面向海量点云数据的基于矩形拼合的Delaunay三角网并行构网方法技术

本发明专利技术涉及一种面向海量点云数据的基于矩形拼合的Delaunay三角网并行构网方法，该方法包括以下步骤:第一步、对平面空间进行矩形划分得到若干互相拼接的矩形区域，将落在同一矩形区域内的所有点作为该矩形区域的子点集合，在划分的矩形顶点处插入角点，并将该角点添加到与其相邻的矩形区域的子点集合内；第二步、分别对添加角点后的子点集合构建Delaunay三角子网；第三步、利用每个矩形区域的子点集合的四个角点将所有Delaunay三角子网进行拼接，得到整个平面空间的Delaunay三角网；第四步、从Delaunay三角网中删除所述第一步中添加的角点以及与所述角点相关的Delaunay三角形；第五步、对Delaunay三角网进行优化，完成平面空间的Delaunay三角网构网。该方法可以简化Delaunay三角子网的拼合过程，提高Delaunay三角网构网的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，属于信息处理

技术介绍
二维平面域内任意离散点集的不规则三角网构建是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、计算机视觉等相关领域的一项重要技术。在众多三角网中，Delaunay三角网比较特殊,具有空圆特性和最大最小角特性,保证了 Delaunay三角网中不会出现过于狭长的三角形，使得三角网的构建更加合理与准确。Delaunay三角网特有的优点使其生成算法得到了较多的研究，目前常见的构建Delaunay三角网的方法有逐点插入法、生长法及扫描线算法。逐点插入法和生长法是较早提出的Delaunay三角网算法，这两种算法思路简单，算法实现较为容易，但算法效率相对较低，只能满足对算法速度要求不高的场合，这在一定程度上限制了它的应用性。扫描线算法作为较经典的Delaunay三角网生成算法，与常见插入法和生长法相比较大地提升了算法性能，一般情况下都能达到O(NlgN)的时间复杂度，由于其较高的构网效率及较好的鲁棒性，在一些工程及GIS相关领域中得到了推广应用。分治算法作为提升构网效率的一种有效策略也被广泛地用来生成Delaunay三角网，其基本思想是:将离散点集合按照一定的规则从空间域划分为多个子集合，在各个子集合中生成独立的小范围Delaunay三角网，最后完成子网间的合并，构成整体的Delaunay三角网。但是因为每个分组子集生成的Delaunay三角网外边界是一个凸包，在现有的子网合并算法中，通常是基于子网间的凸包进行合并，以凸包的上顶点和下顶点为基础，提取相邻凸包之间的底线和顶线，即合并的起始线与终止线，合并过程中伴随着三角形的删除与生成。由于凸包边界形态复杂，这类合并算法的处理需要较为细致，较容易产生裂缝和重叠三角形而导致最终构网无法顺利完成。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是:提出一种，可以避免三角子网拼合过程中产生裂缝和重叠三角形，简化Delaunay三角子网的拼合过程,从而提高Delaunay三角网构网的效率。为了解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案是:一种，包括以下步骤:第一步、对平面空间进行矩形划分得到若干互相拼接的矩形区域，将落在同一矩形区域内的所有点作为该矩形区域的子点集合，在划分的矩形顶点处插入角点，并将该角点添加到与其相邻的矩形区域的子点集合内；第二步、分别对添加角点后的子点集合构建Delaunay三角子网；第三步、利用每个矩形区域的子点集合的四个角点将所有Delaunay三角子网进行拼接，得到整个平面空间的Delaunay三角网；第四步、从Delaunay三角网中删除所述第一步中添加的角点以及与所述角点相关的Delaunay三角形；第五步、对Delaunay三角网进行优化,完成平面空间的Delaunay三角网构网；其中对Delaunay三角网进行优化的方法如下:若删除的角点位于Delaunay三角网内部,贝U寻找与所述角点组成Delaunay三角形边的顶点，顺次连接这些顶点形成封闭的多边形，并对该多边形进行Delaunay三角剖分；若删除的角点位于Delaunay三角网边界上，按照顺时针或逆时针方向依次删除边界上插入的角点，寻找与所述边界插入的角点组成Delaunay三角形边的顶点，构成待处理边界点集，并执行以下步骤:A、任取待处理边界点集上的一点为起始点；B、从起始点开始取待处理边界点集中的连续三点；C、若果以起始点和第二点形成的线段以及第二点和第三点形成的线段之间的夹角朝向Delaunay三角网的外侧，贝U连接起始点和第三点，这三点形成一个Delaunay三角形，并转至步骤D，否则执行步骤E ；D、以第三点为第二点，待处理边界点集中的下一点为第三点，重复执行步骤C ；E、以待处理边界点集的下一点为起始点，重复执行步骤B，直到待处理边界点集中最后一点结束。本专利技术的创新点在于:本专利技术将平面空间的Delaunay三角网构网方法中传统的分治算法的三个主要计算过程进行了改进，创造性地将平面空间进行了矩形划分，并在生成子点集合的Delaunay三角子网时引入了矩形顶点作为角点，减少了 Delaunay三角子网构网过程中出现的异常情况，同时角点的引入也简化了 Delaunay三角子网的拼合过程，大大提高了 Delaunay三角网构网的效率。本专利技术还提出了一种以平面空间的矩形分片为基础，采用主从模式，对平面空间的Delaunay三角网构网进行并行化处理的方法，由主机完成耗时较少的平面空间的矩形划分以及Delaunay三角子网的拼合及三角网优化工作，而由从处理机完成耗时较大的生成子点集合的Delaunay三角子网工作,从而进一步提高了 Delaunay三角网构网的效率。本专利技术的还可以平面空间的矩形分片为基础，采用主从模式，对第一步到第五步进行并行化处理的具体方法为:①主机按照给定的分裂次数将平面空间进行矩形划分，在划分的矩形顶点处插入角点，并将该角点加入到与其相邻矩形区域的子点集合内；②对于空闲的从处理机，主机通过网络通信为其分配一个子点集合，在从处理机上进行Delaunay子三角网的计算，主处理机监听其运行结果；③从处理机计算完毕，主处理机接收来自从处理机上的运算结果，若主处理机上还有未分配的子点集合，则继续给当前从处理机分配数据处理任务；④若所有子点集合已经分配完成，且都通过从处理机运算完毕，则主处理机进行Delaunay三角子网的合并计算。本专利技术第一步中提供了一种使用基于栅格统计和二叉树的自适应矩形分片方法对平面空间进行矩形划分，具体方法如下:I)把平面空间划分为M*N的栅格，对数据点集进行遍历，计算每个数据点所属栅格的行列号，并统计每个栅格内的数据点的数量，如果数据点恰好落在栅格线上，则取上侧相邻栅格的行号为该数据点所属栅格的行号，取右侧相邻栅格的列号为该数据点所属栅格的列号；2)若M>N，则在X方向上对列进行检索，当前K列内的总数据点数达到平面空间点集数量的一半时，将平面空间在K列折半对分成两个矩形，同时将M减半；若狀队则在Y方向上对行进行检索，当前L行内的总点数达到点集数量的一半时，将平面空间在L行折半对分成两个矩形，同时将N减半；3)对步骤2)折半对分后的所有矩形使用如步骤2)同样的方法进一步折半对分，直到达到所需要的块数。本专利技术在第二步中，对添加角点后的子点集合使用经典的扫描线算法构建Delaunay三角子网。本专利技术带来的有益效果是:I)本专利技术针对面积较大的平面区域或者数据量较大的点集，采用矩形划分，得到若干较小的矩形子点集合，再对子点集合进行三角划分，最后对三角划分后的子点集合进行拼合。经过矩形划分后大大减小了子点集合中数据点集的数量，提高了构网效率，且每个子点集合的Delaunay三角网生成不受其他子点集合的影响，采用何种生成算法完成可以自由选择，具有很大的灵活性。本专利技术将平面空间的Delaunay三角网构网方法中传统的分治算法的三个主要计算过程进行了改进，创造性地将平面空间进行了矩形划分，并在生成子点集合的Delaunay三角子网时引入了矩形顶点作为角点，减少了 Delaunay三角子网构网过程中出现的异常情况，同时角点的引入也简化了 Delaunay三角子网的拼合过程，大大提高了 Delaunay三角网本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向海量点云数据的基于矩形拼合的Delaunay三角网并行构网方法，包括以下步骤:第一步、对平面空间进行矩形划分得到若干互相拼接的矩形区域，将落在同一矩形区域内的所有点作为该矩形区域的子点集合，在划分的矩形顶点处插入角点，并将该角点添加到与其相邻的矩形区域的子点集合内；第二步、分别对添加角点后的子点集合构建Delaunay三角子网；第三步、利用每个矩形区域的子点集合的四个角点将所有Delaunay三角子网进行拼接，得到整个平面空间的Delaunay三角网；第四步、从Delaunay三角网中删除所述第一步中添加的角点以及与所述角点相关的Delaunay三角形；第五步、对Delaunay三角网进行优化，完成平面空间的Delaunay三角网构网；其中对Delaunay三角网进行优化的方法如下：若删除的角点位于Delaunay三角网内部，则寻找与所述角点组成Delaunay三角形边的顶点，顺次连接这些顶点形成封闭的多边形，并对该多边形进行Delaunay三角剖分；若删除的角点位于Delaunay三角网边界上，按照顺时针或逆时针方向依次删除边界上插入的角点，寻找与所述边界插入的角点组成Delaunay三角形边的顶点，构成待处理边界点集，并执行以下步骤：A、任取待处理边界点集上的一点为起始点；B、从起始点开始取待处理边界点集中的连续三点；C、若果以起始点和第二点形成的线段以及第二点和第三点形成的线段之间的夹角朝向Delaunay三角网的外侧，则连接起始点和第三点，这三点形成一个Delaunay三角形，并转至步骤D，否则执行步骤E；D、以第三点为第二点，待处理边界点集中的下一点为第三点，重复执行步骤C；E、以待处理边界点集的下一点为起始点，重复执行步骤B，直到待处理边界点集中最后一点结束。...

【技术特征摘要】
1.一种面向海量点云数据的基于矩形拼合的Delaunay三角网并行构网方法，包括以下步骤: 第一步、对平面空间进行矩形划分得到若干互相拼接的矩形区域，将落在同一矩形区域内的所有点作为该矩形区域的子点集合，在划分的矩形顶点处插入角点，并将该角点添加到与其相邻的矩形区域的子点集合内； 第二步、分别对添加角点后的子点集合构建Delaunay三角子网； 第三步、利用每个矩形区域的子点集合的四个角点将所有Delaunay三角子网进行拼接，得到整个平面空间的Delaunay三角网； 第四步、从Delaunay三角网中删除所述第一步中添加的角点以及与所述角点相关的Delaunay三角形； 第五步、对Delaunay三角网进行优化,完成平面空间的Delaunay三角网构网；其中对Delaunay三角网进行优化的方法如下: 若删除的角点位于Delaunay三角网内部,贝U寻找与所述角点组成Delaunay三角形边的顶点，顺次连接这些顶点形成封闭的多边形，并对该多边形进行Delaunay三角剖分； 若删除的角点位于Delaunay三角网边界上，按照顺时针或逆时针方向依次删除边界上插入的角点，寻找与所述边界插入的角点组成DeIaunay三角形边的顶点，构成待处理边界点集，并执行以下步骤: A、任取待处理边界 点集上的一点为起始点； B、从起始点开始取待处理边界点集中的连续三点； C、若果以起始点和第二点形成的线段以及第二点和第三点形成的线段之间的夹角朝向Delaunay三角网的外侧，贝U连接起始点和第三点，这三点形成一个Delaunay三角形，并转至步骤D，否则执行步骤E ; D、以第三点为第二点，待处理边界点集中的下一点为第三点，重复执行步骤C； E、以待处理边界点集的下一点为起始点，重复执行步骤B，直到待处理边界点集中最后一点结束。2.根据权利要求1所述的面向海量点云数据的基于矩形拼合的Delau...

【专利技术属性】
技术研发人员：王结臣，芮一康，伍钟洁，陶伟东，倪皓晨，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：