10.3969/j.issn.1008-0570.2006.09.045
一种基于格网划分的高Delaunay三角网格化算法
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O(n).
格网、Delaunay三角网、分割-合并算法
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TP319(计算技术、计算机技术)
高等学校博士学科点专项科研项目20050290009
2006-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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127-130