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一種采用流計(jì)算的Delaunay三角網(wǎng)切塊剖分算法

發(fā)布時(shí)間:2018-01-05 04:18

  本文關(guān)鍵詞:一種采用流計(jì)算的Delaunay三角網(wǎng)切塊剖分算法 出處:《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年07期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: Delaunay三角剖分 時(shí)間與空間性能 切塊 流計(jì)算 非耦合區(qū)域分解模式


【摘要】:針對(duì)海量LiDAR點(diǎn)云Delaunay三角網(wǎng)剖分的時(shí)間與空間性能的矛盾問題,提出了一種采用切塊的流計(jì)算Delaunay構(gòu)網(wǎng)算法。首先利用三角網(wǎng)墻(DeWall)從點(diǎn)云上切割特定大小與形狀的獨(dú)立數(shù)據(jù)塊,避免分治算法的深度遞歸與內(nèi)存溢出;然后運(yùn)用分治算法對(duì)切塊剖分,并給出了切塊邊界錯(cuò)誤三角形刪除算法;重復(fù)上述過程完成子網(wǎng)剖分,并依據(jù)非耦合區(qū)域分解模式合并為最終三角網(wǎng)。引入流計(jì)算的思想,以進(jìn)一步提高算法的空間性能。分析與實(shí)驗(yàn)表明:該算法占用了較低內(nèi)存,并取得了接近為O(nlg(δ))(δ為一個(gè)切塊點(diǎn)數(shù),且δ≤n)的時(shí)間復(fù)雜度。
[Abstract]:To solve the problem of contradiction between time and space performance of the mass LiDAR point cloud Delaunay triangulation, is presented with a cut flow calculation algorithm of constructing Delaunay triangulation. Firstly, the wall (DeWall) independent data block cutting specific size and shape from the point cloud, can cure the depth of memory and recursive algorithm overflow; and then use the partition algorithm to cut section, and gives the cut boundary error triangle deletion algorithm; repeat the above process to complete the subnet partition, and on the basis of non coupling region decomposition model with triangulation. Finally introduced the thought of stream computing, to further improve the performance of the algorithm. The spatial analysis and experiments show that the algorithm take a low memory, and get close to O (NLG (delta) (8) as a cut point, and delta n) time complexity.

【作者單位】: 貴州大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院;核工業(yè)北京地質(zhì)研究院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41171306) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130023110001)~~
【分類號(hào)】:TN958.98
【正文快照】: 激光雷達(dá)能夠在短時(shí)間內(nèi)獲取大量的點(diǎn)云,并在GIS、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,但海量LiDAR點(diǎn)云對(duì)Delaunay三角網(wǎng)剖分算法的性能提出了更高的要求[1]。傳統(tǒng)的構(gòu)網(wǎng)算法因不能同時(shí)兼顧算法的時(shí)間與空間性能,不適合較大點(diǎn)云的三角網(wǎng)剖分。目前在PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)千萬級(jí)以上的點(diǎn)云

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1381539

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