可视域分析是众多应用的基础。然而,现有可视域算法在精度及效率方面难以同时取得很好的性能。基于视面综合算法(Synthetic Visual Plane,SVP)提出了一种在时间性能代价不高的精确可视域计算算法―连续天际线可视域算法(Viewshed Based ...可视域分析是众多应用的基础。然而,现有可视域算法在精度及效率方面难以同时取得很好的性能。基于视面综合算法(Synthetic Visual Plane,SVP)提出了一种在时间性能代价不高的精确可视域计算算法―连续天际线可视域算法(Viewshed Based on Continuous Horizon,VCH)。为达到精确求解的目的,VCH算法采用连续线段来描述用于判断某点可视性的天际线。与此同时,为实现天际线的快速更新,利用红黑树及双向链表这一复合结构来管理天际线。分析表明,VCH算法的精度与公认的精确算法(R3算法)相当,远高于现有近似算法的精度,其时间复杂度为O(n^(2)(log^(n))),实测效率高于现有精确算法(R3算法及扫描线算法)但略低于现有近似算法(SVP及R2)。展开更多
文摘可视域分析是众多应用的基础。然而,现有可视域算法在精度及效率方面难以同时取得很好的性能。基于视面综合算法(Synthetic Visual Plane,SVP)提出了一种在时间性能代价不高的精确可视域计算算法―连续天际线可视域算法(Viewshed Based on Continuous Horizon,VCH)。为达到精确求解的目的,VCH算法采用连续线段来描述用于判断某点可视性的天际线。与此同时,为实现天际线的快速更新,利用红黑树及双向链表这一复合结构来管理天际线。分析表明,VCH算法的精度与公认的精确算法(R3算法)相当,远高于现有近似算法的精度,其时间复杂度为O(n^(2)(log^(n))),实测效率高于现有精确算法(R3算法及扫描线算法)但略低于现有近似算法(SVP及R2)。
