一种基于格网划分的高效Delaunay三角网格化算法

被引：10

作者：

曾闽山 ^{[1
]}

田冬玲 ^{[1
]}

郭吉民 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学资源与地球科学系

[2] 中国石油华北油田分公司采研院

来源：

微计算机信息 | 2006年 / 09期

关键词：

格网; Delaunay三角网; 分割-合并算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

对于任意给定的平面散点数据,可以通过Delaunay三角剖分进行网格化处理。但是当数据量较大时,一般的Delaunay三角网格化算法建模过程非常复杂,且内存消耗大,执行效率低。本文在传统的分割-合并算法基础上,对已经进行块分割的格网数据进行排序、再分割,然后按照分割的逆序合并Delaunay子三角网,高效快速地生成Delaunay三角网格,有效地提高了建模效率,其时间复杂度接近于Ο(n)。

引用

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