Delaunay三角网
- 格式:docx
- 大小:17.89 KB
- 文档页数:2
Delaunay 三角网是Voronoi(或称thiessen多边形,V 图)图的伴生图形◆Delaunay 三角网的定义:由一系列相连的但不重叠的三角形的集合, 而且这些三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。
◆Voronoi图的定义:Voronoi图把平面分成N 个区,每一个区包括一个点,该点所在的区域是距离该点最近的点的集合。
◆Delaunay三角网的特性:◆不存在四点共圆;◆每个三角形对应于一个Voronoi图顶点;◆每个三角形边对应于一个Voronoi图边;◆每个结点对应于一个Voronoi图区域;◆Delaunay图的边界是一个凸壳;◆三角网中三角形的最小角最大。
空外接圆准则最大最小角准则最短距离和准则在TIN中,过每个三角形的外接圆均不包含点集的其余任何点在TIN中的两相邻三角形形成的凸四边形中,这两三角形中的最小内角一定大于交换凸四边形对角线后所形成的两三角形的最小内角一点到基边的两端的距离和为最小Delaunay三角剖分的重要的准则张角最大准则面积比准则对角线准则一点到基边的张角为最大三角形内切圆面积与三角形面积或三角形面积与周长平方之比最小两三角形组成的凸四边形的两条对角线之比。
这一准则的比值限定值,须给定,即当计算值超过限定值才进行优化Delaunay三角剖分的重要的准则不规则三角网(TIN)的建立●三角网生长算法就是从一个“源”开始,逐步形成覆盖整个数据区域的三角网。
●从生长过程角度,三角网生长算法分为收缩生长算法和扩张生长算法两类。
方法说明方法实例收缩生长算法先形成整个数据域的数据边界(凸壳),并以此作为源头,逐步缩小以形成整个三角网分割合并算法逐点插入算法扩张生长算法从一个三角形开始向外层层扩展,形成覆盖整个区域的三角网递归生长算法逐点插入算法分割合并算法12121212递归生长算法333TIN 建立过程中的几个问题:◆邵春丽.DELAUNAY 三角网的算法详述及其应用发展前景◆鲍蕊娜,等:基于凸壳技术的Delaunay 三角网生成算法研究◆于杰等:Delaunay 三角网构建方法比较研究周围点的提取 点在三角形中的查找 空外接圆判断准则 线段求交问题。
等值线生成方法发展历程等值线是地理信息系统(GIS)、气象学、地质学等领域中常用的一种图形表达方式,它能够直观地展示出空间数据的分布特征。
随着计算机技术的飞速发展,等值线生成方法也在不断演进。
本文将为您详细介绍等值线生成方法的发展历程。
一、手工绘制阶段在计算机技术尚未普及之前,人们主要依靠手工方法绘制等值线。
这一阶段的主要方法有:1.费马原理法:通过在数据点上画切线,找出曲率半径最小的点,连接相邻的切线交点,从而生成等值线。
2.插值法:在已知数据点之间进行插值,得到未知点的数值,然后根据这些数值绘制等值线。
3.方格网法:将研究区域划分为方格网,计算每个方格内的平均值,然后根据方格网的等值线绘制等值线图。
二、计算机辅助绘制阶段随着计算机技术的发展,人们开始利用计算机辅助绘制等值线。
这一阶段的主要方法有:1.直接法:将离散数据点输入计算机,通过插值方法生成等值线。
2.间接法:首先生成一系列规则网格点,然后在这些点上进行插值,最后生成等值线。
3.等高线追踪法:在已知数据点之间进行等高线追踪,生成等值线。
三、基于网格的等值线生成方法随着GIS技术的普及,基于网格的等值线生成方法逐渐成为主流。
这一阶段的主要方法有:1.网格插值法:对规则网格点进行插值,得到等值线。
2.等值线追踪法:在网格点上直接进行等值线追踪。
3.Marching Squares算法:通过对网格单元的编码,查找等值线经过的网格单元,从而生成等值线。
4.虚拟等值线法:在网格点上进行虚拟等值线追踪,生成等值线。
四、基于不规则三角网的等值线生成方法针对复杂地形,基于不规则三角网的等值线生成方法应运而生。
这一阶段的主要方法有:1.Delaunay三角网:首先生成不规则三角网,然后在三角网上进行等值线追踪。
2.Alpha Shapes算法:通过对三角网进行Alpha剪裁,生成等值线。
3.三角网插值法:在三角网内进行插值,得到等值线。
五、基于图形硬件加速的等值线生成方法近年来,随着图形硬件性能的提升,基于图形硬件加速的等值线生成方法逐渐受到关注。
Delaunay三角剖分是计算机图形学和几何学领域的重要算法之一,它可以将给定的点集进行三角网格化,从而为空间区域增长计算提供了重要的帮助。
在这篇文章中,我们将讨论Delaunay三角剖分的空间区域增长计算公式,希望可以为相关领域的研究者和开发者提供一些帮助和启发。
1. 什么是Delaunay三角剖分Delaunay三角剖分是指对给定的点集进行三角网格化的一种算法,它的特点是任意三角形的外接圆不包含任何其他点,这个性质被称为Delaunay性质,这个性质很好地保持了三角形的形状,同时也有利于计算点集内部的空间区域增长。
2. 空间区域增长的定义空间区域增长是指根据给定的点集,在计算过程中不断地增加新的点,使得空间区域逐渐扩大,这个过程是非常重要的,它对于计算机视觉、地理信息系统等领域都有着广泛的应用。
3. Delaunay三角剖分的空间区域增长计算公式要计算Delaunay三角剖分的空间区域增长,可以使用以下公式进行计算:空间区域增长 = 新增点数 / 总点数在以上公式中,新增点数指的是在计算过程中新加入的点的个数,总点数指的是整个点集的总个数。
利用这个公式,可以很好地描述空间区域的增长情况,从而为相关研究和开发提供重要的参考。
4. 空间区域增长计算公式的应用空间区域增长计算公式的应用非常广泛,它可以用于计算机视觉中的物体分割,地理信息系统中的地图生成等领域。
通过对空间区域增长的计算,可以更好地理解点集的分布特点,为相关领域的研究和应用提供重要的参考数据。
5. 结语通过本文的讨论,我们对Delaunay三角剖分的空间区域增长计算公式有了一定的了解。
这个公式的应用领域非常广泛,对于相关领域的研究和开发都具有重要的意义。
希望本文的介绍可以为相关领域的研究者和开发者提供一些帮助和启发,促进相关领域的发展和进步。
在计算机图形学和几何学领域,Delaunay三角剖分算法是一种非常重要的算法。
它能够帮助我们对给定的点集进行三角网格化,进而为空间区域增长计算提供有力的支持。
收稿日期:2004ν04ν20DE LAUNAY 三角网的算法详述及其应用发展前景邵春丽①,胡 鹏①,黄承义②,彭 琪①(①武汉大学资源与环境科学学院,武汉 430079;②青岛环海海洋工程勘察研究院,山东青岛 266033)【摘 要】在GIS 应用领域中,Delaunay 三角网通常被用于生成不规则三角网(TI N )模型,并用于描述地表形态。
本文详细叙述改进了的现有国内外Delaunay 三角网的生成算法,并发现Delaunay 三角网不但在描述地表形态上有很大的优势,而且在图像处理、模式识别领域也将有很大的优势。
而且国内外已经有部分学者专家作出一定的尝试,并且取得了较好的效果。
所以作者进一步提出将Delaunay 三角网用于地图符号信息识别,将是一个很有发展前景的应用方向。
【关键词】Delaunay 改进算法;TI N ;地图模式识别【中图分类号】P208 【文献标识码】A 【文章编号】1009ν2307(2004)06ν0068ν041 引 言虽然目前关于Delaunay 三角网的文章有很多,但是大多都只介绍了算法的主要思想,并没有介绍其详细生成算法,给参看这类文章的读者带来了很大的不便。
所以笔者针对该不足,详细介绍了改进的分割ν归并法、逐点插入法和三角网生长法。
可以根据不同的实际情况选用不同的算法。
并在此基础上发现了如果能把Delaunay 三角网应用于地图信息识别,将是一个很有发展前景的方向。
2 相关概念211 TI N (T riangulated Irregular Net )即不规则三角网,Delaunay 三角网是其中的一种表现形式,也是一种主要的DT M 表示法[1]。
212 Delaunay 三角网的定义:它是一系列相连的但不重叠的三角形的集合,而且这些三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。
它具有两个特有的性质:1)每个Delaunay 三角形的外接圆不包含面内的其他任何点,称之为Delaunay 三角网的空外接圆性质,这个特征已经作为创建Delaunay 三角网的一项判别标准;2)它的另一个性质最大最小角性质:在由点集V 中所能形成的三角网中,Delaunay 三角网中三角形的最小角度是最大的[1]。
约束条件下不规则delaunay三角网构建方法
不规则Delaunay三角网构建是一种在约束条件下构建三角网的方法,它可以有效地构建出满足约束条件的三角网。
首先,需要确定约束条件,即确定三角网中的节点和边的位置。
然后,根据约束条件,使用Delaunay三角剖分算法构建三角网。
Delaunay三角剖分算法是一种基于三角形的空间划分算法,它可以将空间划分为一系列的三角形,使得每个三角形的外接圆内没有其他节点。
这样,就可以构建出满足约束条件的三角网。
最后,需要对构建的三角网进行优化,以满足约束条件。
优化的方法有很多,比如调整节点位置、添加新的节点、删除多余的节点等。
这些优化操作可以使得构建的三角网更加符合约束条件,从而提高三角网的质量。
总之,不规则Delaunay三角网构建是一种在约束条件下构建三角网的有效方法,它可以有效地构建出满足约束条件的三角网,并且可以通过优化操作来提高三角网的质量。
2D-Delaunay三角网格的数据结构与遍历高晓沨1,黄懿2(1.清华大学数学系,北京 100080;南开大学数学科学学院,天津 300071) 摘要:本文总结了二维Delaunay三角网格的Bowyer-Watson自动生成算法及其实现步骤,提出了一种类的结构、函数范例(采用Visual C++ 6.0编写程序),并讨论了遍历三角网格各种方法的优劣性,给出实验数据对比;最后得出结论,用广度优先的遍历方法创建网格是生成三角网格一种相对便利有效率的方法;另外,讨论了初始点加入顺序对程序运行时间的影响。
关键词:Delaunay三角网格 类结构 自动生成 广度优先遍历Data Structure and Traverse of 2D-Delaunay TriangulationGao Xiaofeng1, Huang Yi2(Department of Mathematics ,Tsinghua University; Beijing,100080College of Mathematics, Nankai University, Tianjin, 300071) Abstruct: The article summarized the realization of 2D-Delaunay triangulation, thesteps of creating Bowyer-Watson automatic mesh generator, and then constructed a kindof Class structure as well as functions of this algorithm (using Visual C++ 6.0), andfinally discussed the advantage and disadvantage of different methods to traverse thetriangle mesh, using data examination as contrast. Lastly, the author got theconclusion that Width First Traversal method is more effective and convenient. Besides,we discussed the effect between the order of original point set and running time ofthe program.Key Word: Delaunay Triangulation, Class Structure,automatic generation, Width FirstTraversal1.引言近年来,平面任意点集的三角网格化(triangulation)问题一直是人们密切关注的问题。
Delauney三角网剖分算法原理:分为三步:一、凸包生成:1)求出如下四点:min(x-y)、min(x+y)、max(x-y)、max(x+y)并顺次放入一个数组,组成初始凸包;2)对于凸包上的点I,设它的后续点为J,计算矢量线段IJ右侧的所有点到IJ的距离,求出距离最大的点K;3)将K插入I,J之间,并将K赋给J;4)重复2,3步,直到点集中没有在IJ右侧的点为止;5)将J赋给I,J取其后续点,重复2,3,4步,当遍历了一次凸包后,凸包生成完成。
二、环切边界法凸包三角剖分:在凸包数组中,每次寻找一个由相邻两条凸包边组成的三角形,在该三角形的内部和边界上都不包含凸包上的任何其他点,然后去掉该点得到新的凸包链表,重复这个过程,最终对凸包数组中的点进行三角剖分成功。
三、离散的内插:1)建立三角形的外接圆,找出外接圆包含待插入点的所有三角形,构成插入区域;2)删除插入区域内的三角形公共边,形成由影响三角形顶点构成的多边形;3)将插入点与多边形所有顶点相连,构成新的Delaunay三角形;4)重复1,2,3,直到所有非凸包上的离散点都插入完为止。
功能实现流程:1. 在绘图菜单栏下添加一个子菜单项为Delauney,并且在工具栏上添加一个工具项。
设置text为Delaunay三角剖分,name为delaunay等属性,添加单击事件,并为单击事件代码2.为事件函数添加如下代码Graphics gra = panel1.CreateGraphics();List<Point_T> pts = new List<Point_T>();foreach (Geometry_T geo in choosegeos.Geofeatures){if (geo.GetType() == typeof(Point_T)){Point_T pt = (Point_T)geo;pts.Add(pt);}}List<Tin> deltins = DelauneyTin(pts);//根据多点构建delauney三角网foreach (Tin tin in deltins){Point[] ctin = new Point[3];for (int i = 0; i < 3; i++){cp = new Point((int)tin.Pthree[i].X, (int)tin.Pthree[i].Y); ctin[i] = cp;}gra.DrawPolygon(Pens.Red, ctin);}3.三角形TIN的数据结构public class Tin{Point_T[] pthree = new Point_T[3];Line_T[] lthree = new Line_T[3];public Line_T[] Lthree{get { return lthree; }set { lthree = value; }}public Point_T[] Pthree{get { return pthree; }set { pthree = value; }}public Tin(){ }public Tin(Point_T p1, Point_T p2, Point_T p3){pthree[0] = p1;pthree[1] = p2;pthree[2] = p3;lthree[0] = new Line_T(p1, p2);lthree[1] = new Line_T(p2, p3);lthree[2] = new Line_T(p3, p1);}}4.圆的数据结构public class Circle_T:Geometry_T{private Point_T cpt;public Point_T Cpt{get { return cpt; }set { cpt = value; }}double radius;public double Radius{get { return radius; }set { radius = value; }}public Circle_T(){ }public Circle_T(Point_T pt, double r){cpt = pt;radius = r;}}5.实现Delaunay三角剖分算法1)public List<Tin> DelauneyTin(List<Point_T> pts)//根据多点构建delauney三角网;分三步:构建凸包;凸包剖分;离散点内插{Graphics gra = panel1.CreateGraphics();List<Tin> deltins = new List<Tin>();List<Point_T> envpts = EnvelopeTin(pts);//构建凸包//for (int i = 0; i < envpts.Count - 1; i++)//{// gra.DrawLine(Pens.Black, new Point((int)envpts[i].X,(int)envpts[i].Y), new Point((int)envpts[i + 1].X, (int)envpts[i + 1].Y));//}//gra.DrawLine(Pens.Black, new Point((int)envpts[0].X, (int)envpts[0].Y), new Point((int)envpts[envpts.Count - 1].X, (int)envpts[envpts.Count - 1].Y));List<Point_T> dispts = new List<Point_T>();//非凸包上的离散点foreach (Point_T pt in pts){if (!envpts.Contains(pt)){dispts.Add(pt);}}List<Tin> envtins = EnvelopeDivision(envpts);//凸包剖分//foreach (Tin tin in envtins)//{// Point[] ctin = new Point[3];// for (int i = 0; i < 3; i++)// {// cp = new Point((int)tin.Pthree[i].X, (int)tin.Pthree[i].Y);// ctin[i] = cp;// }// gra.DrawPolygon(Pens.Blue, ctin);//}deltins = TinInsert(envtins, dispts);//离散点内插return deltins;}2)public List<Point_T> EnvelopeTin(List<Point_T> pts)//构建凸包{List<Point_T> envpts = new List<Point_T>();List<Point_T> othpts = new List<Point_T>();foreach (Point_T pt in pts){othpts.Add(pt);}//构建以x-y,x+y最大最小值组成的初始矩形框CompareXaddY comxandy = new CompareXaddY();CompareXsubY comxsuby = new CompareXsubY();pts.Sort(comxsuby);envpts.Add(pts[0]);envpts.Add(pts[pts.Count - 1]);othpts.Remove(pts[0]);othpts.Remove(pts[pts.Count-1]);pts.Sort(comxandy);if(!envpts.Contains(pts[0])){envpts.Insert(1, pts[0]);}if (!envpts.Contains(pts[pts.Count - 1])){envpts.Add(pts[pts.Count - 1]);}othpts.Remove(pts[0]);othpts.Remove(pts[pts.Count-1]);//构建以x-y,x+y最大最小值组成的初始矩形框int i = 0;int tag = 0;bool over = true;while(i<envpts.Count){Line_T cline;if (i==envpts.Count-1){cline = new Line_T(envpts[i], envpts[0]);}else{cline = new Line_T(envpts[i], envpts[i + 1]);}double dismax=0;for (int j = 0; j < othpts.Count ;j++ ){if (IsLeftPoint(othpts[j], cline)){double distance = PointToLine(othpts[j], cline);if (distance > dismax){dismax = distance;tag = j;over = false;}}}if (over){i++;}else{//envpts.RemoveAt(i);envpts.Insert(i+1, othpts[tag]);over = true;}}return envpts;}public List<Tin> EnvelopeDivision(List<Point_T> pts)//凸包剖分{List<Tin> envtins = new List<Tin>();List<Point_T> cpts = new List<Point_T>();foreach (Point_T pt in pts){cpts.Add(pt);}while (cpts.Count > 2){int tag = 0;double minangle = 120;for (int i = 0; i < cpts.Count; i++){double angle;if (i == 0){angle = CalcuAngle(cpts[cpts.Count - 1], cpts[i], cpts[i + 1]);}else if (i == cpts.Count - 1){angle = CalcuAngle(cpts[i-1], cpts[i], cpts[0]);}else{angle = CalcuAngle(cpts[i-1], cpts[i], cpts[i + 1]);}if ((angle - 60) < minangle){minangle = angle - 60;tag = i;}}int btag=tag-1;int atag=tag+1;if (tag == 0){btag = cpts.Count - 1;}else if (tag == cpts.Count - 1){atag = 0;}Tin ctin = new Tin(cpts[btag], cpts[tag], cpts[atag]);envtins.Add(ctin);cpts.RemoveAt(tag);}return envtins;}public List<Tin> TinInsert(List<Tin> tins, List<Point_T> pts)//离散点内插 {List<Tin> deltins = new List<Tin>();List<Tin> ctins = new List<Tin>();//临时凸包foreach (Tin tin in tins){ctins.Add(tin);}foreach (Point_T pt in pts)//对离散点遍历,内插{List<Point_T> cpts = new List<Point_T>();//临时点集foreach (Tin tin in ctins)//找到外接圆包含离散点的三角形{Circle_T ccir = DelauneyCicle(tin);//构造外接圆if (IsPointInCircle(pt, ccir))//点是否包含在圆内{//for (int i = 0; i < 3; i++)//{// if (!cpts.Contains(tin.Pthree[i]))// {// cpts.Add(tin.Pthree[i]);//记录当前点// }//}deltins.Add(tin); //记录保存当前三角形}}//List<Point_T> ecpts = EnvelopeTin(cpts);//求点集(外接圆包含离散的三角形)的凸包?,接下来,插入点,构建新三角网//for (int j = 0; j < ecpts.Count;j++ )//{// Tin tin;// if (j == ecpts.Count-1)// {// tin = new Tin(ecpts[j], ecpts[0], pt);// }// else// {// tin=new Tin(ecpts[j],ecpts[j+1],pt);// }// ctins.Add(tin);//}List<Line_T> eli = BorderTin(deltins);foreach (Line_T line in eli){Tin tin = new Tin(line.Frompt, line.Topt, pt);ctins.Add(tin);}foreach (Tin tin in deltins)//改变临时三角网(删除deltins保存的三角网){ctins.Remove(tin);}deltins.Clear();}return ctins;}3)public bool IsLeftPoint(Point_T pt, Line_T line)//点在线的左边;叉积大于{bool yes = false;if ((pt.X - line.Frompt.X) * line.ParaA + (pt.Y - line.Frompt.Y) * line.ParaB > 0){yes = true;}return yes;}public double CalcuAngle(Point_T fp, Point_T mp, Point_T tp)//首,中,尾三点构成的夹角{double angle = 0;Point_T vector1 = new Point_T(fp.X - mp.X, fp.Y - mp.Y);Point_T vector2 = new Point_T(tp.X - mp.X, tp.Y - mp.Y);angle = Math.Acos((vector1.X * vector2.X + vector1.Y * vector2.Y) /(Math.Sqrt(vector1.X * vector1.X + vector1.Y * vector1.Y) *Math.Sqrt(vector2.X * vector2.X + vector2.Y * vector2.Y)));return angle;}public Circle_T DelauneyCicle(Tin tin)//构建三角形的外接圆{double x1 = tin.Pthree[0].X;double x2 = tin.Pthree[1].X;double x3 = tin.Pthree[2].X;double y1 = tin.Pthree[0].Y;double y2 = tin.Pthree[1].Y;double y3 = tin.Pthree[2].Y;double x = ((y2 - y1) * (y3 * y3 - y1 * y1 + x3 * x3 - x1 * x1) - (y3 - y1) * (y2 * y2 - y1 * y1 + x2 * x2 - x1 * x1))/ (2 * (x3 - x1) * (y2 - y1) - 2 * ((x2 - x1) * (y3 - y1)));double y = ((x2 - x1) * (x3 * x3 - x1 * x1 + y3 * y3 - y1 * y1) - (x3 - x1) * (x2 * x2 - x1 * x1 + y2 * y2 - y1 * y1))/ (2 * (y3 - y1) * (x2 - x1) - 2 * ((y2 - y1) * (x3 - x1)));Point_T cpt = new Point_T(x, y);double radius=Math.Sqrt(Math.Pow((x1-x),2)+Math.Pow((y1-y),2));Circle_T cir = new Circle_T(cpt,radius);return cir;}public bool IsPointInCircle(Point_T pt, Circle_T cir){if(Math.Sqrt(Math.Pow((pt.X-cir.Cpt.X),2)+Math.Pow((pt.Y-cir.Cpt.Y),2))<cir.Radius) {return true;}elsereturn false;}public List<Line_T> BorderTin(List<Tin> tins){List<Line_T> borli = new List<Line_T>();for (int i = 0; i < tins.Count; i++){for (int t = 0; t < 3; t++){bool tag = false;Line_T cl = tins[i].Lthree[t];for (int j = 0; j < tins.Count; j++){if (j!=i&&IsContainByTin(cl, tins[j])){tag = true;}}if (!tag)borli.Add(cl);}}return borli;}public bool IsContainByTin(Line_T li, Tin tin){for (int i = 0; i < 3; i++){if ((li.Frompt == tin.Lthree[i].Frompt || li.Frompt ==tin.Lthree[i].Topt) && (li.Topt == tin.Lthree[i].Topt || li.Topt ==tin.Lthree[i].Frompt)){return true;}}return false;}6.实现两个排序类CompareXsubY(x-y排序)和CompareXaddY(x+y 排序),仿照CompareX写功能操作步骤:先在面板上绘制多个点;框选部分点;按下实现Delaunay三角网剖分工具,Delaunay三角网剖分成功。
Delaunay三角网Delaunay三角网的特征对于给定的初始点集P,有多种三角网剖分方式,其中Delaunay三角网具有以下特征:1、Delaunay三角网是唯一的;2、三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”;3、没有任何点在三角形的外接圆内部,反之,如果一个三角网满足此条件,那么它就是Delaunay三角网。
4、如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列,则Delaunay三角网的排列得到的数值最大,从这个意义上讲,Delaunay三角网是“最接近于规则化的“的三角网。
Delaunay三角形网的特征又可以表达为以下特性:1、在Delaunay三角形网中任一三角形的外接圆范围内不会有其它点存在并与其通视,即空圆特性;2、在构网时,总是选择最邻近的点形成三角形并且不与约束线段相交;3、形成的三角形网总是具有最优的形状特征,任意两个相邻三角形形成的凸四边形的对角线如果可以互换的话,那么两个三角形6个内角中最小的角度不会变大;4、不论从区域何处开始构网,最终都将得到一致的结果,即构网具有唯一性。
Delaunay三角形的基本准则任何一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其他任何点[Delaunay 1934]。
Lawson[1972]提出了最大化最小角原则,每两个相邻的三角形构成凸四边形的对角线,在相互交换后,六个内角的最小角不再增大。
Lawson[1977提出了一个局部优化过程(LOP, local Optimization Procedure)方法。
Delaunay三角形网的通用算法-逐点插入算法基于散点建立数字地面模型,常采用在d维的欧几里得空间Ed中构造Delaunay三角形网的通用算法—逐点插入算法,具体算法过程如下:1、遍历所有散点,求出点集的包容盒,得到作为点集凸壳的初始三角形并放入三角形链表。
2、将点集中的散点依次插入,在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形(称为该点的影响三角形),删除影响三角形的公共边,将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来,从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。
1.打开arcmap,加载building.shp,右键该图层,选择Joins and relates下的join,如下:这里的data为excel表另存为下面的格式的文件,点击OK。
2.右键building图层,data---export data,设定文件名和路径,OK,在数据导出成功后,选择加数据加载到图层。
3.对上步生成的点数据,在空间分析工具条下(3D analyst),选择create TIN from Features,生成TIN数据,具体步骤如下:4.右键单击生成的tin3,选择properties,在出现的面板中选择symbology,点击show下的add,,做如下选择:再次点击一次add,然后点击dismiss,确定即可。
5.要素图层在三维场景中的三种显示方式:1)使用属性设置图层的基准高程;2)在表面上叠加要素图层设置基准高程;3)突出要素。
6.右键点击tin3图层:选择properties,在base height下做以下修改:注:对于第四步操作,还可以采取下面方法创建Delaunay三角网在arctoolbox下,选择Tin Triangle:点击ok即可。
安装SketchUp6 ESRI 插件的方法1.双击“SketchUp6ESRI.exe”,开始安装,2.接受协议,点击“Next”3.第一个组件“GIS Plugin”,使用户能够在SketchUp中将模型以Multipatch要素的形式导入GDB。
第二个组件“3D Analyst SketchUp 3D Symbol Support”,用户可以在ArcMap中将GIS数据导入SketchUp 中。
上述两个组件的安装位置尽量不要改变,可能会导致在SketchUp中导出3D模型失败。
4.执行组件安装(4)在ArcGIS环境中激活SketchUp6 ESRI插件1.启动ArcMap界面,在工具栏上选择“Customize”2.点击“Add from file”,找到SketchUp ArcGIS Plugin安装目录下的Features To SKP.dll (注:默认安装在C:\Program Files\ArcGIS\SketchUp6下)3.添加插件动态库后,在Toolbars项中可以找到SketchUp6的功能项。
Delaunay三角网制作流程1.打开arcmap,加载building.shp,右键该图层,选择Joins and relates下的join,如下:这里的data为excel表另存为下面的格式的文件,点击OK。
2.右键building图层,data---export data,设定文件名和路径,OK,在数据导出成功后,选择加数据加载到图层。
3.对上步生成的点数据,在空间分析工具条下(3D analyst),选择create TIN from Features,生成TIN数据,具体步骤如下:4.右键单击生成的tin3,选择properties,在出现的面板中选择symbology,点击show下的add,,做如下选择:再次点击一次add,然后点击dismiss,确定即可。
5.要素图层在三维场景中的三种显示方式:1)使用属性设置图层的基准高程;2)在表面上叠加要素图层设置基准高程;3)突出要素。
6.右键点击tin3图层:选择properties,在base height下做以下修改:注:对于第四步操作,还可以采取下面方法创建Delaunay三角网在arctoolbox下,选择Tin Triangle:点击ok即可。
安装SketchUp6 ESRI 插件的方法1.双击“SketchUp6ESRI.exe”,开始安装,2.接受协议,点击“Next”3.第一个组件“GIS Plugin”,使用户能够在SketchUp中将模型以Multipatch要素的形式导入GDB。
第二个组件“3D Ana lyst SketchUp 3D Symbol Support”,用户可以在ArcMap中将GIS数据导入SketchUp 中。
上述两个组件的安装位置尽量不要改变,可能会导致在SketchUp 中导出3D模型失败。
4.执行组件安装(4)在ArcGIS环境中激活SketchUp6 ESRI插件1.启动ArcMap界面,在工具栏上选择“Customize”2.点击“Add from file”,找到SketchUp ArcGIS Plugin安装目录下的Features To SKP.dll (注:默认安装在C:\Program Files\ArcGIS\SketchUp6下)3.添加插件动态库后,在T oolbars项中可以找到SketchUp6的功能项。
浅谈Delaunay三角网的并行构建和更新论文三角网是由一系列连续三角形构成的网状的平面控制图形,是三角测量中布设连续三角形的两种主要扩展形式,同时向各方向扩展而构成网状.适用于地势起伏大,通视条件比较好的场地。
以下是店铺为大家精心准备的:浅谈Delaunay三角网的并行构建和更新相关论文。
内容仅供参考,欢迎阅读!浅谈Delaunay三角网的并行构建和更新全文如下:随着测量技术的发展和新型测量设备的出现,空间数据的获取变得更加容易和快捷,与此同时,数据量也呈爆炸性的增长。
如何利用这些海量的空间数据实现数字地面模型DTM 的高效构建是当前空间分析及应用领域亟需解决的问题之一。
Delaunay 三角网以其唯一性、空圆性、能以不同分辨率表达地形、适合各种分布的数据等诸多优点而被广泛地应用于DTM 建模中。
长久以来,国内外学者对Delaunay 三角网的构建提出了多种算法。
这些算法按实现过程大致可以分为三类:逐点插入法、分治法和扫描线法。
陈楚江等提出了实现三角网局部更新的方法。
陈少勤等提出利用多源数据实现不规则三角网的动态更新。
但这些算法都是基于串行程序实现,不支持点并行的插入和删除。
随着多核计算机的普及,并行为解决大数据量的不规则三角网(TIN)构建和更新提供了新的思路。
不少学者也对此做了研究,李坚等提出将分治算法与流数据处理方法相结合,利用多核处理器平台进行并行运算。
张真[7]提出一种适用于并行计算的归并构网方法。
这些算法满足于Delaunay 三角网的并行构建,但不适用于三角网的并行动态更新。
因为在这些算法在开始之前,点集必须是确定的,而三角网更新时,被插入(删除)点是不确定的。
文章提出一种单机多核环境下Delaunay 三角网并行构建算法,该算法将数据进行格网划分,每一个数据块作为一个工作单元。
同时为解决内存共享带来的问题,可以为各工作单元分配独立的内存空间,工作单元之间相对独立,因此可以很好的实现三角网的并行构建和更新。
Delaunay三角网生成算法的研究与实现(1)摘要 Delaunay三角网作为一种主要的数字地形模型表示法,经过二十多年来的研究,它的生成算法已趋于成熟。
本文在简单回顾和评价了分割—归并法、逐点插入法、三角网生长法等三类主流算法的基础上,介绍并实现了一个融以上算法优点于一体,兼顾空间与时间性能的合成算法。
关键字数字地层模型;三棱柱; Delaunay;三角网;生成算法0 引言计算机图形学是利用计算机研究图形的表示、生成、处理、显示的学科。
经过30多年的发展,科学可视化已成为计算机图形学中最活跃的分支之一,并得到了广泛的应用。
在地质领域,由于大量珍贵的地层钻探数据需要用有效的方式进行直观地表达,因而致使可视化技术成为地质研究和工程勘查领域必不可少的手段。
在建模中,2.5维的分析处理由DTM(数字地形模型)模型进行。
DTM主要由栅格与TIN(不规则三角网)两种数据格式来表示[1,2],而以后者更为重要。
TIN的生成算法中,最终有三种为普遍接受和采用,它们是分割—归并法、逐点插人法和逐步生长法。
本文在简要分析了上述算法所有缺点的基础上,实现了一种合成算法。
1 Delaunay三角网生成算法回顾Tsaj根据实现过程,把生成Delaunay三角网的各种算法分为三类:分治算法;逐点插入法;三角网生长法。
Tsai为比较算法性能,给出了一张各种算法的时间复杂度对照表,如表1所示。
表中,N为数据点数。
0(f(N))表示算法的时间复杂度,它以算法中频度最大的语句频度f(N)来度量。
上述三类算法中,三角网生长法在80年代中期以后就很少用到,较常见的是分治算法和逐点插入法,而这两类算法又各有其长处和短处。
逐点插入法虽然实现过程相对简单,所需内存较小,但它的时间复杂度高。
所以从时间复杂度方面看,分治算法最好。
但由于算法中存在递归,它需要较大内存空间。
在普通的计算机平台上,运行速度慢和占用较大内存都是应该尽量避免的。
本次设计中,我们引入并实现了一种合成算法,将逐点插入法植入到了分治算法中,互相取长补短,从而达到了较好的时空性能,也很好地体现了两者的优势。
第45卷 第8期测 绘 学 报Vol.45,No.8 2016年8月Acta Geodaetica et Cartographica Sinica August,2016引文格式:郭沛沛,李成名,殷勇.建筑物合并的Delaunay三角网分类过滤法[J].测绘学报,2016,45(8):1001-1007.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150587.GUO Peipei,LI Chengming,YIN Yong.Classification and Filtering of Constrained Delaunay Triangulation for AutomatedBuilding Aggregation[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(8):1001-1007.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150587.建筑物合并的Delaunay三角网分类过滤法郭沛沛1,2,李成名2,殷 勇21.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;2.中国测绘科学研究院GIS所,北京100830Classification and Filtering of Constrained Delaunay Triangulation for AutomatedBuilding AggregationGUO Peipei 1,2,LI Chengming2,YIN Yong21.College of Geomatics,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China;2.Institute of GIS,Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830,ChinaAbstract:Building aggregation is an important part of research on large scale map generalization.A triangulationbased approach is proposed from the perspective of shape features,six measure parameters of triangles in aconstrained Delaunay triangulation are proposed.First of all,use the six measure parameters to determine whichtriangles are retained and which are erased.Then,the contours of retained triangles,as bridge areas betweenbuildings,are automatically identified and right angle processed.And then,the buildings are aggregated with rightangle feature retained by merging the bridge areas with connecting buildings.Finally,the approach is verified bybeing carried out on actual data.Experimental result shows that it is efficient and practical.Key words:map generalization;building aggregation;constrained Delaunay triangulation;rectangularityFoundation support:Project Supported by the National Key Technology Research and Development Program ofthe Ministry of Science and Technology of China(No.2015BAJ06B01);Project Supported by Special ScientificResearch Fund of Public Welfare Profession on Surveying,Mapping and Geo-Information(No.201412003);BasicResearch Support Project of China Academy of Surveying and Mapping(No.7771530)摘 要:建筑物面合并的方法是大比例尺地图综合研究的重要内容之一,本文提出了一种借助三角网进行建筑物合并的方法:针对约束Delaunay三角网中三角形的形态特征,提出了6种度量参数,依据这些参数进行排除和修复筛选操作;然后自动识别保留下来三角形的外轮廓作为建筑物之间的桥接部分,并对其进行直角化处理;接下来通过桥接部分和建筑物面的融合实现建筑物的合并,同时保持其直角化特征。
第3期肖根如等:地应变计算Del叫nay三角网在MAllAB与GMT环境下的相互转换123二者结合使用,互为补充,为科学研究提供了一个非常好的平台。
传统计算应变率的方法为三角形方法¨。
J,而采用三角形构建时一般用Delaunay三角网进行[4j]。
本文在计算研究区域应变率时,通过构建Delaunay三角网并利用Matlab进行数据内插及计算,然后将图件利用GMT加入地形底图以便分析,研究发现GMT所绘图形与Matlab图形不一致,通过检查分析发现是由两套软件所采用的算法不同所致。
因此需要结合数据对结果进行必要的格式转换,以保证图形与结果的一致性。
我们在LINUx系统下利用Perl语言分别实现了将Matlab(v7.O)结果转化到GMT(v4.0)格式以及将GMT输出结果转化成Matlab格式。
2Delaunay三角肜Delaunay三角形可由相应Voronoi多边形各相邻多边形单元的内点连接得到∞J。
Delaunay三角形的定义为"J:在每个数据网格点附近划出一个邻域,邻域内的任一点到该网格点的距离小于到其他网格的距离。
这个邻域多边形叫做Dirichelet多边形。
将每个多边形内的网格点与相邻的多边形的网格点连接起来,构成的三角形称为Delaunay三角形(图1)。
Delaunay三角形能避免形成过于尖锐的三角形,即可以使所形成的所有三角形最小内角和最大。
我们分别利用Matlab及GMT绘制同一套数据(图1)。
图lGMT与Matlab绘制的三角网Fig.1Triangulati∞sf0册edwithGMT粕dMatlab3Matlabdelaunay命令及结果Matlab绘制三角形命令是Delaunay,而Delau-nay所用的算法是Qhull。
Hull定义为对一散乱点集生成三角网时,最外侧边所构成的多边形是凸多边形,这个凸多边形称为该点集的凸壳,并且规定组成凸壳的所有有向边必须是首尾相接的,当凸多边形是逆时针时称为逆时针凸壳,顺时针时称为顺时针凸壳[8J。
Delaunay三角网
Delaunay三角网的特征
对于给定的初始点集P,有多种三角网剖分方式,其中Delaunay三角网具有以下特征:
1、Delaunay三角网是唯一的;
2、三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”;
3、没有任何点在三角形的外接圆内部,反之,如果一个三角网满足此条件,那么它就是Delaunay三角网。
4、如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列,则Delaunay三角网的排列得到的数值最大,从这个意义上讲,Delaunay三角网是“最接近于规则化的“的三角网。
Delaunay三角形网的特征又可以表达为以下特性:
1、在Delaunay三角形网中任一三角形的外接圆范围内不会有其它点存在并与其通视,即空圆特性;
2、在构网时,总是选择最邻近的点形成三角形并且不与约束线段相交;
3、形成的三角形网总是具有最优的形状特征,任意两个相邻三角形形成的凸四边形的对角线如果可以互换的话,那么两个三角形6个内角中最小的角度不会变大;
4、不论从区域何处开始构网,最终都将得到一致的结果,即构网具有唯一性。
Delaunay三角形的基本准则
任何一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其他任何点[Delaunay 1934]。
Lawson[1972]提出了最大化最小角原则,每两个相邻的三角形构成凸四边形的对角线,在相互交换后,六个内角的最小角不再增大。
Lawson[1977提出了一个局部优化过程(LOP, local Optimization Procedure)方法。
Delaunay三角形网的通用算法-逐点插入算法
基于散点建立数字地面模型,常采用在d维的欧几里得空间Ed中构造Delaunay三角形网的通用算法—逐点插入算法,具体算法过程如下:
1、遍历所有散点,求出点集的包容盒,得到作为点集凸壳的初始三角形并放入三角形链表。
2、将点集中的散点依次插入,在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形(称为该点的影响三角形),删除影响三角形的公共边,将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来,从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。
3、根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化(如互换对角线等)。
将形成的三角形放入Delaunay三角形链表。
4、循环执行上述第2步,直到所有散点插入完毕。
上述基于散点的构网算法理论严密、唯一性好,网格满足空圆特性,较为理想。
由其逐点插入的构网过程可知,在完成构网后,增加新点时,无需对所有的点进行重新构网,只需对新点的影响三角形范围进行局部联网,且局部联网的方法简单易行。
同样,点的删除、移动也可快速动态地进行。
但在实际应用当中,这种构网算法不易引入地面的地性线和特征线,当点集较大时构网速度也较慢,如果点集范围是非凸区域或者存在内环,则会产生非法三角形。
为了克服基于散点构网算法的上述缺点,特别是为了提高算法效率,可以对网格中三角形的空圆特性稍加放松,亦即采用基于边的构网方法,其算法简述如下:
1、根据已有的地性线和特征线,形成控制边链表。
2、以控制边链表中一线段为基边,从点集中找出同该基边两端点距离和最小的点,以该点为顶点,以该基边为边,向外扩展一个三角形(仅满足空椭圆特性)并放入三角形链表。
3、按照上述第2步,对控制边链表所有的线段进行循环,分别向外扩展。
4、依次将新形成的三角形的边作为基边,形成新的控制边链表,按照上述第2步,对控制边链表所有的线段进行循环,再次向外扩展,直到所有三角形不能再向外扩展为止。
voronoi图
Voronoi图,又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直
平分线组成的连续多边形组成。
N个在平面上有区别的点,按照最邻近原则划分平面;每个点与它的最近邻区域相关联。
Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边
形共享一条边的相关点连接而成的三角形。
Delaunay三角形的外接圆圆心是与三
角形相关的Voronoi多边形的一个顶点。
Voronoi三角形是Delaunay图的偶图;。