无线传感器网络中基于Voronoi覆盖及Delaunay三角剖分图的最小刚性拓扑控制算法

为同时满足覆盖与节能应用需求,本文提出了无线传感器网络中一种最小刚性拓扑控制算法MRTc(Minimal rigid topology control algorithm based on Voronoi coverage and Delaunay triangulation).该算法基于Voronoi覆盖机制,准确控制节点工作状态,实现活动节点对目标区域的完全覆盖.在此基础上,MRTc利用Delaunay三角剖分图的特点,构建出适用于无线传感器网络的最小刚性拓扑结构.该结构有效约束了网络平均节点度,且同时具有容错性、覆盖性和稀疏性.此外,MRTc引入节点功率控制策略,在维持网络完全覆盖的基础上最小化节点能耗.仿真结果进一步验证了本文提出的MRTc算法的有效性.

基于Delaunay三角剖分生成Voronoi图算法

针对Delaunay三角网生长算法和间接生成Voronoi图算法构网效率不高的问题,提出了一种Delaunay三角网生长法间接生成Voronoi图的改进算法。该算法以点集凸壳上一边快速生成种子三角形,定义了半封闭边界点的概念,在三角形扩展过程中动态删除封闭点及半封闭边界点,加快Delaunay三角网生成速度。然后又定义了有序目标三角形的概念,该算法能迅速查找点的有序目标三角形,生成无射线的Voronoi图;考虑凸壳上点的特性,借助三个无穷点生成带射线的Voronoi图。通过实验结果分析表明,改进的算法执行效率有了很大提高。

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中 ,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用 .采用Delaunay剖分这一性质 ,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中 .利用全天球星图的剖分不变性 ,采用有界曲面剖分的边界递归法 ,生成有序且容量小的完备导航星库 ;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分 ,将其结果进行快速匹配识别 .仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比 ,此算法具有高的识别率 ,良好的实时性和鲁棒性 ,且所需导航星库的容量小 。

Delaunay三角形剖分约束下的图像配准算法

针对一般的特征点匹配只考虑了特征点本身蕴含的信息,容易发生误匹配的问题,给出一种基于Delaunay三角形剖分(Delaunay Triangulation,DT)的图像匹配算法。该算法对参考图和感知图中可能的正确匹配点进行DT剖分,对剖分所得三角网进行对比并找出一致的结构,进而得到正确匹配点。实验结果表明该算法可以有效地抑制SURF(Speed Up Robust Feature,SURF)中的错误匹配,增强匹配可靠性,与RANSAC(Random Sample Consensus,RANSAC)法相比,可以大幅缩短计算时间,在基于点的图像匹配方面具有较高的应用价值。

基于Delaunay三角剖分的层析图像离散数据表面重建算法

提出一种基于Delaunay三角剖分思想的层析图像离散数据的表面重建算法。该算法考虑了组成最优重建表面的三角片的形态特点，以三角片集的内角矢量最大为优化目标，根据Delaunay三角剖分思想，采用局部判定的方法，逐次选取最佳几何形态的三角片，组成最优的重建表面。

基于约束Delaunay三角划分法在节理图上实现网格自动剖分

分析了现有的在节理图上自动生成有限元网格方法的不足之处,提出了应用约束Delaunay三角划分法来实现网格剖分。该方法将所有的节理线看作特征约束线,在散乱点约束的Delaunay三角划分的基础上,逐次嵌入约束线,然后再应用细化算法进行网格加密,得到符合数值计算精度要求的网格。

利用类Delaunay三角剖分实现Voronio图

1引言 计算几何在计算机辅助设计、计算机图形学(特别是三维图形生成技术)及机器人等领域是非常重要的.特别在近年来,受到了学术界的极大关注.Voronoi图是计算几何的一个重要分支.在气象、生态、空中交通管制、城市规划等领域都得到广泛应用.

基于Delaunay三角剖分的图象变形技术研究

提出了一种新的图象变形方法 ,即基于 Delaunay三角剖分的图象变形方法 .与四边形网格方法相比 ,用三角形网格定义特征区域 ,特征点的选取更自由、数目更少 .针对变形过程中运算量最大的坐标变换 ,提出了一种基于 Bresenham算法的坐标变换算法 .该算法完全采用加减运算 ,避免了乘法及舍入取整运算 ,大大加快了图象变形的运算速度 .计算机仿真试验表明 ,在同等数目控制点的条件下 ,该算法变形效果及运算速度均优于四边形网格方法 .

Delaunay三角剖分插值算法在MT成图中的应用

研究并实现了一种基于Delaunay三角剖分的二维快速插值算法,并将其应用于大地电磁(MT)二维反演实时成像网格化处理中。实际资料试算结果表明,该算法具有稳定、插值效果好以及易于模拟地形数据等优点,能满足MT反演结果实时成图的要求。

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。

基于Delaunay三角剖分和ICP的星图运动补偿算法

星图运动补偿技术是有效提高空间监测中复杂背景弱小目标检测精度的关键技术之一。本文中提出了一种基于Delaunay三角剖分和ICP算法相结合的星图运动补偿算法。该方法首先通过Delaunay三角剖分建立星图中恒星之间的线索矩阵,其次通过ICP配准算法得到相邻星图间的对应关系,并通过SVD最优解析得到相邻帧之间的变换关系即摄像机运动模型,最后通过双线性内插法进行运动补偿。实验结果表明:该方法可有效实现高精度的运动背景补偿,为复杂背景弱小目标检测奠定技术基础。

一种支持三维Delaunay三角剖分与Voronoi图生成的数据结构

目前,很多三维Voronoi图生成算法都是先构造Delaunay三角剖分,然后根据剖分后的数据结构来提取出Voronoi信息。在这个过程中,一种简单易处理的数据结构可以提高算法的效率,而在提取Voronoi信息时需要这种数据结构提供足够多的拓扑信息,以便快速简便地提取Voronoi信息。因此一种易于处理而又保有足够多拓扑信息的数据结构显得尤为重要。描述了一种数据结构,使Delaunay三角剖分算法的实现更加直观、简单,而且足够的拓扑信息简化了Voronoi信息的提取过程。

一种基于逐点插入Delaunay三角剖分生成Voronoi图的算法

采用改进的逐点插入算法生成Voronoi图。该算法在逐点插入的过程中生成凸壳,进而生成Delaunay三角剖分。在生成Voronoi图的实现过程中,通过遍历三角形的边顶点快速识别相关的三角形组,进而生成Voronoi图。试验结果表明,该算法能实现,成功生成Voronoi图。

Voromoi图和Delaunay三角剖分的计算及应用

论述了Ｖｏｒｏｎｏｉ图及其几何对偶Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的计算方法，重点探讨了Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的优化性质及其有限元网格自动生成过程中的应用，在此基础上提出了一种自动生成三角形有限元网格的新算法。

球面凸类图形Delaunay三角剖分再分算法及其收敛性分析

在计算曲面Ricci Flow时,会因为三角网格中存在过小的角而出现不收敛的情况。针对这种不收敛的问题,提出一种提高最小角角度的球面凸类图形Delaunay三角剖分再分算法。首先,给出球面凸类图形Delaunay三角剖分再分算法。它的核心操作有两个:1)如果某条Delaunay劣弧被"侵占",通过添加Delaunay劣弧中点分割Delaunay劣弧;2)如果存在"瘦"球面三角形,通过添加球面三角形外接球面小圆圆心分解球面三角形。然后,利用局部特征尺度探索出所提算法的收敛条件并给出输出顶点的一个上界公式。根据实验输出的网格验证,所提算法网格生成的球面三角形没有狭小的角,适合用来计算Ricci Flow。

基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分

提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割 合并算法进行Delaunay三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunay三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网。该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分。

基于Delaunay三角剖分的Ad Hoc网络路由算法

Delaunay三角剖分已广泛地应用于计算流体力学、统计学、气象学、固体物理学、计算几何学等多个领域.随着无线AdHoc网络的发展,一些研究者提出了可以保证网络任意节点对之间分组顺利传输的几何路由协议,而这些协议的网络基础拓扑同样可以用Delaunay三角剖分的思想来实现.提出了一种新型的用于发现移动节点间通信路径的在线路由算法GLNFR(greedyandlocalneighborfacerouting).利用局部构造法,构造出局部化的Delaunay三角剖分作为网络的基础拓扑.在该网络拓扑中进行的GLNFR路由算法可以保证节点间分组的顺利传输,对网络变化具有更好的可扩展性和适应性.在NS(networksimulator)模拟器上仿真了该路由算法.结果表明,在分组成功传输率和路由分组开销性能方面,这一在线路由协议要优于先前提出的一些几何路由协议.

三维折剖面的Delaunay三角剖分算法

三维折剖面Delaunay三角剖分在三维地质建模和其他领域具有广泛应用。目前常用的方法是将其投影到二维平面三角剖分。该方法有三点不足:(1)违反Delaunay三角剖分优化准则;(2)悬三角形问题;(3)投影多值问题。通过研究分析三维折剖面的数据组织以及几何特点,提出了折剖面"展开"剖分方法,即将三维折剖面的三角剖分转化为二维平剖面的剖分。该方法具有点之间的水平距离以及原剖面数据拓扑关系不变的优点,很好地解决了折剖面投影三角剖分的不足。

用Visual C语言实现的Delaunay三角剖分算法

描述了一种区域生长的平面Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分方法，该算法首先生成一个满足条件的三角形，然后 循环扩展每一个已生成的三角形直至剖分完所有的点。由于使用了 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ语言ＭＦＣ类进行链表的管理， 使得编程容易，整个程序简单实用。最后，给出了本算法在实际中的应用。

约束数据域的Delaunay三角剖分与修改算法

顾及地形特征线的散点域 (约束数据域 )三角剖分是建立高精度数字地面模型的基础 ,在 GIS、地学分析、计算几何、多分辨率 DTM等领域中有着广泛的应用。本文研究了约束数据域的 Delaunay三角剖分问题 ,简要分析了现存的算法特点并提出了约束数据域的