综合建模算法复杂而低效的三角网整合过程;建立了网格的拓扑闭包检测机制,针对各个子网格适时启动独立并行的线程对余下的内部点按传统的拓扑插入算法进行独立建模,从而并行高效、由总到分地实现了海量点集数据的三角网建模工作,显著地提高了空间大数据的三角网建模能力。 相似文献
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针对GNSS卫星导航中的伪距单点定位,提出一种不需要测站坐标近似值的非迭代算法。该算法将GNSS伪距导航定位方程转化为空间双曲定位方程,给出具体的解算步骤,研究了空间双曲定位方程的解(有两解),利用GNSS伪距导航定位的特点可消除多值性,从而实现无初值GNSS伪距单点定位。该算法与Bancroft算法相比,通过星间单差,与测站有关的公共误差项被消去,提高了定位精度;与传统的迭代算法相比,提高了计算效率,而且不需要测站坐标初值。最后通过IGS监测站实测数据对3种算法进行比较,验证了算法的有效性。 相似文献
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提出一种基于线段操作的简单多边形求差算法。该算法的主要过程为:应用基于单调链的扫描线求交算法,求取交点,该过程减少了求交过程中的比较次数,从而提高了求交效率。基于线段操作的结果多边形连接算法,该过程利用基础的计算几何理论,寻找构成结果多边形的边,得到两个多边形的差。实验表明该算法思路简单,数据结构简单,易于编程实现,对于简单多边形求差问题具有普适性。 相似文献
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Delaunay三角形构网的分治扫描线算法 总被引：2，自引：0，他引：2
Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。 相似文献
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点状要素注记自动配置问题是数据可视化研究的难点之一。稠密型点状要素注记之间往往存在着较大的相关性和冲突性,从而导致注记效率低下及配置结果不合理的问题。本文通过充分挖掘稠密型点状要素的空间分布特征和注记相关性,提出了一种顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法。首先,充分挖掘点要素的局部空间分布特征和注记间的相关性构建注记关联度模型;其次,利用基于注记关联度模型的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行描述和分析,将单一数据集划分为若干个独立的子数据集,以消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;最后,利用点要素的局部空间分布特征和注记相关性构建基于增序注记关联度模型的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置的近似最优解。试验结果表明:在5%~40%注记密度下的点要素注记配置,新算法较传统元启发式算法的求解效率提高10.41%~28.92%,注记质量评价函数值下降5.5~35.9,有效提升了点要素注记配置的效率和质量。 相似文献