约束Delaunay三角网生成算法研究

对约束Delaunay三角网的构建算法进行研究,并提出一种约束Delaunay三角网生成算法,它充分利用分治算法与生长算法的优点,对离散点、构网中实时生成的边及三角形采用分块进行网格索引,有效地减少了搜索目标点、边及三角形的时间,从而提高构网速度。

基于约束Delaunay三角网的茶鲜叶几何参数识别

为自动识别不同方位茶鲜叶的几何参数,在鲜叶轮廓点均匀化、稀疏化的基础上,引入约束Delaunay三角网,对叶片区域进行三角剖分,然后根据端点三角形、跨接三角形及交汇三角形的特点,计算叶片中轴线及主干中轴线,据此确定茶鲜叶的方位并对叶片进行排序,与此同时,还计算了每张叶片的长度、宽度、面积以及叶柄间距,提出反映大宗茶原料粗老度的几何特征指标,探讨了质量等级细分的方法。通过对150幅图像中174根茶鲜叶的识别结果表明,识别正确率达94.2%,平均每根鲜叶的处理时间为74.7 ms。

运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界

运用众源车辆轨迹数据提取道路信息需要解决轨迹点采样稀疏、高噪音、密度差异大等问题。为此,本文提出一种运用约束Delaunay三角网从车辆轨迹线集中提取道路边界的方法。首先,通过三角形边长度和Voronoi面积等几何特征表达轨迹点分布的聚集性差异,并将这两种不同几何维数的控制条件集成建立道路边界识别模型,运用"种子点"区域扩展方法实现道路边界的精确提取。最后,运用北京市出租车GPS轨迹进行试验,结果表明该方法适于车辆分布频率悬殊、时间跨度不同、道路网结构复杂的轨迹线数据处理。

约束Delaunay三角网点删除的一体化凸耳消元法(IEE)

对Delaunay三角网(CD-TIN)点删除算法———凸耳消元法(EE)进行剖析,提出约束Delaunay三角网的点删除算法———一体化凸耳消元法(IEE)。该算法将CD-TIN的点删除转化为点的影响域重构,并保证重构后的CD-TIN满足CD-TIN的可视性与空圆法则,确保了CD-TIN的拓扑完备性,实现了CD-TIN中约束点与非约束点删除的一体化操作和局部更新,并得到实验验证。

一次性生成约束Delaunay三角网算法的编程与实现

地形分析是指挥员进行决策分析的基础,将以约束Delaunay三角剖分为数据格式的DTM结构的电子地图运用到武警部队执行任务中,是为适应当前新军事革命的必然趋势。文献[1]中,进行了一次性生成约束Delaunay三角网算法的阐述,在此基础上进一步阐述了用Delphi6.0对该算法的编程与实现。

基于Arcobjects的约束Delaunay三角网支持下的土地利用图斑综合

关于以约束Delaunay三角网剖分模型为基础的地图综合的研究,已经有了很多成熟的算法理论,但在应用中这些模型算法建立的约束性Delaunay三角网都比较复杂,并且在动态更新上,这些模型在实际应用中存在一定的困难。基于此问题,本文提出了以地类图斑多边形为数据源,利用Arcob jects建立TIN模型,从中获取内部约束性Delaunay三角网并提取骨架线,利用骨架线进行剖分多边形,达到图斑多边形融合的目的,来解决大比例尺到小比例尺数据转换中地类图斑的制图综合问题。

大量约束边条件下Delaunay三角网的快速生成

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。

约束性Delaunay三角网下线状要素形态描述研究

以Delaunay三角网为基础,本文形成了用于分析线状要素形态结构的一种约束性三角网,在该三角网中定义了叶、杆、叶叉、间叉、主叉、毛细根、叶枝、间枝、主枝等一系列组件,规定三角单元在内邻接下才具有连通关系,建立了三角单元的树型数据模型,该模型可识别基本弯曲、各层次的复合弯曲,并能体现弯曲的套和关系及复合层次,最后对弯曲形态进行了定义与量化描述。理论分析与实验表明,所提模型与方法逻辑严密,有助于对在GIS平台下线状要素形态分析、自动制图综合及相关问题的探讨。

基于约束Delaunay三角网的道路网自动综合的研究

通过对约束Delaunay三角网特点的研究并结合道路网的规划方法,提出了改进的道路网综合方法。而后进一步地论证了这种方法对保持地图综合后道路网各要素的拓扑一致性较好的效果。

基于约束Delaunay三角网的道路密度算法

本文针对道路密度求解过程中道路覆盖区域面积难以确定的问题，提出一种基于约束Delaunay三角网的道路覆盖区面积计算方法。采取化整为零的思想，先对道路网分布区域进行约束Delaunay三角网（D—TIN）剖分，并根据道路所关联三角形对覆盖区面积的贡献度，将三角形分为四类，给出每类三角形面积贡献度的计算方法，通过累加所有关联三角形贡献的面积，得到道路覆盖区的面积；然后计算道路的密度。实验结果表明，此算法简化了道路密度计算过程中覆盖区域面积的求解过程，算法可靠和高效。

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。

一种改进的约束Delaunay三角网构建算法及其在快速立体解译平台中的应用

约束Delaunay三角网在土方量估算、三维表达、地形拟合等方面得到了广泛的应用。本文对传统的无约束三角网生长法进行了扩展,使扩展后的算法可以同时满足外部边界约束及其内部多线串约束。通过对构网过程中的主要判断法则进行优化,提高了算法的效率和鲁棒性。试验表明将本文算法应用于"快速立体解译平台"中的不规则实体体积估算可以取得很好的效果。

基于约束Delaunay三角网的线、面群目标分布边界计算

群组目标的分布边界在空间方向关系判断、相似度计算以及地图自动综合等领域有着重要的应用,但目前的分布边界计算主要是针对空间点群目标,鲜有涉及空间线、面群目标。在约束Delaunay三角网的基础上,利用动态阈值"剥皮"法实现线、面群目标的分布边界计算。方法得到的分布边界多边形符合人们的空间认知习惯,能够较好地描述线、面群目标的空间形态和分布范围。

Delaunay三角网约束的Harris-SURF图像匹配算法

Harris算法提取的角点定位精度高,但不具尺度不变性,SURF算法虽具有尺度不变性和旋转不变性,但提取的特征点并非视觉角点。针对此问题,该文提出一种Delaunay三角网约束下的Harris-SURF图像匹配方法。首先,采取阈值评估策略对图像进行SURF粗匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,得到的匹配点用于构建Delaunay三角网;然后以相似三角形作为约束,将其作为Harris特征点精匹配的限制区域,提高Harris点匹配的可靠性。实验表明,该算法具有匹配准确率高、鲁棒性较好等特点,对无人机影像的匹配效果明显优于其他算法。

等高线约束的Delaunay三角网在土石方量计算中的应用

土石方量计算是工程建设的重要步骤,其计算精度是提高工程质量的首要问题。针对利用无约束不规则三角网计算土石方量时存在的计算精度问题,该文利用三维激光点云数据,根据约束Delaunay三角网的构建原理,探讨了基于等高线约束的Delaunay三角网方法在土石方量计算中的应用。首先,以土石方的等高线作为约束线,利用迭代算法对无约束不规则三角网进行剖分,构建等高线约束Delaunay三角网,并进行土石方量计算。然后,将计算结果与无约束不规则三角网、方格网法计算结果进行对比与误差分析,验证了该方法的计算精度,为基于三维点云数据的土石方量精确计算提供了参考。

基于二叉排序树的约束Delaunay三角网局部调整算法

在两步法构建约束Delaunay三角网过程中,向现有三角网中嵌入约束边时需要进行三角网的局部调整,对这一过程进行了研究,给出了一种对影响域进行重新剖分的二叉排序树算法。使用该算法在向三角网内嵌入约束边时,只需以影响域边界点在边界数组中的序号来构造一棵二叉排序树即可完成对影响域的剖分,并且可以利用生成的二叉树中各节点之间的关系迅速重构三角形之间的拓扑关系从而完成一次调整,该算法使用递归思想,简洁而高效。

Delaunay三角网约束下的影像稳健匹配方法

影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。

改进的构建约束Delaunay三角网的算法

当前构建约束Delaunay三角网的算法在影响域为凹多边形的情况下不是很稳定,甚至失效。在介绍了Delaunay三角网的相关的概念和算法基础上,重点研究了约束Delaunay三角网生成算法以及影响域为凹多边形的相关问题,提出基于对角线交换的改进算法。实验表明,该算法能够解决影响域为凹多边形等的各种特殊情况,程序稳定简单,易实现。

一种基于约束性Delaunay三角网的“两区”地块生成方法

在粮食生产功能区和重要农产品生产保护区(简称'两区')划定工作中,由于'两区'地块数据量巨大,手工勾绘地块费时费力,工作效率低且容易出错。因此,本文以图斑综合理论为指导,提出一种基于约束性Delaunay三角网的'两区'地块生成方法。并以云南省砚山县干河乡的承包地块为试验数据,基于Arc Engine二次开发技术实现'两区'地块生成方法,试验结果表明该方法能较好地生成'两区'地块,极大地提高了'两区'划定的工作效率。

一种改进的约束生成Delaunay三角网的方法

约束Delaunay三角网是地形表达中常用的构网方式,针对两步法生成约束Delaunay三角网的方法存在的缺陷,有学者提出了一次性生成约束Delaunay三角网的方法。本文针对其方法不能处理凹多边形内部构网的问题进行了相应改进,并通过实验验证了本文方法的可行性。