POI点要素空间邻近图质量评价——以Delaunay三角网和缓冲区构建方法为例

为有效促进地理空间数据邻近关系的快速构建与语义表达,基于结构、数量、空间、性能等多重视角,提出结合图结构分析、度频率分析、可视分析、推理性能分析的空间邻近图评价方法,并利用Delaunay三角网和缓冲区两种方法进行上海市交通服务设施POI点要素空间邻近图构建与质量评价。结果表明,相比缓冲区方法,基于Delaunay三角网构建的空间邻近图具有如下优势:①在结构方面,规模小、图上节点聚集程度低、冗余邻近关系少;②在数量方面,邻近关系数量少且集中、局部邻近关系冗余度低;③在空间方面,邻近关系数量与POI空间分布情况相关性强;在性能方面,推理效率稳定。该方法能对空间邻近图进行全面评价,可为地理空间知识图谱构建过程中邻近关系建立方法的选择提供参考。

Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测

由于汽车后桥螺旋锥存在耦合竖向振动,导致齿轮磨损难以精准检测,因此提出Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测方法。通过扫描式方法测量齿轮表面的离散数据,对相邻扫描线进行Delaunay三角剖分,完成齿面非特征离散数据分块,实现对齿轮表面区域的全面描述。根据数据分块结果,采用基于Hermite插值的LMD算法,遍历计算三角网格的PF分量幅值,完成齿轮磨损故障的检测。实验结果表明,所提出方法的磨损深度与磨损率检测结果与实测结果基本一致,并且能够对齿轮磨损区域面积进行有效检测,检测精度最高达到98.7%。因此,说明所提出方法能够对齿轮磨损进行有效的检测。

DEGREE:一种基于Delaunay三角的任意群目标外形识别方法

集群目标相比单一甚至多目标表现出复杂时变集群特性,其外形估计与评价颇具挑战性。针对任意形状的集群目标外形估计与评价难题,本文提出了一种基于数据驱动的多传感器集群目标群形状建模与识别方法,以及一种群目标外形拟合度评判指标。所提算法由三个部分组成:首先,采用信息洪泛(Flooding)方法实现强连接的多传感器对视场中目标信息的采集与传播;其次,采用密度峰值聚类实现观测数据的聚类;最后,采用改进Delaunay三角网络算法实现群目标外形的拟合。所提群外形拟合度指标可用于对群目标外形估计准确度定量评价。通过与超曲面、随机矩阵等经典方法进行比较,证实了所提出算法的有效性和可靠性。

一种断层面约束下的Delaunay三角剖分与等值线生成算法

传统等值线算法在生成等值线图时,往往采用先生成等值线后抠除断层多边形的方法,或者采用先抠除断层多边形再直接生成等值线的方法。这两种方法均忽略了断层处的层位信息,因而在断层面附近的精度达不到现代油气资源勘探的要求。对断层面与解释层位交点进行精细处理,通过对断层数据的细分加密得到断层面的精确控制点序列,使用Clough-Tocher插值方法进行插值,获得断层面处层位点的高程,提高等值线在断层面处的精度。研究断层面约束的Delaunay三角剖分,设计光滑等值线快速生成算法。形成断层面约束下的层位等值线自动生成技术模块。结果表明,该方法不仅提高等值线绘制的精度,同时也有效降低等值线查找的复杂度,提高了计算效率。

二维复杂限定Delaunay三角化算法

针对包括曲线边界和内部带有曲线限定条件的二维Delaunay三角化问题,提出了一种细化算法.首先给出了曲线段的逼近边定义,以保证限定曲线在网格中的存在;然后证明了该算法的收敛性和最终曲线的逼近边集合与原曲线的拓扑一致性,并且生成的网格符合Delaunay优化准则;最后给出了算法的应用实例,验证了其有效性.

基于改进Delaunay三角网的煤堆三维重构算法

煤堆表面结构复杂且点云数据量大,传统的Delaunay三角网剖分算法无法满足企业实际需求。为了快速、精准地完成煤堆曲面重构,提出了基于组合三角剖分的改进Delaunay三维重构算法,该算法将剖分过程分为区域分块、单区域剖分及区域连接3个步骤。通过对标准煤堆模型测量实验,10次测量平均误差为2.66%,算法的稳定性和精度都较高。最后以徐州某发电厂的封闭储煤基地为试验场所,分别通过逐点插入法、三角网生长法与本文提出的改进算法,对煤堆进行三维重构。对比发现,改进算法重构曲面更加细腻,在构网点数、狭长三角形数及时间上表现均为最优,重构时间89 s,测量误差仅为0.21%,满足效率与精度要求。

边界优先的Delaunay-层推进曲面四边形网格生成

为了提高复杂组合曲面四边形网格生成的鲁棒性和边界单元质量,提出一种边界优先的Delaunay-层推进网格生成方法.首先在剖分域内粗的约束Delaunay背景网格的辅助下,以物理域的位置偏差为引导,在参数域中迭代计算边界点的法矢量;然后结合层推进策略,在几何特征附近生成各向异性或各向同性正交网格;最后使用Coring技术加速内部网格的生成并进行单元合并,得到四边形为主的网格.若干复杂平面区域和组合曲面模型的剖分结果表明,所提方法可生成等角扭曲度和纵横比优于主流商业软件的网格;在12个线程的PC平台上,使用OpenMP并行剖分包含21772张曲面的引擎模型只用了38.68 s.

基于径向基函数和Delaunay图映射的高效高鲁棒性的非结构网格变形方法

对于气动外形优化、气动弹性计算等涉及更新流场计算网格的问题,网格变形方法的效率和鲁棒性对整个研究过程有显著影响。其中径向基函数(radial basis function,RBF)方法能够保证较高的网格质量,但是当空间及物面网格数量较多时效率极低。而Delaunay图映射(Delaunay graph mapping,DGM)方法效率很高,但在大变形时网格质量会迅速下降。因此,将结合RBF和DGM两种方法的优点,利用网格聚合方法自动生成背景网格,通过RBF方法更新背景网格,解决DGM方法无法适用于物面大变形的问题,利用DGM方法提高变形效率,建立一种高效高鲁棒性网格变形方法。通过对比,网格变形质量方面该方法能够和RBF方法基本保持一致,且对于本文三维网格算例,网格变形效率较RBF方法能够提升90%以上。

结合FREAK和Delaunay三角网的图像匹配算法

针对机器人搭配视觉对目标物进行检测、识别和抓取等作业,提出了一种结合FREAK和Delaunay三角网的图像匹配算法。该算法综合了FREAK特征检测算法能获取到快速稳定的获取特征点和Delaunay三角网算法,能够利用FREAK特征点的粗匹配点对构建三角网的优势,以颜色不变量模型作为FREAK的输入,利用K近邻算法解决FREAK算法引起的颜色特征信息丢失和特征点过于密集的问题。根据三角形相似度函数保留Delaunay三角网中三角形相似度大于0.75的三角形,剔除错误匹配对数,提高匹配精度。通过实验论证该算法的优势和可靠性,与当前匹配算法相比,该算法能有效的提高图像的匹配率。

基于Delaunay算法的子弹散布均匀性检验方法研究

子弹药抛撒散布均匀性评价是子母弹设计、鉴定应用中的一项重要内容。现有评价方法因结果主观性强、存在检验盲区或是计算复杂等,没有得到广泛应用。文中提出的基于Delaunay三角形剖分的均匀性评价方法,克服了现有评价方法的不足,可满足子弹药地面散布均匀性检验工程应用。

基于Delaunay三角形网格的多视点视频编解码算法

为解决多视点视频的三维视觉感知冗余及传输和存储数据量庞大等问题,本文提出基于Delaunay三角形网格的多视点视频编解码算法。将视频内的每帧图像作为原始参考图像,基于Delaunay将其自适应地分割成若干三角形,将分割后的三角形的各个顶点信息反馈至输出图像中,并基于Delaunay模型、参数仿射变换估计三角形中各点的视差矢量,得到多视点视频残差图像。运用EDCT(embedded discrete cosine transform)算法对残差图像进行编码,通过将熵编码的过程反向操作实现多视点视频解码。实验验证了所提算法可以完美地还原原视频内容,编解码后的视频情景逼真、画质更清晰,观感体验更佳。

高效构建Delaunay三角网数字地形模型算法研究

在对传统构建Delaunay三角剖分 (尤其是分割 合并 )算法进行分析的基础上 ,采用自适应格网划分方法对点集进行排序、分割 ,并按照逆序合并Delaunay子三角网 ,然后进行约束处理 ,快速、高效地实现了Delaunay三角网的构建 ;对Delaunay子三角网合并、地性线处理、平三角形处理等关键问题进行了描述。实测结果表明 ,该算法的时间复杂度接近于O(n)。

面向四面体网格生成的曲面Delaunay三角化算法

提出了一种曲面域Delaunay三角网格的直接构造算法。该算法在曲面网格剖分的边界递归算法和限定Delaunay四面体化算法的基础上,利用曲面采样点集的空间Delaunay四面体网格来辅助曲面三角网格的生成,曲面上的三角网格根据最小空球最小准则由辅助四面体网格中选取,每个三角形都满足三维Delaunay空球准则,网格质量有保证,并且极大的方便了进一步的曲面边界限定下的Delaunay四面体化的进行。

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delau-nay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delau-nay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.

一种新的带特征约束的Delaunay三角剖分算法

本文提出了一种新的带特征的约束条件的散乱数据Delaunay三角剖分算法 .本算法通过在特征线上加入若干数据点 ,使得在保留特征线的同时 ,最终的剖分结果也满足全局Delaunay特性 .与现有同类算法相比 ,本算法更充分地利用了Delaunay三角剖分中的圆准则 ,从而大大减少了所需加入的附加点数 .实验结果证实了本算法的这一特性 .

二维任意域约束Delaunay三角化的实现

本文设计了一种逐点加入一局部换边法，提出并证明了二维约束边在约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化中存在的条件，并据４匕用中点加点法实现了二维任意域的Ｄｅ．ｌａｕｎａｙ三角剖分，生成的网格均符合Ｄｅｌａｕｎａｙ优化准则，网格的优化在网格生成过程中完成，算法复杂度与点数呈近似线性关系，给出了算法在平面域剖分和包含复杂断层的石油地质勘探散乱数据点集剖分的应用实例。

Delaunay多边形单元的有理函数插值格式

本文提出了基于Delaunay多边形化的多边形单元有理函数插值格式。给出了Delaunay多边形化的概念和Delaunay多边形单元有理函数插值形函数的计算表达式。与Delaunay三角化网格不同,Delaunay多边形化网格形成对区域的唯一剖分。Delaunay多边形单元有理函数插值是以Delaunay多边形的顶点作为插值点,构造的有理函数形式插值。Delaunay多边形单元有理函数插值克服了有限元方法中难以构造边数大于4单元多项式形式位移插值的困难。有理函数插值形函数在多边形单元的内部是无穷次光滑的,在多边形的边界上是线性的。在三角形单元和矩形单元上,有理函数插值分别等价于有限元的三角形面积坐标插值和四边形双线性插值。给出了Delaunay多边形有理函数插值在圆域温度分布插值近似中的两个算例。

基于STL的约束不完全Delaunay四面体剖分

基于STL(STereo Lithography)文件描述的实体造型,应用插入多边形操作技术对实体表面进行二维Delaunay三角网格剖分,形成空间离散点集和新的约束边界;采用换面操作方法实现离散点集的Delaunay四面体构型;采用四面体外接球心和内切球心加权平均的坐标点加密四面体网格;在边界恢复操作中,采用2D-3D联动优化的方法实现边界一致性恢复,对难以恢复的局部区域,放弃Delaunay空球准则,进行特殊处理,从而实现表面约束的不完全Delaunay四面体剖分.实例表明所提出的算法具有很好的适应性.

Delaunay-固定距离滑动邻域Kriging算法

地质统计学中的Kriging 算法是利用空间变异结构进行插值预报的算法,作为一种区域性算法,邻近点的选择是Kriging 算法实际应用中无法回避的重要问题。文章结合温度场计算的实际应用详细分析了Kriging 邻近点选择中需要考虑的原则,并采用Delaunay 三角划分搜索和固定距离搜索相结合的邻近点搜索策略,提出一种利用变程的Delaunay-固定距离滑动邻域算法。通过温度场数据的计算结果证明新算法在精确度上优于普通固定半径的滑动邻域Kriging 算法。

基于Delaunay图的反向最近邻查询

将查询点作为Delaunay图的一个生成点,利用Delaunay图的生成点与其邻接生成点之间的关系,在查询点的邻接生成点集(元素个数小于等于6)中计算数据集中给定点的反向最近邻。把伴随Delaunay图增量生成过程产生的Delaunay树作为查询索引结构,该结构能存储Delaunay图,在数据点插入和删除时维护Delaunay图的拓扑结构。