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.

构造最优Delaunay三角剖分的拓扑优化方法

最优Delaunay三角剖分(ODT)是生成区域网格剖分的一种优化方法.从数值优化的角度来看,现有的ODT优化方法属于局部方法,对于任意给定初值容易陷入较差的局部极小值点,从而不能产生高质量网格.为此提出一种简单的拓扑优化方法,使得ODT方法能有效地从局部极小值点中跳出,进一步提高网格的质量.该方法只涉及到局部的边翻转操作,实现简单;而且具有显式的目标函数,能在理论上保证算法的收敛性.实验结果表明,文中算法运行速度快,不论是在拓扑连接关系还是在三角形的形状上都显著地提高了ODT方法生成的网格质量.

GIS中Delaunay三角网的快速建立及拓扑自动生成

Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网（ＴＩＮ）是ＧＩＳ中ＤＴＭ模型的重要表示方法和分析处理手段．提出了一种构网、自动生成拓扑关系的整体思路，并利用面向对象的技术具体设计了算法，具有建模快、误差小、效率高等优点．

约束Delaunay三角剖分动态算法研究

提出了动态建立约束 Delaunay三角剖分 ( CDT)的算法 ,即在三角网剖分中可以动态地插入点或约束边 ,因此 ,该算法构建 CDT的点集是可以动态扩充的。通过对动态算法的执行过程分析得出 ,在约束边已知的条件下 ,应尽早在三角剖分中嵌入约束边。这样 ,相对于传统算法 ,不仅能减少嵌入约束边的时间 ,同时也能减少插入点重新构网的时间。最后 ,通过实例比较了动态算法构建 CDT、传统算法构建 CDT和只构建标准 Delaunay三角剖分三者间的时间效率 ,得出动态算法优于传统算法的结论。

Delaunay三角网表示和点删除方法

对于三角网的表示方法,提出了一种双循环链表结构,这种结构能够方便的表示三角网的边拓扑和面拓扑信息,以及多边形结构。基于这种结构,对三角网点删除算法进行了改进。以前的点删除算法是基于连续的凸耳删除,提出的方法是基于多边形边的构建方法,利用D-三角网的空外接圆属性。与其它方法相比,这种方法具有容易理解,效率高的优点。

基于Qi算法的Delaunay三角网逐点插入法

Delaunay三角网在很多领域都有着广泛的应用,快速高效地生成Delaunay三角网十分重要。逐点插入法是构建Delaunay三角网中使用最广泛的方法之一。本文深入研究了使用逐点插入法构建不带约束条件Delaunay三角网的过程。在使用该方法生成Delaunay三角网中建立结点拓扑关系这一影响构网效率的关键步骤中引入了Qi算法,简化了该方法生成Delaunay三角网的复杂度。然后在向Delaunay三角网内插入约束边的过程中,再次引入Qi算法,从而提高了构网的效率。为了验证上述模型,我们在Microsoft Visual Studio 2005开发环境下,以C#为开发工具,采用底层开发模式实现了改进的逐点插入法,实验证明引入Qi算法能够提高逐点插入法Delaunay三角网构建及插入约束边的效率。

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 .

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法(MEDDEL),该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法(SMBCP)解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。

改进SURF和Delaunay三角网在图像匹配中应用

针对SURF算法中存在较多错误匹配问题,提出一种基于改进SURF和Delaunay三角剖分图像匹配算法.以颜色不变量模型作为SURF的输入,利用邻近特征点之间的关系,解决SURF引起的颜色成分信息丢失和特征点过于密集问题.利用三角形相似函数计算两幅图像中Delaunay三角形相似度大于0.75的三角形,并采用射影不变量执行空间变换处理进行粗匹配和精匹配.结果表明,与当前图像匹配算法相比,该算法具有更好的精度与鲁棒性,提取特征点多且分布均匀.

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.

基于SIFT-Delaunay编码的SAR图像自动配准算法

合成孔径雷达(SAR)图像自动配准问题是SAR图像解译的关键技术之一,长期以来未有得到很好的解决。SIFT(Scale-invariant feature transform)可以通过检测局部特征对图像进行配准,是一种比较成功的自动配准算法,但由于场景的复杂性,单纯的SIFT算法不能解决相似特征不同位置的问题,本文针对SAR图像的特点,基于Delaunay三角拓扑理论,提出了一种SIFT-Delaunay编码的自动配准算法,通过实测数据试验,该算法能够解决SAR图像仿射变换中SIFT算法配准中的问题,实现SAR图像自动配准。

平面离散点集拓扑邻近稳定区域计算模型

利用Voronoi图及其对偶Delaunay三角网研究平面离散点集拓扑邻近稳定区域的计算方法,给出拓扑邻近稳定区域的概念,证明点的拓扑邻近稳定区域必须满足的两个条件,给出点的拓扑邻近稳定区域定量计算模型,并通过试验证明其正确性。

基于曲面局平特性的散乱数据拓扑重建算法

提出了一种基于曲面局平特性的,以散乱点集及其密度指标作为输入,以三角形分片线性曲面作为输出的拓扑重建算法.算法利用曲面的局平特性,从散乱点集三维Delaunay三角剖分的邻域结构中完成每个样点周围的局部拓扑重建,并从局部重建的并集中删除不相容的三角形,最终得到一个二维流形拓扑曲面集作为重建结果.该算法适应于包括单侧曲面在内的任意不自交的拓扑曲面集,并且重建结果是相对优化的曲面三角形剖分,可以应用于科学计算可视化、雕塑曲面造型和反求工程等领域.

顾及地形特征的等高线拓扑空间关系表达

在分析以往等高线树在表达地形图等高线拓扑空间关系时既没有考虑局部地形特征(鞍部、山头、洼地等)又不能很好表达等高线与所围区域之间的关系等缺陷的基础上,提出了增加地形特征等高线构建增量等高线树,以同时表达等高线之间、等高线与所围区域之间两种拓扑空间关系.通过建立等高线约束Delaunay三角网,给出了增量等高线树的动态提取算法.研究表明,增量等高线树在地形识别、基于等高线建立数字高程模型、等高线高程自动赋值、等值线充填等方面的表现都优于以往等高线树,具有较大的应用潜力.

二维限定三角网格质量优化方法

使用拓扑优化和几何优化相结合的方法对限定Delaunay三角网格进行质量优化,首先针对普通的拉普拉斯算法会造成网格局部收缩的缺陷,对拉普拉斯算子进行了改进,改进后的拉普拉斯算子克服了这一缺陷;然后对网格顶点的度进行优化,使每个顶点都有一个优化的度数;最后对拓扑优化的网格使用改进的拉普拉斯算子进行几何优化,优化后的网格质量得到了显著的提高,算例表明了算法是可行的。

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。

三维不规则三角网格的精确裁剪算法

给出了一种基于约束Delaunay三角剖分的三维不规则三角网格的精确裁剪算法。算法结合TIN数据的生成特点,首先将TIN投影到二维平面,然后利用约束Delaunay三角剖分把裁剪多边形的每条边嵌入三角网中,再利用边-三角形的拓扑关系删除裁剪多边形外部多余三角形,最后利用边-点的拓扑关系对裁剪多边形顶点高程进行插值,使生成裁剪后的TIN模型。对不同复杂程度的三维TIN模型进行裁剪实验,发现二维投影策略极大地提高了三维TIN裁剪效率。算法的程序实现简单,且符合工程需求。

栅格数据坐标变换模型在数据集成中的应用

在数据转换过程中如何尽可能地保证空间数据的完整性和准确性成为限制GIS发展的瓶颈问题。本文针对GIS矢量数据在数据转换过程中选点难,转换之后出现几何位置差异的问题,提出基于栅格数据坐标变换模型,采用图像数据转换时的控制点,将矢量数据纠正到标准的目标构件图库中,达到矢量空间数据有效匹配的效果。进行矢量数据变换时,针对仿射变换、多项式模型等变换模型的限制性,基于Delaunay三角网对平面进行剖分,将纠正误差进行局部控制。最后,以ShapeFile为例实现了几何纠正算法。

地图目标移位的拓扑关系变化检测方法

利用带约束Delaunay三角网所蕴涵的地图目标之间的拓扑及拓扑邻近关系 ,研究地图目标移位的安全区和警戒线 ,并探讨不同条件下的安全区和警戒线的变形情况 ,基于这种分析 。

无线传感器网络中的分布式平面t-支撑拓扑控制算法

在确保无线传感器网络连通的前提下,每个节点自适应地调整自己的发射功率,通过最小化节点的能耗和减少节点间的通信干扰,达到延长网络生存时间的目的.基于 Voronoi划分和局部Delaunay三角剖分,提出一种新的几何结构PSLDel图(planar symmetric local Delaunay triangulation)以及其分布式构造算法,为无线传感器网络建立连通、稀疏、平面、t-支撑的底层逻辑拓扑,每个节点将依据最远的逻辑邻居调整到最小发射功率.仿真实验表明,PSLDel图在逻辑邻居、最小发射功率和通信干扰等性能方面接近集中式构造的UDel图,而且PSLDel图的网络延迟稍微优于 UDel图;与分布式构造的AUDel图相比,PSLDel图的通信开销至少可以降低55%,从而有利于提高无线传感器网络的能量使用效率.