C# Delaunay三角剖分

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C# Delaunay三角剖分

Delaunay三角剖分

在实际中运用的最多的三角剖分是Delaunay三角剖分。首先,我们来了解一下Delaunay边。Delaunay边的定义为:假设E中的一条边e(其端点为a,b),若e满足条件:存在一个圆经过a,b两点,圆内不含点集中任何其他的点,这一特性又称空圆特性,则称之为Delaunay边:

Delaunay三角剖分的定义为:如果点集的一个三角剖分只包含Delaunay边,那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。

要满足Delaunay三角剖分的定义,必须符合下面两个重要的准则:

1)空圆特性:Delaunay三角网是唯一的,在Delaunay三角形网中任一三角形的外接圆范围内不会有其它点存在;

2)最大化最小角特性:在散点集可能形成的三角剖分中,Delaunay三角剖分所形成的三角形的最小角最大。从这个意义上讲,Delaunay 三角网是“最接近于规则化的”的三角网。具体来说是指在两个相邻的三角形构成凸四边形的对角线,在相互交换后,六个内角的最小角不再增大。

经典的Delaunay剖分算法主要有两类[1]:

1)增量算法:又称为Delaunay空洞算法或加点法,其思路为从一个三角形开始,每次增加一个点,保证每一步得到的当前三角形是局部优化的三角形。

2)局部变换法:又称为换边或换面法,其思路为构造非优化的三角网,然后对两个共边三角形形成的凸四边形迭代换边优化。

迄今为止关于Delaunay剖分已经出现了很多算法,主要有分治算法、逐步插入法、三角网生长法等。其中三角网生长算法由于效率较低,目前较少采用; 分治算法最为高效,但算法相对比较复杂;逐点插入法实现简单,但它的时间复杂度

差[2]。特别是近些年,随着计算机水平的不断提升,又出现了各种各样的改进算法。

本节将主要根据逐步插入法的原理,通过对给予的数据高程点进行Delaunay三角剖分。其基本步骤为:1)获取点集坐标数组;2)获取点集外围边界;3)根据边界及内部点生成三角网。

现新建一个项目,并命名为“Delaunay三角剖分”,同时添加相关的引用及定义“启动CAD()”函数。

1、获取点集坐标数组

添加一个按钮,设置其Name和Text属性都为“获取点集坐标数组”,为其Click事件添加代码如下:

private void获取点集坐标数组_Click(object sender, EventArgs e)

{

Microsoft.VisualBasic.Interaction.AppActivate(AcadApp.Caption);

AcadSelectionSet mySelectionSet;

mySelectionSet =

AcadDoc.SelectionSets.Add("NewSelectionSet001");

Int16[] FilterType = new Int16[1];

object[] FilterData = new object[1];

FilterType[0] = 0;

FilterData[0] = "POINT";

mySelectionSet.SelectOnScreen(FilterType, FilterData);

double[] arrPoints = new double[3 * mySelectionSet.Count];

int count = 0;

foreach (AcadObject acadObj in mySelectionSet)

{

if (acadObj.ObjectName == "AcDbPoint")

{

count++;

double[] PointCoord;

PointCoord =

(Double[])(((AcadPoint)acadObj).Coordinates);

arrPoints[3*count - 3] = PointCoord[0];

arrPoints[3 * count - 2] = PointCoord[1];

arrPoints[3 * count - 1] = PointCoord[2];

}

}

MessageBox.Show("共选择点的个数为:" + count.ToString());

AcadDoc.SelectionSets.Item("NewSelectionSet001").Delete();

}

其中,arrPoints数组保存各点的坐标值。

2、获取点集外围边界

根据前面获取的外围点集来获取外围边界,其主要思路为:1)搜寻X坐标最小的点,在此称为startPoint,从该点开始搜寻下一点,本例中以逆时针方向来搜寻边界;2)现定义一个虚拟点(该点并不存在)位置为startPoint正北方向,该点与startPoint形成一个向量Vector1,下一点(判断是否为边界点的点,或称选取的点)与startPoint也形成一个向量Vector2,则判断该选取的点是外围边界点所要满足的条件为向量Vector2与向量Vector1之间的夹角最大;3)按同样的方式,新形成的向量Vector1为新选取的外围边界点与上一个外围边界点形成的

向量,向量Vector2为选取的点与新选取的外围边界点形成的向量,判断该选取的点是外围边界点所要满足的条件仍然为向量Vector2与向量Vector1之间的夹角最大;4)按此思路循环进行,直到找到一个边界点与startPoint相同。

为了数据查询、调用方便以及数据结构的管理,在调用任何一个点、边或三角形时只需要通过索引即可调取。故在全局变量中定义如下类用于管理边和三角形:

public class Edge

{

public int Start;//边的起点

public int End;//边的终点

public int LeftTri = -1;//左边三角形索引

public int RightTri = -1;//右边三角形索引

}

public class Tri

{

public int NodeA;//第一个节点的索引

public int NodeB;//第二个节点的索引

public int NodeC;//第三个节点的索引

public int AdjTriA = -1;//第一个邻接三角形索引

public int AdjTriB = -1;//第二个邻接三角形索引

public int AdjTriC = -1;//第三个邻接三角形索引

}

此外,在全局变量中定义边和三角形数组(由于在此用到了ArrayList,所以需要添加引用“using System.Collections;”),其代码如下:

private ArrayList arrayEdges = new ArrayList();

private ArrayList arrayTris = new ArrayList();

下面从startPoint开始通过寻找最大夹角来获取外围边界点,其代码如下://获取点集外围边界

int i, startIndex = 0, tempIndex, lastIndex, pointCount =

arrPoints.Length / 3;

for (i = 1; i < pointCount; i++) //寻找X值最小的点号

{

if (arrPoints[3 * i] < arrPoints[3 * startIndex])

{

startIndex = i;

}

}

Edge edge = new Edge();

edge.Start = startIndex;

lastIndex = startIndex - 1;

tempIndex = startIndex;

double[] vector1 = new double[2], vector2 = new double[2];

vector1[0] = 0; vector1[1] = 100;

double vector1Length,

vector2Length,angleTemp,angleMax,lengthMin;

angleMax = 0;

while (lastIndex != startIndex)

{

vector1Length = Math.Sqrt(vector1[0] * vector1[0] + vector1[1] * vector1[1]);

lengthMin = 300;

for (i = 0; i < pointCount; i++)//找边界

{

if (i != edge.Start)

{

vector2[0] = arrPoints[3 * i] - arrPoints[3 * tempIndex];

vector2[1] = arrPoints[3 * i+1] - arrPoints[3 * tempIndex+1];

vector2Length = Math.Sqrt(vector2[0] * vector2[0] + vector2[1] * vector2[1]);

angleTemp=Math.Acos((vector1[0] * vector2[0] + vector1[1] * vector2[1]) / (vector1Length * vector2Length));

if (angleTemp > angleMax)

{

angleMax = angleTemp;

edge.End = i;

lengthMin = vector2Length;

}

else if (angleTemp == angleMax && vector2Length < lengthMin)

{

edge.End = i;

lengthMin = vector2Length;

}

}

}

arrayEdges.Add(edge);

lastIndex=edge.End;

edge = new Edge();

edge.Start = lastIndex;

angleMax = 0;

vector1[0] = arrPoints[3 * tempIndex] - arrPoints[3 * lastIndex];

vector1[1] = arrPoints[3 * tempIndex + 1] - arrPoints[3 * lastIndex + 1];

tempIndex = lastIndex;

}

其中,Vector1和Vector2分别表示两个向量,根据向量的数量积公式即可求出两向量间的夹角,该公式如下:

为了显示该边界线,还可以绘制出该边界线,其代码如下:

//绘制边界

Edge[] edges = new Edge[arrayEdges.Count];

arrayEdges.CopyTo(edges);

for(i=0;i

{

double[] p1=new double[3],p2=new double[3];

p1[0] = arrPoints[3 * edges[i].Start];

p1[1] = arrPoints[3 * edges[i].Start+1];

p1[2] = arrPoints[3 * edges[i].Start+2];

p2[0] = arrPoints[3 * edges[i].End];

p2[1] = arrPoints[3 * edges[i].End+1];

p2[2] = arrPoints[3 * edges[i].End+2];

AcadDoc.ModelSpace.AddLine(p1, p2);

}

运行程序,其显示结果如下图所示:

3、根据边界及内部点生成三角网

生成三角网主要是根据边界及内部点,先从边界开始搜寻满足Delaunay准则的点形成三角形。由于前面已约定边界搜索方式按逆时针方向,所以新形成的三角形都在边的左侧。在新形成的三角形中又包含新的边,然后新的边又可以继续搜索新的点来形成三角形,直到最后所有点都被搜索完为止。

现取一条边来分析,如下图所示,start—end是已经存在的一条边。首先要对选取的点P1进行判断,判断其在向量Vector1的左侧还是右侧。由于本例中已约定按逆时针方向来搜寻,即每次均在边的左侧生成新的三角网,所以如果点在向量Vector1的右侧,则不考虑该点。若点在向量Vector1的左侧,则计算点P1与边的start点和end点形成的两个向量Vector2和Vector3,同时计算Vector1和Vector2以及Vector2和Vector3之间的夹角。

生成TIN的实现代码如下:

//生成TIN

int newIndex, edgeCount = arrayEdges.Count;

double angleV1V2Temp, angleV2V3Temp, angleV1V2Max, angleV2V3Max, vector3Length;

double[] vector3 = new double[2];

bool isTriExist;

for (i = 0; i < arrayEdges.Count; i++)

{

edge=new Edge();

edge=(Edge)arrayEdges[i];//取出一条边

//判断三角形是否存在(若本边的左三角已存在,则计算右三角)?

if (edge.LeftTri == -1)

{

newIndex = -1;//新选取点的索引

angleV1V2Max = 0; angleV2V3Max = 0;

vector1[0] = arrPoints[3 * edge.End] - arrPoints[3 * edge.Start];

vector1[1] = arrPoints[3 * edge.End+1] - arrPoints[3 * edge.Start+1];

for (int j = 0; j < pointCount; j++)

{

if (j != edge.Start && j != edge.End)//排除边的端点

{

vector2[0] = arrPoints[3 * j] - arrPoints[3 * edge.Start];

vector2[1] = arrPoints[3 * j + 1] - arrPoints[3 * edge.Start + 1];

if (vector1[0] * vector2[1] - vector1[1] *

vector2[0] > 0)//如果点j在向量vector1的左侧

{

vector3[0] = arrPoints[3 * j] - arrPoints[3 * edge.End];

vector3[1] = arrPoints[3 * j+1] - arrPoints[3 * edge.End+1];

vector1Length=Math.Sqrt(vector1[0]*vector1[0]+vector1[1]*vector1[1]);

vector2Length=Math.Sqrt(vector2[0]*vector2[0]+vector2[1]*vector2[1]);

vector3Length=Math.Sqrt(vector3[0]*vector3[0]+vector3[1]*vector3[1]);

angleV1V2Temp = Math.Acos((vector1[0] * vector2[0] + vector1[1] * vector2[1])

/ (vector1Length * vector2Length));

angleV2V3Temp = Math.Acos((vector2[0] * vector3[0] + vector2[1] * vector3[1])

/ (vector2Length * vector3Length));

if (angleV2V3Temp > angleV2V3Max)

{

angleV2V3Max = angleV2V3Temp;

angleV1V2Max = angleV1V2Temp;

newIndex = j;

}

else if (angleV2V3Temp == angleV2V3Max && angleV1V2Max >= angleV1V2Temp)

{

angleV1V2Max = angleV1V2Temp;

newIndex = j;

}

}

}

}

if (newIndex != -1)//若找到了这么一个满足要求的点就记录三角形

{

Tri tri = new Tri();

tri.NodeA = edge.Start;

tri.NodeB = edge.End;

tri.NodeC = newIndex;

edge.LeftTri = arrayTris.Count;//设置边的左侧三角形索引

isTriExist = false;

//记录边1

for (int k = 0; k < arrayEdges.Count; k++)

{

Edge tempEdge = (Edge)arrayEdges[k];

if (tempEdge.Start == edge.Start && tempEdge.End == newIndex)

{

tempEdge.RightTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriB = tempEdge.LeftTri;

isTriExist = true;

break;

}

else if (tempEdge.Start == newIndex && tempEdge.End == edge.Start)

{

tempEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriB = tempEdge.RightTri;

isTriExist = true;

break;

}

}

if (isTriExist == false)//若不存在这条边就新建一条边

{

Edge newEdge = new Edge();

newEdge.Start = newIndex;

newEdge.End = edge.Start;

newEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

arrayEdges.Add(newEdge);

}

isTriExist = false;

//记录边2

for (int k = 0; k < arrayEdges.Count; k++)

{

Edge tempEdge = (Edge)arrayEdges[k];

if (tempEdge.Start == newIndex && tempEdge.End == edge.End)

{

tempEdge.RightTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriA = tempEdge.LeftTri;

isTriExist = true;

break;

}

else if (tempEdge.Start == edge.End && tempEdge.End == newIndex)

{

tempEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriA = tempEdge.RightTri;

isTriExist = true;

break;

}

}

if (isTriExist == false)//若不存在这条边就新建一条边

{

Edge newEdge = new Edge();

newEdge.Start = edge.End ;

newEdge.End = newIndex;

newEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

arrayEdges.Add(newEdge);

}

tri.AdjTriC = edge.RightTri;//如果edge的右三角形不存在,则左三角也不存在

arrayTris.Add(tri);

}

}

else if (edge.RightTri == -1)

{

newIndex = -1;//新选取点的索引

angleV1V2Max = 0; angleV2V3Max = 0;

vector1[0] = arrPoints[3 * edge.End] - arrPoints[3 * edge.Start];

vector1[1] = arrPoints[3 * edge.End + 1] - arrPoints[3 * edge.Start + 1];

for (int j = 0; j < pointCount; j++)

{

if (j != edge.Start && j != edge.End)//排除边的端点

{

vector2[0] = arrPoints[3 * j] - arrPoints[3 * edge.Start];

vector2[1] = arrPoints[3 * j + 1] - arrPoints[3 * edge.Start + 1];

if (vector1[0] * vector2[1] - vector1[1] * vector2[0] < 0)

{

vector3[0] = arrPoints[3 * j] - arrPoints[3 * edge.End];

vector3[1] = arrPoints[3 * j + 1] - arrPoints[3 * edge.End + 1];

vector1Length = Math.Sqrt(vector1[0] * vector1[0] + vector1[1] * vector1[1]);

vector2Length = Math.Sqrt(vector2[0] * vector2[0] + vector2[1] * vector2[1]);

vector3Length = Math.Sqrt(vector3[0] * vector3[0] + vector3[1] * vector3[1]);

angleV1V2Temp = Math.Acos((vector1[0] * vector2[0] + vector1[1] * vector2[1])

/ (vector1Length *

vector2Length));

angleV2V3Temp = Math.Acos((vector2[0] * vector3[0] + vector2[1] * vector3[1])

/ (vector2Length *

vector3Length));

if (angleV2V3Temp > angleV2V3Max)

{

angleV1V2Max = angleV1V2Temp;

angleV2V3Max = angleV2V3Temp;

newIndex = j;

}

else if (angleV2V3Temp == angleV2V3Max && angleV1V2Max <= angleV1V2Temp)

{

angleV1V2Max = angleV1V2Temp;

newIndex = j;

}

}

}

}

if (newIndex != -1)//若找到了这么一个满足要求的点就记录三角形

{

Tri tri = new Tri();

tri.NodeA = edge.Start;

tri.NodeB = edge.End;

tri.NodeC = newIndex;

edge.RightTri = arrayTris.Count;//设置边的左侧三角形索引

isTriExist = false;

//记录边1

for (int k = 0; k < arrayEdges.Count; k++)

{

Edge tempEdge = (Edge)arrayEdges[k];

if (tempEdge.Start == newIndex && tempEdge.End ==edge.Start )

{

tempEdge.RightTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriB = tempEdge.LeftTri;

isTriExist = true;

break;

}

else if (tempEdge.Start == edge.Start && tempEdge.End == newIndex)

{

tempEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriB = tempEdge.RightTri;

isTriExist = true;

break;

}

}

if (isTriExist == false)//若不存在这条边就新建一条边

{

Edge newEdge = new Edge();

newEdge.Start = edge.Start;

newEdge.End = newIndex;

newEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

arrayEdges.Add(newEdge);

}

isTriExist = false;

//记录边2

for (int k = 0; k < arrayEdges.Count; k++)

{

Edge tempEdge = (Edge)arrayEdges[k];

if (tempEdge.Start == edge.End && tempEdge.End == newIndex)

{

tempEdge.RightTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriA = tempEdge.LeftTri;

isTriExist = true;

break;

}

else if (tempEdge.Start == newIndex && tempEdge.End == edge.End)

{

tempEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

tri.AdjTriA = tempEdge.RightTri;

isTriExist = true;

break;

}

}

if (isTriExist == false)//若不存在这条边就新建一条边

{

Edge newEdge = new Edge();

newEdge.Start = newIndex;

newEdge.End = edge.End;

newEdge.LeftTri = arrayTris.Count;

arrayEdges.Add(newEdge);

}

tri.AdjTriC = edge.LeftTri;//如果edge的右三角形不存在,则左三角也不存在

arrayTris.Add(tri);

}

}

}

其中,主要通过边的左侧三角形索引和右侧三角形索引来判断是否需要通过该边来创建三角形。若该边一侧的三角形索引为-1则表示这一侧没有三角形,然后通过搜寻新的符合Delaunay准则的点形成新的三角形,同时判断新形成的两条边本身是否存在。若该边已经存在,则设置该边的左侧或右侧三角形索引为新创建的三角形索引;若该边不存在,则创建一条新的边,同时设置改边的左侧或右侧三角形索引。整个程序中形成三角形的过程为从边界线向内扩展的方式,如下示意图所示:

Delaunay三角形构网的分治扫描线算法

第36卷 第3期测 绘 学 报 Vol.36,No.3  2007年8月 ACTA GEODAETICA et CARTO GRAPHICA SINICA Aug ,2007 文章编号:100121595(2007)0320358205中图分类号:P208 文献标识码:A Delaunay 三角形构网的分治扫描线算法 芮一康,王结臣 (南京大学地理信息科学系,江苏南京210093) A N e w Study of Compound Algorithm B ased on Sw eepline and Divide 2and 2conquer Algorithms for Constructing Delaunay T riangulation RU I Y i 2kang ,WAN G Jie 2chen (Depart ment of Geographic Inf ormation Science ,N anji ng U niversity ,N anji ng 210093,Chi na ) Abstract :As one of the most important DTM model ,Delaunay triangulation is widely applied in manifold fields.A wide variety of algorithms have been proposed to construct Delaunay triangulation ,such as divide 2and 2conquer ,in 2cremental insertion ,trangulation growth ,and so on.The compound algorithm is also researched to construct Delau 2nay triangulation ,and prevalently it is mainly based on divide 2and 2conquer and incremental insertion algorithms.This paper simply reviews and assesses sweepline and divide 2and 2conquer algorithms ,based on which a new com 2pound algorithm is provided after studying the sweepline algorithm seriously.To start with ,this new compound al 2gorithm divides a set of points into several grid tiles with different dividing methods by divide 2and 2conquer algo 2rithm ,and then constructs subnet in each grid tile by sweepline algorithm.Finally these subnets are recursively merged into a whole Delaunay triangulation with a simplified efficient LOP algorithm.For topological structure is im 2portant to temporal and spatial efficiency of this algorithm ,we only store data about vertex and triangle ,thus edge is impliedly expressed by two adjacent triangles.In order to fit two subnets merging better ,we optimize some data structure of sweepline algorithm.For instance ,frontline and baseline of triangulation are combined to one line ,and four pointers point to where maximum and minimum of x axis and y axis are in this outline.The test shows that this new compound algorithm has better efficiency ,stability and robustness than divide 2and 2conquer and sweepline algo 2rithms.Especially if we find the right dividing method reply to different circumstance ,its superiority is remarkable.K ey w ords :Delaunay triangulation ;compound algorithm ;sweepline algorithm ;divide 2and 2conquer algorithm 摘 要:Delaunay 三角网作为一种主要的DTM 表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay 三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。 收稿日期:2006206221;修回日期:2007202206 基金项目:国家自然科学基金(40401046) 作者简介:芮一康(19832),男,江苏溧阳人,研究生,主要从事地理信息系统理论与应用研究。 关键词:Delaunay 三角网;合成算法;扫描线算法;分治算法 1 引 言 2维平面域内任意离散点集的不规则三角网(TIN 2Triangular Irregular Network )的构建是GIS 数据表达、管理、集成和可视化的一项重要内 容,也是地学分析、计算机视觉、表面目标重构、有限元分析、道路CAD 等领域的一项重要的应用技 术。在所有生成TIN 的方法中,Delaunay 三角网 最优,它尽可能避免了病态三角形的出现,常常被用来生成TIN 。Delaunay 三角网是Voronoi 图的直线对偶图,即是连接所有相邻的Voronoi 多边形的生长中心所形成的三角网。它有以下两条重要性质[1]:空外接圆性质,即由点集所形成的三角网中,每个三角形的外接圆均不包含点集中的

三角剖分

Delaunay三角剖分算法 默认分类2009-12-16 11:41:23 阅读33 评论0 字号:大中小订阅 转载:https://www.360docs.net/doc/e76545942.html,/renliqq/archive/2008/02/06/1065399.html 1. 三角剖分与Delaunay剖分的定义 如何把一个散点集合剖分成不均匀的三角形网格,这就是散点集的三角剖分问题,散点集的三角剖分,对数值分析以及图形学来说,都是极为重要的一项预处理技术。该问题图示如下: 1.1.三角剖分定义 【定义】三角剖分:假设V是二维实数域上的有限点集,边e是由点集中的点作为端点构成的封闭线段, E为e的集合。那么该点集V的一个三角剖分T=(V,E)是一个平面图G,该平面图满足条件: 1.除了端点,平面图中的边不包含点集中的任何点。 2.没有相交边。 3.平面图中所有的面都是三角面,且所有三角面的合集是散点集V的凸包。 1.2. Delaunay三角剖分的定义 在实际中运用的最多的三角剖分是Delaunay三角剖分,它是一种特殊的三角剖分。先从Delaunay边说起: 【定义】Delaunay边:假设E中的一条边e(两个端点为a,b),e若满足下列条件,则称之为Delaunay边:存在一个圆经过a,b两点,圆内(注意是圆内,圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点,这一特性又称空圆特性。 【定义】Delaunay三角剖分:如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边,那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。 1.3.Delaunay三角剖分的准则 要满足Delaunay三角剖分的定义,必须符合两个重要的准则:

delaunay三角网生长准则及算法

Delaunay 三角网是Voronoi(或称thiessen多边形,V 图)图的伴生图形 ◆Delaunay 三角网的定义: 由一系列相连的但不重叠的三角形的集合, 而且这些 三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。 ◆Voronoi图的定义: Voronoi图把平面分成N 个区,每一个区包括一个点, 该点所在的区域是距离该点最近的点的集合。 ◆Delaunay三角网的特性: ◆不存在四点共圆; ◆每个三角形对应于一个Voronoi图顶点; ◆每个三角形边对应于一个Voronoi图边; ◆每个结点对应于一个Voronoi图区域; ◆Delaunay图的边界是一个凸壳; ◆三角网中三角形的最小角最大。 空外接圆准则最大最小角准则最短距离和准则 在TIN中,过每个三角形的外接圆均不包含点集的其余任何点在TIN中的两相邻三角形形成 的凸四边形中,这两三角形 中的最小内角一定大于交换 凸四边形对角线后所形成的 两三角形的最小内角 一点到基边的两端的距离 和为最小 Delaunay三角剖分的重要的准则

张角最大准则面积比准则对角线准则 一点到基边的张角为最大三角形内切圆面积与三角形 面积或三角形面积与周长平 方之比最小 两三角形组成的凸四边形 的两条对角线之比。这一 准则的比值限定值,须给 定,即当计算值超过限定 值才进行优化 Delaunay三角剖分的重要的准则 不规则三角网(TIN)的建立 ●三角网生长算法就是从一个“源”开始,逐步形成覆盖整个数据区域的三角网。 ●从生长过程角度,三角网生长算法分为收缩生长算法和扩张生长算法两类。 方法说明方法实例 收缩生长算法先形成整个数据域的数据边界(凸壳), 并以此作为源头,逐步缩小以形成整个三 角网 分割合并算法 逐点插入算法 扩张生长算法从一个三角形开始向外层层扩展,形成覆 盖整个区域的三角网 递归生长算法

机械制图三视图的第三角法和第一角如何区分

三视图的第三角法和第一角法划分: 一、第一角投影法 1.凡将物体置於第一象限内,以「视点(观察者)」→「物体」→「投影面」关系而投影视图的画法,即称为第一角法。亦称第一象限法 2.第一角投影箱之展开方向,以观察者而言,为由近而远之方向翻转展开。 3.第一角法展开后之视图排列如下,以常用之三视图(前视、俯视、右侧视图)而言,其右侧视图位於前视图之左侧,俯视固则位於前视图之正下方。 二.、第三角投影法 1.凡将物体置於第三象限内,以「视点(观察者)」→「投影面」→「物体」关系而投影视图的画法,即称为第三角法。亦称第三象限法。

2.第三角投影箱之展开方向,以观察者而言,为由远而近之方向翻转展开。 3.第三角法展开后之六个视固排列如下,以常用之三视图而言,其右侧视图位於前视图之右侧,而俯视图则位於前视图之正上方。 CNS 相关规定 CNS中国国家标准之象限投影符号,系将一截头圆锥之前视图与左侧视图,依投影之排列而得。主要之区别为第一角法符号(左侧视图排在右边),而第三角法符号(左侧视图位在左边)。 对於正投影方法之使用,CNS规定第一角法或第三角法同等适用。但在同一张图纸上不可混合使用,且须在标题概内或其他明显处绘制符号或加注「第一角法」或「第三角法」字样。以作为读图之识别。 由於第二象限投影与第四象限投影因水平投影面旋转后与直立投影面重叠,致使投影视图线条混淆不清,增加绘固及识图不便,故不予采用。 欧洲各国盛行第一角法投影制,所以第一角法投影亦有「欧式投影制」之称呼。例如德国(DIN)、瑞士(VSM)、法国(NF).挪威(NS)等国家使用之。 美国采用第三角投影制,故有「美式投影制」之称呼。除美国(ANSI)外,尚盛行於美洲地区。而中华民国(CNS)、国际标准化机构(ISO)与日本[JIS]则采第一角法及第三角两制并行。 视图之排列,应依投影原理上下左右对齐排列,不得任意更换或未依据投影方式排置。 六种视图中最常用之三视图组合为:前视图、上视圆及右侧视图,一般均以L字形或逆向L字形之方式排列於图纸上。 我们国内用的是第一角画法,国外用第三角画法的比较多 第一角画法和第三角画法的区别是视图放的位置 第一角画法:左视图放右边,右视图放左边,上视图放下面,依此类推 第三角画法:左视图放左边,右视图放右边,上视图放上面,依此类推 在我们国家有关制图方面的国家标准中规定,我国采用第一角投影法。但有些国家(如美国、日本)则采用第三角投影法。伴随着我国的对外开放和WTO的加入及对外贸易和国际间技术交流的日趋增多,我们会越来越多的接触到采用第三角投影法绘制的图纸。为了更好地进行国际间的技术交流和发展国际贸易的需要,我们应该了解和掌握第三角投影法。 如图

delaunay算法简介

三角剖分原理: 很多时候我们获取的信息信号都是很离散的信号,比如大地高程测量时的成果测网,纸质各种参数曲线的数字化数据等等,靠大量增加采样点的方法不现实而且会超乎想象的增加处理的计算量,通过趋势分析插值的方法可以使得数字化的模型更逼近原始模型,但是终归于这些离散数据是要通过一种方式在电脑中成为一种整体数据,不管是2d还是3d。 三角剖分最终是要将离散的数据通过连接成很多三角形来达到面化或体化的目的(四面体其实就是四个三角形)。那么我们是不是可以随便来连三角形呢?当然不行了,咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好。 怎么样才能使咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好呢?一般来说每个离散点都有一定的作用范围,那么我们在连三角形是不是就要想到,尽量让每个三角形内的三个点相对来说隔得近一点。 首先有两个原则: 1 产生的三角形不相重叠。(如果重叠,那么其中的一个三角形岂不是多余了) 2 不产生新的顶点。(如果产生新的顶点了,那么这个顶点的值我们可以确认它符合于原始模型吗?),不过这条原则很难完全保证不产生。 然后有两个问题要解决:

1 面化或体化时是否要考虑到边界的问题?也就是是否考虑边界离散点的凹凸判断,如果要考虑的话,所有边界点依次相连就行,如果不用考虑的话,所有凸点边界点依次相连就行。一般来说是要考虑的。 2 面化或体化时是否要考虑到面内或体内空洞的问题?也就是是否考虑内部空白区的判断,如果要考虑的话,内部空白区的边界点要跟问题1同等考虑。 再次我们看一下经典的三角剖分方法: 谈到三角剖分,这个名字你不得不熟悉,这就是经典---Delaunay 三角剖分。 Delaunay三角剖分具有四个特有的性质: (1)保证最邻近的点构成三角形,即三角形的边长之和尽量最小,且每个Delaunay三角形的外接圆不包含面内的其他任何点,称之为Delaunay三角网的空外圆性质。这个特征已经作为创建Delaunay三角网的一项判别标准; (2)它的另一个性质最大最小角性质:在由点集中所能形成的三角网中,Delaunay三角网中三角形的最小内角尽量最大,即三角形尽量接近等边三角形,从这个意义上讲,Delaunay三角网是“最接近于规则化的”的三角网。 (3)Delaunay三角网是唯一的。 (4)三角网的外边界构成了点集的凸多边形“外壳”; 大概的道理我们是懂了,但是给你任意一些点,你采用什么思路

基于delaunay三角剖分的三维地形生成

基于delaunay三角剖分的三维地形生成 1、问题背景 地图是几个世纪以来最重要的空间信息表达的载体“近年来随着高技术 的发展特别是基于计算机平台GIS的发展,地理信息系统得到日益广泛的应用。 地形与人类的生产生活息息相关,在城市规划、路径选取、资源调查与分配、工程勘查与设计、项目选址、环境监测、灾害预测与预报、军事、游戏娱乐等领域有广泛的应用,因此人们一直关心如何真实地表达自然界的地形,以满足人们生活的需要。目前,随着计算机技术的进一步发展,计算能力的不断提高,使用计算机进行地的三维表达成为目前研究的热点,这种地形的表达方式,不但感觉直观、真实性好、而且具有二维电子地图的其它优点,例如分层显示!位置顶点查找等。二维地形生成技术是当今社会的热门技术,正在被越来越多的人所重视和研究。 2、算法描述 Lawson提出了用逐点插入法建立D-三角网的算法思想[11]。Lee和Schachter,Bowyer,Watson,Sloan,Macedonio和Pareschi,Floriani和Puppo,Tsai先后进行了发展和完善。 本次实验算法为delaunay三角剖分的逐点插入法,算法步骤如下: 1、创建一个最大的三角形包含所有离散的数据点,构成初始的三角网。 2、遍历各点(p) (1)、在三角网查找包含p的三角形t。 (2)、若p在三角形内:p与三角形t的三个顶点相连构成三个三角形。加 入三角网中。如下图:

若p 在三角形边上:找出边所对应的另一个三角形的顶点,并与当前的三角形的顶点构成四个顶点,加入三角形网中。如下图: (3)、移除三角形t 。 (4)、用LOP 算法对各个三角形进行优化处理。 3、移除外围三角形。 LOP 算法 在相邻的两个三角形( abd 和bcd) 所组成的四边形中,如果对角线交换所得的两个新三角形ABC 和ABD( 如下图) 比原来的两个三角形更优,则用新的两个三角形替代原来的两个三角形。更优的标准之一是最小角度最大原则: 调整前的二个三角形共六个内角中的最小角和调整后的六个角中的最小角相比较,若前者小于后者则调整,否则不调整; 标准之二是空外接圆性质: 在由点集V 所形成。D-三角网中,其每个三角形的外接圆均不包含点集V 中的其他任意点。结合本文定义的数据结构,本文采取了以相邻三角形作为优化着眼点的处理算法。根据Delaunay 三角网空外接圆性质有以下判断: 当sin( ∠C + ∠D) ≤0, 不进行优化,p

word版本hslogic_Delaunay三角剖分算法应用

本课题的研究方法 三角网格化主要有两种准则:一种称为Delaunay三角剖分,即在生成的三角形网格中,各三角形的最小内角和为最大;另一种是在生成的三角网格中,所有三角形的边长和最小.其中, Delaunay三角剖分是目前研究应用最广的一种剖分方法.本课题的研究方法主要是以Delaunay三角网的两个重要性质(空外接圆性质和最大最小角度性质)以及Delaunay三角网的基本原理为基础,参照传统算法思路,在构建三角网的过程中,改进算法的实现方法,数据结构,以达到提高效率的目的。 Delaunay的重要性质 空外接圆性质:在由点集V生成的Delaunay三角网中,每个三角形的外接圆均不包含该点集的其他任意点。λ 最大最小角度性质:在由点集V生成的Delaunay三角网中,所有三角形中的最小角度是最大的,即在生成的三角形网格中,各三角形的最小内角和为最大。λ唯一性:不论从区域何处开始构网,最终都将得到一致的结果。λ 由于以上特性,决定了Delaunay三角网具有极大的应用价值。Miles证明了Delaunay三角网是“好的”三角网;Lingas进一步论证了“在一般情况下,Delauany三角网是最优的。”同时以上特性也成为建立Delaunay三角网的重要算法依据。 3.3 详细算法描述 算法基于上述的传统构建算法,但仅有两步: 第一步: (1)在离散点集中寻找一纵坐标最小的点A。 (2)以点A为起点,寻找两个点B、D,使得向量AB与横坐标轴夹角最小,向量AD与横坐标轴夹角最大。若点A、B、D共线,将原B点标记为A,寻找点D,使得向量AD与直线AB夹角最大;寻找点C使得向量BC与线段AB夹角最小。否则,若A、B、D不共线,则寻找点C使得向量BC与线段AB夹角最小。这样,所有点都在逆时针旋转的折线DABC的左侧。 (3)上面一步生成的点C、D如果为同一点,则△ABC(或△ABD)即为包含所有不规则点的Delaunay三角形,生成凸包的过程结束跳过一下各步;否

有限元分析中的二维Delaunay三角网格剖分代码实现

有限元分析中的二维Delaunay三角网格剖分代码实现 //二维平面点集的Delaunay三角剖分 #include "stdafx.h" #include #include #include #include using namespace std; #define point_size 600 #define pi 3.1415926 struct point { float x,y; }; struct triangle { point* Pv[3]; float r_of_sqrt; point o_of_tr; }; struct d_t_node { triangle Tnode; d_t_node*Pt_l[3]; int position_in_dt; int zhuangtai_when_new; }; point p1,p2,p3,p4; int n; point p[point_size]; int dt_last=0; point p_in_dtriangle1[point_size+1]; d_t_node Dtriangle[point_size]; point p_in_dtriangle2[point_size+1]; d_t_node *queue_t[point_size]; point p_in_dtriangle3[point_size+1]; int ps_last=0; int queue_t_last=0; point get_spoint_cin(point*p,int n); point get_spoint_rank(point*p,int n);

网格中的三角形

网格中的三角形 河北张家口市第十九中学 贺峰 随着新课程的实施,在近几年的中考试卷中出现了许多新颖的网格型试题,这类试题具有很强的直观性、可操作性、开放性及综合性等特点,不仅能够考查学生的数学知识,体现分类、数形结合等重要的数学思想,同时也考查和培养学生的识图、归纳、动手操作、自主探究等多种能力,有利于培养学生的探究意识和创新精神。现以近几年中考试题中出现的“网格中的三角形”为例,为同学们加以归类分析: 一、网格中的“等面积三角形” 例1 已知在正方形网格中,每个小方格都是边长为1的正方形,A 、B 两点在小方格的顶点上,位置如图1所示,点C 也在小方格的顶点上,且以A 、B 、C 为顶点的三角形面积为1,则点C 的个数为( ) (A )3个 (B )4个 (C )5个 (D )6个 析解:此题以网格为载体来考查同学们等面积三角形的构成,体现分类讨论思想,若使点C 在小方格的顶点上,且以A 、B 、C 为顶点的三角形面积为1, 即保证△ABC 的底为2,高为1,因此须分类讨论的思想方法,即按AC =2时、BC =2时进行分类求解。答案如图2所示: 说明:此题也可通过对图形对称变换进行求解,即确定第(1)、(3)、(5)三种情况,分别以AB 所在的直线为对称轴将△ABC 翻折,使点C 落在格点上即可求解。 即可求解。 二、网格中的“等腰三角形” 例2如图3所示,A 、B 是4×5网络中的格点,网格中的每个小正方形的边长为1,请在图中清晰标出使以A 、B 、C 为顶点的三角形是等腰三角形的 所有格点C 的位置. 析解:此题以网格为载体来考查同学们等腰三角形的构成,体现分类讨论思 想,若使点C 在小方格的顶点上,且以A 、B 、C 为顶点的三角形为等腰三角形,即保证△ABC 中AB =AC 或AB =BC 或AC =AB ,即分别以AC 、AB 、BC 为腰时进行分类求解。答案如图4所示: 说明:此题也可通过对图形旋转变换进行求解,即以AB 为腰,分别以点A 、点B 为旋转中心,将线段AB 进行旋转,使点B 、点A 落在格点上即可求解。 三、网格中的“直角三角形” 例3如图5,正方形网格中,小格的顶点叫做格点,小华按下列要求作图: ①在正方形网格的三条不同实线上各取一个格点,使其中任意两点不在同一条实线 上;②连结三个格点,使之构成直角三角形, 小华在左边的正方形网格中作出了Rt △ABC ,请你按照同样的要求,在右边的两个 正方形网格中各画出一个直角三角形,并使三个网格中的直角三角形互不全等。 析解:此题开放性很强, 给学生广阔的思维空 图1 A 图3 图 4 A B C 图5 图6 C C C C C C (1) (2) (3) (5) (6) 图2

珠三角地区划分及各地区介绍

珠三角地区: 广州、深圳、珠海、东莞、佛山、中山、惠州、江门和肇庆等九市。 一、广州(10区2市) 10区: 荔湾区、越秀区、天河区、白云区、海珠区、黄埔区、番禺区、萝岗区、花都区、南沙区、 从化市: 从化市位于广东省中部,广州市东北面。市境东面与龙门县、增城市接壤,南面跟广州郊区毗邻,西面和清远市、广州市花都区交界,北面同佛岗、新丰县相连。地理坐标为东经113°17′-114°04′,北纬23°22′-23°56′。境内西北到东南最长直线距离约45千米,东北到正南边最大距离80千米。 增城市: 增城市是广州的一个县级市,隶属广州市管理。增城位于珠江三角洲东北部、广州市区东部,背靠大广州,南与东莞隔江相望,东临惠州,北界从化、龙门。总面积1616平方千米。总人口81.03万人(2008年)。市人民政府驻荔城街道,邮编:511300。代码:440183。区号:020。 (广州市)

二、佛山市: 佛山简称“禅”,是一座历史悠久的文化名城,1951年6月26日成立。是黄飞鸿、李小龙的故乡,珠三角的经济重地。一个荣耀千年的商贸名城,用生生不息的陶都圣火锻造出“敢为人先,崇文务实”的城市。 佛山市地处珠江三角洲腹地,东倚广州,西通肇庆,南连江门、中山,北接清远,南邻港澳,地理位置优越。自古就是富饶的鱼米之乡。珠江水系中的西江、北江贯穿全境。 现管辖禅城区、南海区、顺德区、高明区和三水区。全市总面积3848.49平方公里。 禅城区面积154平方千米,区人民政府驻岭南大道(原为大福路)。南海区面积1074平方千米,区人民政府驻桂城街道南海大道。 顺德区面积806平方千米,区人民政府驻大良街道德民路。 三水区面积874平方千米,区人民政府驻西南街道人民三路。 高明区面积960平方千米,人口29.17万。邮政编码528500。区人民政府驻荷城街道文汇路。 (佛山市)

delaunay算法简介.(优选.)

最新文件---- 仅供参考------已改成word文本------ 方便更改 三角剖分原理: 很多时候我们获取的信息信号都是很离散的信号,比如大地高程测量时的成果测网,纸质各种参数曲线的数字化数据等等,靠大量增加采样点的方法不现实而且会超乎想象的增加处理的计算量,通过趋势分析插值的方法可以使得数字化的模型更逼近原始模型,但是终归于这些离散数据是要通过一种方式在电脑中成为一种整体数据,不管是2d还是3d。 三角剖分最终是要将离散的数据通过连接成很多三角形来达到面化或体化的目的(四面体其实就是四个三角形)。那么我们是不是可以随便来连三角形呢?当然不行了,咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好。 怎么样才能使咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好呢?一般来说每个离散点都有一定的作用范围,那么我们在连三角形是不是就要想到,尽量让每个三角形内的三个点相对来说隔得近一点。 首先有两个原则: 1 产生的三角形不相重叠。(如果重叠,那么其中的一个三角形岂不是多余了) 2 不产生新的顶点。(如果产生新的顶点了,那么这个顶点的值我们可以确认它符合于原始模型吗?),不过这条原则很难完全保证不产生。

然后有两个问题要解决: 1 面化或体化时是否要考虑到边界的问题?也就是是否考虑边界离散点的凹凸判断,如果要考虑的话,所有边界点依次相连就行,如果不用考虑的话,所有凸点边界点依次相连就行。一般来说是要考虑的。 2 面化或体化时是否要考虑到面内或体内空洞的问题?也就是是否考虑内部空白区的判断,如果要考虑的话,内部空白区的边界点要跟问题1同等考虑。 再次我们看一下经典的三角剖分方法: 谈到三角剖分,这个名字你不得不熟悉,这就是经典---Delaunay 三角剖分。 Delaunay三角剖分具有四个特有的性质: (1)保证最邻近的点构成三角形,即三角形的边长之和尽量最小,且每个Delaunay三角形的外接圆不包含面内的其他任何点,称之为Delaunay三角网的空外圆性质。这个特征已经作为创建Delaunay三角网的一项判别标准; (2)它的另一个性质最大最小角性质:在由点集中所能形成的三角网中,Delaunay三角网中三角形的最小内角尽量最大,即三角形尽量接近等边三角形,从这个意义上讲,Delaunay三角网是“最接近于规则化的”的三角网。 (3)Delaunay三角网是唯一的。 (4)三角网的外边界构成了点集的凸多边形“外壳”;

基于MATLAB实现二维delaunay三角剖分

34 基于MATLAB 实现二维delaunay 三角剖分 刘锋涛 凡友华 (哈尔滨工业大学深圳研究生院 深圳 518055) 【摘要】在已知凸多边形的顶点坐标的前提情况下,利用MATLAB 中的meshgrid 函数产生多边 形附近矩形区域内的网格点的坐标,然后再利用inpolygon 函数判断哪些点位于多边形内和哪 些点位于多边形的边界上。在此基础上利用delaunay 函数来完成delaunay 三角剖分。 【关键词】delaunay 三角剖分;MATLAB 网格划分是有限元分析前处理中的关键步骤,网格划分的密度以及质量对有限元计算的精度、效率以及收敛性有着重要的影响作用。自20世纪70年代开始,关于有限元网格生成方法的研究已经取得了许多重要成果,提出许多有效的算法。Ho-Le 对网格生成方法进行了系统的分类[1]。许多学者也对网格生成的方法进行了综述,如我国的学者胡恩球等[2]、关振群等[3]。 Delaunay 三角剖分(简称DT)是目前最流行的通用的全自动网格生成方法之一。DT 有两个重要特性:最大-最小角特性和空外接圆特性。DT 的最大-最小角特性使它在二维情况下自动地避免了生成小内角的长薄单元。因此特别适用于有限元网格生成。大体上可将DT 算法分为三大类:分治算法,逐点插入法和三角网生长法。经典DT 技术已经相当成熟,近年来的研究重点是约束DT 的边界恢复算法,以及如何克服算法退化现象所产生的薄元(sliver element)问题[3]。 然而,实现DT 有限元网格生成,对于非计算机图形学专业的工程师来说还是很复杂的。在处理一些对有限元网格划分质量不过的问题时,如极限分析的有限元方法,可以采用一些更为简单的方法来实现。在Matlab 计算软件中,已有一个成熟的函数delaunay 可以实现对一系列点的DT 划分。因此,本文基于Matlab 的delaunay 等一些函数来完成一个凸多边形的DT 网格划分。 1 MATLAB 中的函数 1.1 delaunay 函数 delaunay 函数可以按照DT 网格划分的要求将一个点集中的点划归某一个有限网格所有。它在Matlab 中的用法如下: =delaunay(,) or, =delaunay(,,)TRI x y TRI x y options 其输入为点集中所有点的横、纵坐标向量x 和y ,返回值为一个3m ×的矩阵,矩阵中每一行表示DT 网格中一个三角形网格的三个顶点。 1.2 meshgird 函数 为了在任意凸多边形内产生一个点集,可以利用Matlab 中的meshgrid 命令。其用法如下: [,] = meshgrid(,)X Y x y

完整版初中三角形知识点总结

图形的初步认识: 三角形 考点一、三角形 1、三角形的三边关系定理及推论 (1)三角形三边关系定理:三角形的两边之和大于第三边。 推论:三角形的两边之差小于第三边。 2、三角形的内角和定理及推论 三角形的内角和定理:三角形三个内角和等于180°。 推论: ①直角三角形的两个锐角互余。 ②三角形的一个外角等于和它不相邻的来两个内角的和。 ③三角形的一个外角大于任何一个和它不相邻的内角。 注:在同一个三角形中:等角对等边;等边对等角;大角对大边; 大边对大角。 4、三角形的面积 三角形的面积=丄X底X高 2 考点二、全等三角形 1 、全等三角形的概念 能够完全重合的两个三角形叫做全等三角形。 2、三角形全等的判定

三角形全等的判定定理: (1)边角边定理:有两边和它们的夹角对应相等的两个三角形全等(可简写成“边角边”或“ SAS) (2)角边角定理:有两角和它们的夹边对应相等的两个三角形全等(可简写成“角边角”或“ ASA) (3)边边边定理:有三边对应相等的两个三角形全等(可简写成“边边边”或“ SSS)。 (4)角角边定理:有两角和一边对应相等的两个三角形全等(可简写成“角角边”或“ AAS)。 直角三角形全等的判定: 对于特殊的直角三角形,判定它们全等时,还有HL定理(斜边、直角边定理):有斜边和一条直角边对应相等的两个直角三角形全等(可简写成“斜边、直角边”或“ HL”) 3、全等变换 只改变图形的位置,不改变其形状大小的图形变换叫做全等变换。 全等变换包括一下三种: (1)平移变换:把图形沿某条直线平行移动的变换叫做平移变换。 (2)对称变换:将图形沿某直线翻折180°,这种变换叫做对称变换。 (3)旋转变换:将图形绕某点旋转一定的角度到另一个位置, 这种变换叫做旋转变换。 考点三、等腰三角形 1 、等腰三角形的性质

Delaunay三角网表示点和删除算法

0引言 对于静态数据三角化(数据点不能动态插入与删除),有许多D-三角网构建算法[1-5];对于动态的点插入,使用逐点插入的方法进行动态局部更新;对于动态的点删除,使用的方法有两种,一是基于凸耳权值的点删除方法[6-7],二是基于空外接圆准则和凸耳性质的点删除方法[8-9],上述两种方法都是基于凸耳删除的方法,存在难以理解或算法效率差的缺点。本文提出了一种数据结构来存储D-三角网和表现其拓扑关系,对其中的点删除算法进行了改进,可实现D-三角网中数据点的快速删除操作。 1存储结构 对于三角格网的存储结构,本文设计了点、有向边的存储 表示,三角形的信息在有向边的遍历中隐含,其C++实现如下: Class Point2d {double x,y;} Class Edge { Public:Int num;Edge* next;Edge* prev; Point2d*data;Edge (){data =0;} Edge*Sym (){return (num<1)?this+1:this-1;}Edge*Onext (){return next;}Edge*Oprev (){return prev;} void EndPoints (Point2d*or,Point2d*de ){data =or;Sym ()->data =de;} TwinEdge*Tedge (){return (TwinEdge *)(this -num );}}; Class TwinEdge {Private:Edge e [2];Public:TwinEdge (){ e [0].num =0;e [0].next =&(e [0]);e [1].num =1;e [1].next =&(e [1]); 收稿日期:2007-03-01E-mail :mengl@https://www.360docs.net/doc/e76545942.html, 基金项目:国家863高技术研究发展计划基金项目(2002AA114020、2001AA135210);中国科学院知识创新基金项目(20036020)。 作者简介:孟亮(1968-),男,山西临汾人,博士研究生,研究方向为GIS 、计算机图形学;方金云(1968-),男,山东青岛人,博士,副研究员,研究方向为海量空间数据处理关键支撑技术、网格GIS 等;唐志敏(1966-),男,江苏江阴人,研究员,博士生导师,研究方向为计算机系统结构、网络并行处理。 Delaunay 三角网表示和点删除方法 孟 亮,方金云,唐志敏 (中国科学院计算技术研究所,北京100080) 摘 要: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。关键词:Delaunay 三角网;凸耳;点删除;拓扑结构;双循环链表中图法分类号:TP391;P208 文献标识码:A 文章编号:1000-7024(2008)03-0738-03 Delaunay TIN expression and point deletion method MENG Liang, FANG Jin-yun, TANG Zhi-min (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080,China ) Abstract :As to representation of triangulated irregular network (TIN ),a dual-circulation linked list structure is proposed,this structure can conveniently express edge and plane topology information of triangulated irregular network,and polygon structure.Based on this structure,improvements are achieved about TIN point deletion algorithm.Previous point deletion algorithm is based on continuous ears deletion,the methods proposed is based on edge construction method of polygon,using Delaunay TIN circumcircle https://www.360docs.net/doc/e76545942.html,pared with other methods,this method has the advantage of easy understanding,higher efficiency. Key words :Delaunay triangulated irregular network;ears;point deletion;topology structure;dual-circulation linked list 2008年2月计算机工程与设计 Feb.2008 第29卷第3期Vol.29 No.3 Computer Engineering and Design

平面点线集三角剖分的扫描算法

第24卷 第2期2004年2月北京理工大学学报 T r ansactions of Beijing Instit ute o f T echnolog y V ol.24 N o.2F eb.2004 文章编号:1001-0645(2004)02-0129-04 平面点线集三角剖分的扫描算法 周培德 (北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系,北京 100081) 摘 要:提出计算平面点线集三角剖分的一种算法.该算法是利用平面扫描的思想,当扫描线达到事件点时,处理事件点,即将事件点与已被扫描的某些点连接,这样便将已扫描的区域三角剖分.当扫描线达到最左边的事件点时,处理该事件点,就完成了平面点线集的三角剖分.证明了算法的时间复杂性为O (N lb N ),其中N 是点线集中点的数目与线段端点数之和. 关键词:散乱点线集;三角剖分;平面扫描;算法;时间复杂性中图分类号:T P 301.6 文献标识码:A Sweeping Algorithm for Triangulation of Plane Point -Line Set ZHOU Pei-de (Depar tment of Co mputer Science and Engineer ing ,School o f Infor matio n Science and T echno lo gy ,Beijing Instit ut e of T echno lo gy ,Beijing 100081,China) Abstract :Sw eeping alg orithm is presented fo r the tr iangulation of plane point -line set .T he algor ithm m akes use of the idea of plane sw eeping .When the sw eep -line reaches it ,the event -po int w ill be dealt w ith,viz.,the event-point is connected w ith so me points sw ept and thus the sw ept regions are triang ulated.When the sw eep-line r eaches the leftmost event-point,the point w ill be dealt w ith ,and the triang ulation of the plane point -line set is accom plished .It is prov ed in detail that the time co mplex ities o f the alg orithm is O (N lb N ),w here N is the sum of the num ber of points and the num ber of line-seg ment endpoints w ithin the point-line set. Key words :debunching point-line set;triang ulation;plane sw eep;alg orithm;tim e co mplex ity 收稿日期:20030321 作者简介:周培德(1941-),男,教授. 平面点集三角剖分问题是计算几何中的一个重要问题,它是从许多实际问题中提出来的,至今,人们已研究了求解该问题的许多算法,其中以Delaunay 算法最为著名.将平面点集中的某些点组成点对并满足某些特殊关系,比如它们为平面线段的两个端点,而另外一些点仍为孤立点,这样便构成点线集.平面点集三角剖分问题可以转换为平面点线集的三角剖分问题,并且它们具有相同的时间复杂性下界.平面点线集三角剖分问题要求三角形的三条边或为点线集中的线段,或为点线集中不同线段端点的连线,或为点线集中点与线段端点的连线, 或为点线集中点与点的连线.三角形的顶点为点线集中的点或线段端点.另外还要求连线与连线,连线与点线集中线段均不相交.给定的平面点线集中线段互不相交(线段端点处相交除外).不难看出,平面散乱点线集三角剖分问题是平面点集三角剖分问题的一个特殊情况.按照常规,求解平面点集三角剖分的算法(比如Delaunay 三角剖分算法)可以用于平面散乱点线集的三角剖分.但在平面点集三角剖分的算法中如何保证点线集中的线段必是三角形的一条边,以及连线与点线集中线段不相交.只要解决这个问题就可以实现点线集的三角剖分.目前解决这

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