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三角网构建(三角网计算原理)

2022-11-17  本文已影响 673人 
中国论文网为大家解读本文的相关内容: 摘 要 Delaunay三角网作为一种主要的数字地形模型表示法,经过二十多年来的研究,它的生成算法已趋于成熟。本文在简单回顾和评价了分割—归并法、逐点插入法、三角网生长法等三类主流算法的基础上,介绍并实现了一个融以上算法优点于一体,兼顾空间与时间性能的合成算法。 关键字 数字地层模型; 三棱柱; Delaunay;三角网; 生成算法

0 引言 计算机图形学是利用计算机研究图形的表示、生成、处理、显示的学科。经过30多年的发展,科学可视化已成为计算机图形学中最活跃的分支之一,并得到了广泛的应用。在地质领域,由于大量珍贵的地层钻探数据需要用有效的方式进行直观地表达,因而致使可视化技术成为地质研究和工程勘查领域必不可少的手段。 在建模中,2.5维的分析处理由DTM(数字地形模型)模型进行。DTM主要由栅格与TIN(不规则三角网)两种数据格式来表示[1,2],而以后者更为重要。TIN的生成算法中,最终有三种为普遍接受和采用,它们是分割—归并法、逐点插人法和逐步生长法。本文在简要分析了上述算法所有缺点的基础上,实现了一种合成算法。

1 Delaunay三角网生成算法回顾Tsaj根据实现过程,把生成Delaunay三角网的各种算法分为三类:分治算法;逐点插入法;三角网生长法。Tsai为比较算法性能,给出了一张各种算法的时间复杂度对照表,如表1所示。表中,N为数据点数。0(f(N))表示算法的时间复杂度,它以算法中频度最大的语句频度f(N)来度量。 上述三类算法中,三角网生长法在80年代中期以后就很少用到,较常见的是分治算法和逐点插入法,而这两类算法又各有其长处和短处。逐点插入法虽然实现过程相对简单,所需内存较小,但它的时间复杂度高。所以从时间复杂度方面看,分治算法最好。但由于算法中存在递归,它需要较大内存空间。在普通的计算机平台上,运行速度慢和占用较大内存都是应该尽量避免的。本次设计中,我们引入并实现了一种合成算法,将逐点插入法植入到了分治算法中,互相取长补短,从而达到了较好的时空性能,也很好地体现了两者的优势。表1 几种Delaunay三角网生成算法的时间复杂度算法 一般情况 最坏情况 分 Lewis和Robinson(1987) O(NlogN) O(N2)治 Lee和Schachlter(1980) O(NlogN) O(NlogN)算 Dwyer(1987) O(NloglogN) O(NlogN)法 Chew(1989) O(NlogN) O(NlogN)逐 Lawson(1977) O(N4/3) O(N2)点 Lee和Schachlter(1980) O(N3/2) O(N2)插 Bowyer(1981) O(N3/2) O(N2)入 Watson(1981) O(N3/2) O(N2)法 Sloan(1987) O(N5/4) O(N2) 三 Green和Sibson(1987) O(N3/2) O(N2)角 Brassel和Reif(1979) O(N3/2) O(N2)网 MaCullagh和Ross(1980) O(N3/2) O(N2)生 Mirante和Weigarten(1982)O(N3/2) O(N2)成法注:表中N表示数据量

2 合成算法的研究与实现

2.1 算法基本思想和步骤 把分治算法与逐点插入法结合起来的具体做法是,以分治算法为主体,当递归分割数据集的过程进行到子集中的数据量小于一个预定值——分割阈值时终止,然后用逐点插入法在子集中生成子三角网。我们把这一新的算法称为合成算法。合成算法的基本步骤是【4】: Begin把点集V以横坐标为主,纵坐标为辅按升序排序,然后递归地执行以下步骤:if V中数据量大于一给定值,把V分为近似相等的两个子集VL和VR 在VL和VR中用合成算法生成三角网; 找出连接VL和VR中两个凸壳的底线和顶线;由底线至顶线合并VL和VR中两个三角网;else生成基本三角网; End

2.2 算法的实现

2.2.1主要模块 基本三角网的生成模块: (1)生成凸壳过程。(基于“数据点集”之上进行处理) (2)生成初始三角网过程。(基于“凸壳”之上进行处理) (3)点插入过程。(基于“初始三角网”与“点集”之上进行处理) (4)局部优化过程。(基于“三角网”之上进行处理)三角网归并模块: (1)寻找要归并的两个相邻子三角网的上下顶线与底线。(基于凸壳) (2)两个子三角网归并过程。(基于三角网) 涉及到三个数据对象:初始点集,凸壳,三角网,作为程序中的三个主要对象。2.2.2数据类型定义 在程序设计中,数据类型定义的好坏对程序设计的影响是很大的,良好合理的数据类型定义,将极大地方便程序中数据的处理,本文中,根据TIN在数据文件中的存储方式定义其相应的数据结构。对于离散数据点,结合点号与单项链表结构定义typedef struct vertex{ //顶点 int x; int y; int z;}Vertex;typedef struct node{//链表中的一个节点 Vertex data; struct node *next; }Node; 其中 ,x,y为数据点的位置坐标,z为数据点高程值,next为指向下一个点数据的指针,点和点之间以此指针相连形成单向链表。 对于三角形,结合三角形号与单向链表定义三角形C++数据类型typedef struct triangle{//三角形Vertex n;struct triangle *adj;//三个邻接三角形struct triangle *next;}Triangle; 其中,n为三角形号,adj为指向三角形3个顶点数据的指针,next为指向下一个三角形数据的指针,它使该数据结构形成单向链表。这种数据结构既便于数据查找,又便于内存分配。

3 结论及展望 本文讨论了合成算法的优势和实现办法,此算法的时间复杂度为O (N m)。在数据量比较大时, 合成算法所耗费的时间与点数几乎成线性的关系。笔者利用VC++6.0的MFC和OpenGL在微机上实现了对地层模型的三维显示与剖分算法,实验表明,这种算法在实际应用中具有较好的效果。

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