Voronoi图

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基于Voronoi图的离散点云重构技术研究

基于Voronoi图的离散点云重构技术研究

基于Voronoi图的离散点云重构技术研究Voronoi图是数学中的一种重要概念,它对于离散点云重构技术有着不可替代的作用。

在本文中,笔者将介绍基于Voronoi图的离散点云重构技术的研究进展,并探讨其在实际应用中的意义。

一、Voronoi图的基本概念和性质Voronoi图又称为泰森多边形,是一种将空间平面分割成若干个区域的图形。

在平面上给定一组点,每个点都将平面划分成一个由该点控制的区域,这个区域被称为该点的Voronoi区域。

Voronoi图的边缘是由两个点之间的中垂线组成的,这些中垂线将平面分割成若干个小区域。

Voronoi图具有以下性质:1. 对于平面上的任意一个点,它位于与其最近的离散点的Voronoi区域之中。

2. 对于Voronoi图的任意一条边,它的两侧Voronoi区域的点到该边的距离相等。

3. Voronoi图的每个顶点是由三个离散点组成的。

4. Voronoi图是由一组点唯一确定的。

二、基于Voronoi图的离散点云重构技术基于Voronoi图的离散点云重构技术是一种通过计算Voronoi图重构离散点云的方法。

这种方法的主要思路是通过计算Voronoi图的边缘来确定离散点云的形状。

这种方法的实现过程包括以下几个步骤:1. 根据离散点云的坐标计算出Voronoi图的边缘和顶点。

2. 对Voronoi图进行三角剖分,将Voronoi图中的每个小区域分割成若干个三角形。

3. 利用离散点云和Voronoi图的信息,生成三维模型。

基于Voronoi图的离散点云重构技术在计算机图形学和计算机视觉领域中具有重要的应用价值。

它可以帮助我们更好地理解三维物体的形状和结构,从而为形状分析、目标检测等应用提供了重要的技术支持。

三、基于Voronoi图的离散点云重构技术在实际应用中的意义基于Voronoi图的离散点云重构技术在实际应用中有着广泛的应用,以下是一些典型的应用:1. 三维模型重建在针对某个物体进行三维扫描的时候,设备通常会记录下该物体在空间中的离散点云,重构该物体的三维模型就需要用到基于Voronoi图的离散点云重构技术。

三维Voronoi图的动态实现与研究

三维Voronoi图的动态实现与研究

三维Voronoi图的动态实现与研究曹锐创石奇偲黄棱潇摘要在计算几何中,离散点构造Voronoi图是一个非常基础且应用广泛的问题。

N个离散点按照最邻近原则划分区域,每个点与它的最近邻区域相关联。

本实验重点研究Voronoi图的三维情况,运用分块的方法动态实现了单一Voronoi细胞和三维Voronoi图的构造。

同时,本实验对均匀分布的随机点产生的性质进行了一系列研究和分析。

关键字:三维Voronoi图,单一Voronoi细胞,分块,均匀分布1.引言在二维(平面)情况下,Voronoi图是由一组连接两邻近点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。

N个在平面上有区别的点,按照最邻近原则划分平面。

每个离散点则各自拥有一个细胞区域,区域内部的点到相对应的离散点距离最近。

在高维情况下,连接两邻近点直线的垂直平分不再是直线,形成Voronoi图的细胞则会从平面上的多边形转变为高维的多面体。

Voronoi图的平面情况和三维情况的区别不光体现在细胞的构成上。

平面情况下,由于可以应用欧拉公式,我们能知道构成Voronoi图的顶点和边数和离散点数为相同数量级。

但涉及到三维情况:首先,每个细胞区域构成多了面的概念;其次,构成细胞的顶点数和边数在数量级上也有了质变,可以达到离散点数数量级的平方。

这为构造三维Vonoroi图带来了困难,导致了时间复杂度和空间复杂度的增加。

三维Voronoi图主要有Quickhull[11]和分块动态实现[12]两种算法,但它们的时间复杂性最差情况下都可以达到θ(n2)。

实验中,我们首先动态实现了单一Voronoi细胞的构造。

事实上,在许多物理应用中,人们更关注的仅是几个单一Voronoi细胞,而不是整个Voronoi图的构造。

运用单一Voronoi 细胞的构造,结合分块方法,我们动态的构造三维Vonoroi图。

尽管在最差情况下,时间复杂性可以达到θ(n2),但如果考虑离散点是随机均匀分布的,实验结果显示平均复杂度随着离散点数的增加线性增长。

浅析平面Voronoi图的构造及应用.ppt

浅析平面Voronoi图的构造及应用.ppt

编写容易 分治法构造Delaunay三角剖分法 易于理解
Voronoi图的构造
用分治法构造角最优三角剖分,首先要对点集依照X坐 标排序。如果点集内点的个数小于等于三,那么可以直接构 造,否则将点集拆分成为两个含点数目近似的点集进行构造, 最后合并这两个点集。
点集内含点 个数为2的
情况
点集内含点 个数为3的
新增点
Voronoi图拓宽解题思路 原来障碍点
接下来,由于人还可以从走廊边与障碍物之间通过,那么对于每一个障 碍点(x,y)我们可以在走廊壁上增加障碍点(x,0),(x,W),一共增加2n个障碍 点 。 另外 在走 廊开 始和尽 头增 加四个 障碍 点( -W,0),(-W,W), (L+W,0),(L+W,W)这四个点与其它点之间距离不小与W,这样就 不影响结果。然后对于这3n+4个点求Voronoi图。
Ta
c
a
Tb b
Voronoi图与平面MST问题
根据这个条件,我们可以得到一个新的方案,构造角 最优三角剖分,然后计算最小生成树,总的时间复杂度是 O(n log n)。
可能大家会问这样一个问题:
除了距离问题,Voronoi图还有什么用呢?
我想告诉大家!Voronoi图不仅能快速解决距离问题
Voronoi图还可以扩宽我们的解题思路



D C
B
所求点
A
Voronoi图的在信息学中的应用
根据刚才分析的两种情况,我们可以构造两种方 案。第一种方案针对所求点为过三个点的圆的圆心的 状态,我们枚举三个点,求出它们组成的三角形的外 心和半径,然后枚举其它的点,看它们是不是在这个 圆中。第二种方案是枚举两个点的中垂线,求出中垂 线与矩形的交点,然后根据这三个点来计算最远位置, 进行判断。

空间分析-Voronoi图构建方法与应用

空间分析-Voronoi图构建方法与应用
( si s ) n s
湖北大学资源环境学院
i 1
王新生 2019/3/9
点集分布的判别标准
当某个点集的空间分布为规则分布时,CV是 低的。当为集群分布时,在集群(“类”)内的 Voronoi多边形面积较小,而在集群间的面积较大, CV是高的。但是,应该注意的是,规则的周期结 构也会导致较高的CV值;周期性重复出现的集群 分布也会形成高的CV值。 Duyckaerts and Godefroy (2000)提出了三 个建议值,当点集为随机分布时,CV值为57% (包括从33%到64%);当点集为集群分布时, CV值为92%(包括大于64%);当点集为规则分 布时,CV值为29%(包括小于33%)
湖北大学资源环境学院
的随机分布,不同于泊 松分布的两种情况是空间规则分布和集群分布。 Voronoi分割可以帮助我们判断点集的空间分布属 于那一种形式。当点集在平面上呈现泊松分布时, Voronoi多边形面积是有变化的,有些是面积大的 Voronoi多边形,有些是面积小的Voronoi多边形。 Voronoi多边形面积的变化性是很容易通过其方差来估 计的。变异系数(the coefficient of variation, CV)是 Voronoi多边形面积的标准差与平均值的比值,它可以 衡量现象在空间上的相对变化程度。 n 标准差计算公式: 2

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王新生 2019/3/9
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王新生 2019/3/9
任意形状发生元Voronoi图构建的栅格方法
1 d ( p ,p d ( p ,p w , w i) i) i 2 w i 1
wi1>0、wi2是加权Voronoi图的权重。 当 wi2=0 时 产 生 倍 增 的 加 权 Voronoi 图

Voronoi图

Voronoi图
目前矢量方法用离散点集代替线面,使空间实体的完整性 遭到破坏,同时生成的V图,要经过复杂的识别和修补工 作,这是一个尚待克服的困难;
增添法的基本步骤:
①搜索最邻近单元和相邻单元
最邻近单元为Pn+1所在原V图中某点 的Voronoi多边形Vk以及原来与它 相邻的若干个多边形及相应生成 元;
②局部更新
对于各邻近单元,首先与最邻近单
元Vk中Pk作中垂线,并找其余Vk 的交点,由于Vk是凸多边形,因 而只产生两个交点1、2,1与2连 线把与Vk相关的单元分为“两 半”:与Pn+1“相关的一半”及 “不相关的一半”,使Pn+1与相 关一半的各生成元Pk+1, Pk+2…作 中垂线围成各封闭多边形,即是
增添法 部件合成法
(一)对偶生成法
对偶生成法:主要是指生成V图时先生成其对偶元 Delaunay三角网,再通过做三角网每一三角形三条 边的中垂线,形成以每一三角形顶点为生成元的多 边形网 。
对偶生成法生成V图
对偶生成法的关键是Delaunay三角网的生成。
Delaunay三角网的特性: 任一三角形外接圆内部包含其他点; 三角形均衡或三边均衡,其最小角最大; 使三角网总边长最小; 在确定的n个点上,构造的Delaunay三角网网形唯一。
部件合成
(四)矢量方法生成V图的分析
以上三种方法是矢量方法中常用的,随着并行处理技术的 发展,V图生成页、也出现了并行算法,它使各生成元同 时进行各点的V图计算;
矢量方法生成V图的算法和数据结构都较为复杂,其生成 元是基于离散点集的,对于实际的地理信息,这远远不够, 应该拓展成点、线、面、体及其组合的复杂形体;
Vi Vj
PV1 V2 ...Vn R2 (假定到Pi为0的点不算在Vi内)

Voronoi图和Delaunay三角剖分

Voronoi图和Delaunay三角剖分

Voronoi图和Delaunay三⾓剖分刷题的时候发现了这么⼀个新的东西:Voronoi图和Delaunay三⾓剖分发现这个东西可以O(nlogn)解决平⾯图最⼩⽣成树问题感觉⾮常棒然后就去学了..看的,感谢n+e的耐⼼教导..Voronoi图是个啥Delaunay三⾓剖分最优三⾓剖分就是使每⼀个三⾓形的外接圆都不包含其他的点的三⾓剖分这个算法就是求最优三⾓剖分的简单来说就是分治合并对于点数⼩于等于3的可以直接连边合并的时候1)先找到两边最下⾯的点,这个可以⽤凸包求,然后连边2)对于现在得到的两个点p1、p2,找到⼀个点连接着p1且由这三个点的外接圆不包含别的任何点,并删除这个外接圆经过的边,p2也是如此3)看现在找出来的两个点y1、y2,找其中⼀个点使得它与p1、p2的外接圆不包含另外⼀个点,使其与对应的点连边4)重复(2)(3)直到⽆边可连对n+e代码的修改⼀开始压根不知道怎么实现这个算法的时候去看了看n+e的代码..发现他的代码中每次都要遍历p1和p2的所有边,这样的做法在特殊的图⾥⾯是O(n2)的可以说他⾃⼰出的数据偏⽔??(雾然后看了上⾯那篇详细的⽂章,发现它的边是按照顺时针或者逆时针的⽅向进⾏取边的,这样遇到的边要不删掉要不就是最优的所以我开了⼀个双向链表来储存边,使得边是按照(−π2,3π2]顺时针排列然后就会发现细节⼀⼤堆..调了我3天的东西就直接放上来好了判断⼀个点是否在某三个点的外接圆内在⾥⾯有讲,但是貌似图都爆掉了??就是把点映射到z=x2+y2的抛物⾯上,这三个点就会形成⼀个新的平⾯,然后再判断剩下的那个点和这个平⾯的关系即可下⾯放⼏张n+e给我的图⽚⽅便理解?抛物⾯z=x2+y2其实第三张图应该很清晰了吧..在圆内的点都会在平⾯下⽅,⽽在圆外的都会在平⾯上⽅这个⽤三维叉积点积判⼀下就好了Code下⾯就贴⼀下我3天的成果吧..还有什么问题请指教..bzoj4219#include <cstdio>#include <cstring>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cmath>#include <vector>#define eps 1e-10using namespace std;const int Maxn = 100010;double _max(double x, double y) { return x > y ? x : y; }double _min(double x, double y) { return x < y ? x : y; }struct node {int y, nxt, frt, opp;}a[Maxn<<3]; int first[Maxn], last[Maxn], num[Maxn<<3], now;int sta[Maxn], tp;int pb(int x, int k, int y) {int u = num[now++];a[u].y = y; a[u].frt = k;if(k){a[u].nxt = a[k].nxt;if(a[k].nxt) a[a[k].nxt].frt = u;else last[x] = u;a[k].nxt = u;} else {if(first[x]) a[first[x]].frt = u;else last[x] = u;a[u].nxt = first[x]; first[x] = u;}return u;}int pf(int x, int k, int y) {int u = num[now++];a[u].y = y; a[u].nxt = k;if(k){a[u].frt = a[k].frt;if(a[k].frt) a[a[k].frt].nxt = u;else first[x] = u;a[k].frt = u;} else {if(last[x]) a[last[x]].nxt = u;else first[x] = u;a[u].frt = last[x]; last[x] = u;}return u;}void del(int x, int k) {num[--now] = k;if(a[k].nxt) a[a[k].nxt].frt = a[k].frt;else last[x] = a[k].frt;if(a[k].frt) a[a[k].frt].nxt = a[k].nxt;else first[x] = a[k].nxt;}double _abs(double x) { return x < 0 ? -x : x; }int zero(double x) { return _abs(x) < eps ? 1 : 0; }struct Point {double x, y;Point(double x = 0, double y = 0) : x(x), y(y) {}bool operator<(const Point &A) const { return zero(x-A.x) ? y < A.y : x < A.x; } Point operator-(const Point &A) const { return Point(x-A.x, y-A.y); }}list[Maxn]; int n; double X, Y;double Cross(Point A, Point B) { return A.x*B.y-B.x*A.y; }double Dot(Point A, Point B) { return A.x*B.x+A.y*B.y; }double dis(Point A) { return sqrt(Dot(A, A)); }double dis(int x, int y) { return dis(list[y]-list[x]); }struct Point3 {double x, y, z;Point3(double x = 0, double y = 0, double z = 0) : x(x), y(y), z(z) {}Point3 operator-(const Point3 &A) const { return Point3(x-A.x, y-A.y, z-A.z); } };double Dot(Point3 A, Point3 B) { return A.x*B.x+A.y*B.y+A.z*B.z; }Point3 Cross(Point3 A, Point3 B) { return Point3(A.y*B.z-A.z*B.y, A.z*B.x-A.x*B.z, A.x*B.y-A.y*B.x); } Point3 t(Point A) { return Point3(A.x, A.y, A.x*A.x+A.y*A.y); }bool incir(Point D, Point A, Point B, Point C) {if(Cross(B-A, C-A) < -eps) swap(B, C);Point3 aa = t(A), bb = t(B), cc = t(C), dd = t(D);return Dot(Cross(bb-aa, cc-aa), dd-aa) < -eps;}bool incir(int D, int A, int B, int C) { return incir(list[D], list[A], list[B], list[C]); }void divi(int L, int R) {if(L == R) return;if(L+1 == R){int k1 = pb(L, 0, R); int k2 = pf(R, 0, L);a[k1].opp = k2; a[k2].opp = k1;return;}int mid = L+R>>1, i, j, k;divi(L, mid); divi(mid+1, R);int p1 = 0, p2 = 0; tp = 0;for(i = L; i <= R; i++){while(tp > 1 && Cross(list[i]-list[sta[tp-1]], list[sta[tp]]-list[sta[tp-1]]) > eps) tp--;sta[++tp] = i;}for(i = 1; i < tp; i++) if(sta[i] <= mid && sta[i+1] > mid){ p1 = sta[i]; p2 = sta[i+1]; break; }int kp1, kp2;for(kp1 = last[p1]; kp1; kp1 = a[kp1].frt){if(Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], list[p2]-list[p1]) < eps || Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], Point(0,1)) < -eps) break; }int k1 = pb(p1, kp1, p2);for(kp2 = first[p2]; kp2; kp2 = a[kp2].nxt){if(Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], list[p1]-list[p2]) > -eps || Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], Point(0,1)) > eps) break; }int k2 = pf(p2, kp2, p1);a[k1].opp = k2; a[k2].opp = k1;while(1){int np1 = 0, np2 = 0;for(; kp1; kp1 = a[kp1].frt){if(Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], list[p2]-list[p1]) > -eps){if(Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], Point(0,1)) > -eps) continue;else break;}if(a[kp1].frt && incir(a[a[kp1].frt].y, p1, p2, a[kp1].y)) del(a[kp1].y, a[kp1].opp), del(p1, kp1);else { np1 = kp1; break; }}for(; kp2; kp2 = a[kp2].nxt){if(Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], list[p1]-list[p2]) < eps){if(Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], Point(0,1)) < -eps) continue;else break;}if(a[kp2].nxt && incir(a[a[kp2].nxt].y, p1, p2, a[kp2].y)) del(a[kp2].y, a[kp2].opp), del(p2, kp2);else { np2 = kp2; break; }}if(!np1 && !np2) break;if(!np2 || (np1 && !incir(a[kp2].y, p1, p2, a[kp1].y))){p1 = a[kp1].y;k2 = pf(p2, kp2, p1);for(kp1 = last[p1]; kp1; kp1 = a[kp1].frt){if(Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], list[p2]-list[p1]) < eps || Cross(list[a[kp1].y]-list[p1], Point(0,1)) < -eps) break; }k1 = pb(p1, kp1, p2);a[k1].opp = k2; a[k2].opp = k1;} else {p2 = a[kp2].y;k1 = pb(p1, kp1, p2);for(kp2 = first[p2]; kp2; kp2 = a[kp2].nxt){if(Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], list[p1]-list[p2]) > -eps || Cross(list[a[kp2].y]-list[p2], Point(0,1)) > eps) break; }k2 = pf(p2, kp2, p1);a[k1].opp = k2; a[k2].opp = k1;}}}struct enode {int x, y; double d;enode(int x = 0, int y = 0, double d = 0) : x(x), y(y), d(d) {}bool operator<(const enode &A) const { return d < A.d; }}e[Maxn<<4]; int el;int fa[Maxn];int ff(int x) { return fa[x] == x ? x : fa[x] = ff(fa[x]); }int main() {int i, j, k;scanf("%d%lf%lf", &n, &X, &Y);for(i = 1; i <= n; i++) scanf("%lf%lf", &list[i].x, &list[i].y);now = 1;for(i = 1; i <= n<<3; i++) num[i] = i;sort(list+1, list+n+1);divi(1, n);for(i = 1; i <= n; i++){e[++el] = enode(i, n+1, _min(list[i].x, Y-list[i].y));e[++el] = enode(i, n+2, _min(list[i].y, X-list[i].x));for(k = first[i]; k; k = a[k].nxt) e[++el] = enode(i, a[k].y, dis(i, a[k].y)/2.0); }sort(e+1, e+el+1);for(i = 1; i <= n+2; i++) fa[i] = i;for(i = 1; i <= el; i++){int fx = ff(e[i].x), fy = ff(e[i].y);if(fx != fy){fa[fx] = fy;if(ff(n+1) == ff(n+2)){ printf("%lf\n", e[i].d); return 0; }}}return 0;}⼩总结??虽然这次搞这个东西⽤的时间很长.. 但是收获还是很⼤的..最后差那么⼏个点wa还是很想放弃的..但是还是坚持下了来了嘛..加油啊..Processing math: 100%。

沃罗诺伊图(VoronoiDiagram,也称作Dirichlettessellation。。。

沃罗诺伊图(VoronoiDiagram,也称作Dirichlettessellation。。。

沃罗诺伊图(VoronoiDiagram,也称作Dirichlettessellation。

沃罗诺伊图(Voronoi Diagram,也称作Dirichlet tessellation,狄利克雷镶嵌)是由俄国数学家建⽴的空间分割算法。

灵感来源于⽤凸域分割空间的思想。

在⼏何,晶体学建筑学,地理学,⽓象学,信息系统等许多领域有⼴泛的应⽤。

泰森多边形法,荷兰⽓候学家A·H·Thiessen提出了⼀种根据离散分布的⽓象站的降⾬量,来计算平均降⾬量的⽅法,即将所有相邻⽓象站连成三⾓形,作这些三⾓形各边的,将每个三⾓形的三条边的的交点(也就是的圆⼼)连接起来得到⼀个多边形。

⽤这个多边形内所包含的⼀个唯⼀⽓象站的来表⽰这个内的降⾬强度,并称这个多边形为。

如图,其中虚线构成的多边形就是泰森多边形。

泰森多边形每个顶点是每个三⾓形的圆⼼。

泰森多边形也称为图,或图。

⼀、⽂档⽬的本⽂描述了在geomodel模块中,⽣成泰森多边形所使⽤的算法。

⼆、概述GIS和地理分析中经常采⽤泰森多边形进⾏快速插值,和分析地理实体的影响区域,是解决邻接度问题的⼜⼀常⽤⼯具。

荷兰⽓候学家A·H·Thiessen提出了⼀种根据离散分布的⽓象站的降⾬量来计算平均降⾬量的⽅法,即将所有相邻⽓象站连成三⾓形,作这些三⾓形各边的垂直平分线,于是每个⽓象站周围的若⼲垂直平分线便围成⼀个多边形。

⽤这个多边形内所包含的⼀个唯⼀⽓象站的降⾬强度来表⽰这个多边形区域内的降⾬强度,并称这个多边形为泰森多边形。

如图1,其中虚线构成的多边形就是泰森多边形。

泰森多边形每个顶点是每个三⾓形的外接圆圆⼼。

泰森多边形也称为Voronoi图,或dirichlet图。

泰森多边形的特性是:1,每个泰森多边形内仅含有⼀个离散点数据。

2,泰森多边形内的点到相应离散点的距离最近。

3,位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的距离相等。

泰森多边形可⽤于定性分析、统计分析、邻近分析等。

Voronoi图

Voronoi图
目前矢量方法用离散点集代替线面,使空间实体的完整性 遭到破坏,同时生成的V图,要经过复杂的识别和修补工 作,这是一个尚待克服的困难;
对于光滑、不光滑组合曲线及相应组合成的封闭面域,尽 管可用折线逼近,但折线毕竟不是曲线,在曲线光滑处, 每一点都是转折点,而化为折线,折线交接处的点就成为 唯一转折点,性质突变处。
义G的Voronoi图V(G)为
V(G)={V(g1),V(g2),…,V(gn)} 一般V图特性在广义V图中类似存在。
5.2 V图生成方法
V图有着按距离划分邻近区域的普遍特性,应 用范围广。
生成V图的方法很多,一般分为两种: 矢量方法 栅格方法
一、生成V图的矢量方法
矢量方法生成V图大多是对点实体。 方法分为:对偶生成法
义G的Voronoi图V(G)为
V(G)={V(g1),V(g2),…,V(gn)}
V图是与距离紧密相关的,而距离值是由尺度所 基本定义的。不同尺度,距离的概念不一样, 数值往往也不一样,因此不同的尺度空间,有 不同的V图。上述定义同样可推广到3维。
(二)广义Voronoi图
拓展Voronoi图为广义Voronoi图具有广泛意义。
(二)性质
假设平面上有n个离散点,其对应的Voronoi多边
形分别为V1,V2…Vn, Voronoi多边形之间除边
界外,其交集为空集,所有Voronoi多边形的并集 为二维平面R2,即
Vi Vj
PV1 V2 ...Vn R2 (假定到Pi为0的点不算在Vi内)
V1 V2 ...Vn R2
V图、障碍V图、广义V图的多边形边界提供了点、 线、面全形态,障碍、非障碍完备空间,广义加 权距离的等距线、等比线、等势线等,是具有严 密数学意义且极广泛使用价值的轨迹线。

维诺图(VoronoiDiagram)分析与实现

维诺图(VoronoiDiagram)分析与实现

维诺图(VoronoiDiagram)分析与实现一、问题描述1.Voronoi图的定义又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。

2.Voronoi图的特点(1)每个V多边形内有一个生成元;(2)每个V多边形内点到该生成元距离短于到其它生成元距离;(3)多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相等;(4)邻接图形的Voronoi多边形界线以原邻接界线作为子集。

3.Voronoi的应用在计算几何学科中的重要地位,由于其根据点集划分的区域到点的距离最近的特点,其在地理学、气象学、结晶学、航天、核物理学、机器人等领域具有广泛的应用。

如在障碍物点集中,规避障碍寻找最佳路径。

二、算法分析与设计Voronoi图有着按距离划分邻近区域的普遍特性,应用范围广。

生成V图的方法很多,常见的有分治法、扫描线算法和Delaunay三角剖分算法。

1.建立Voronoi图方法和步骤本次实验采用的是Delaunay三角剖分算法。

主要是指生成Voronoi图时先生成其对偶元Delaunay三角网,再找出三角网每一三角形的外接圆圆心,最后连接相邻三角形的外接圆圆心,形成以每一三角形顶点为生成元的多边形网。

如下图所示。

建立Voronoi图算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网,即构建Delaunay三角网。

建立Voronoi图的步骤为:(1)离散点自动构建三角网,即构建Delaunay三角网。

对离散点和形成的三角形编号,记录每个三角形是由哪三个离散点构成的。

(2)计算每个三角形的外接圆圆心,并记录之。

(3)遍历三角形链表,寻找与当前三角形pTri三边共边的相邻三角形TriA,TriB和TriC。

(4)如果找到,则把寻找到的三角形的外心与pTri的外心连接,存入维诺边链表中。

如果找不到,则求出最外边的中垂线射线存入维诺边链表中。

(5)遍历结束,所有维诺边被找到,根据边画出维诺图。

voronoi图的原理和应用

voronoi图的原理和应用

Voronoi图的原理和应用1. 什么是Voronoi图Voronoi图,也被称为泰森多边形、Dirichlet图或Voronoi多边形,是一种在计算几何学中被广泛应用的图形。

它是由若干个点在平面上产生的一系列曲线分隔而成的区域。

该图形以每个点为中心,将离得最近的点组成的区域划分开来。

2. Voronoi图的原理•步骤1:给定一组点集P,例如2D平面上的点•步骤2:对于每个点p∈P,根据离该点最近的点q∈P,生成一条从点p到点q的线段•步骤3:根据所有的线段形成的区域,将平面划分成多个区域,每个区域都由一个独立的点p∈P和其离该点最近的点q∈P确定3. Voronoi图的性质•Voronoi图是一种分割几何空间的图形,它将平面划分成若干个不重叠区域•每个Voronoi图的区域都由一个独立的点和最近的点共同确定•Voronoi图中的每条边都是由两个不同点之间的中垂线构成•Voronoi图的边界是由无穷远处的点所确定•Voronoi图满足唯一性,即给定一组点集,对应的Voronoi图是唯一的4. Voronoi图的应用4.1 计算几何学Voronoi图在计算几何学中有着广泛的应用。

它可以用于解决近似最近邻问题、最近点问题、空间索引和空间分析等。

通过构建Voronoi图,可以有效地进行空间数据查询和分析,以及空间关系的判断。

4.2 计算机图形学Voronoi图在计算机图形学中也有着重要的应用。

例如,在计算多边形的外包围盒时,可以使用Voronoi图的性质来进行快速计算。

利用Voronoi图生成的泰森多边形,可以用于三角剖分、分形图像生成和模拟等方面。

4.3 地理信息系统在地理信息系统中,Voronoi图被广泛应用于空间数据的分析和处理。

例如,通过构建基于Voronoi图的空间索引,可以实现快速的空间查询和聚类分析。

同时,Voronoi图还可以用于边界识别、地块划分和地理信息可视化等方面。

4.4 无线通信Voronoi图还可以用于无线通信系统中的基站规划和覆盖范围分析。

voron tap原理

voron tap原理

voron tap原理
Voronoi图是一种用于描述空间分割的数学方法。

它基于一组离散的点,通过将空间分割为相邻区域,并使每个区域内的点到其相应的离散点的距离最近。

这种分割产生了一种多边形网格,称为Voronoi单元,这些单元由空间中的点组成,使得每个点都位于其相应Voronoi单元的内部。

Voronoi图的原理可以通过以下步骤来解释:
1. 首先确定一组离散的点,这些点被称为生成点或种子点。

2. 然后,以这些生成点为中心,在空间中创建一系列的区域,使得每个区域内的点到其最近的生成点的距离最小。

3. 这些区域的边界形成了Voronoi图的边界,而生成点则定义了Voronoi图的顶点。

4. 最终,Voronoi图将空间分割为一组多边形区域,其中每个区域都与其最近的生成点相关联。

Voronoi图在许多领域都有广泛的应用,包括地理信息系统、计算几何学、生物学等。

在计算机图形学中,Voronoi图常用于生成自然景观、模拟地形和创建艺术效果。

在工程和建筑领域,Voronoi图也被用于优化设计和规划空间布局。

总之,Voronoi图的原理基于离散点之间的距离关系,通过将空间分割为相邻区域来描述空间的特征,具有广泛的应用前景和理论基础。

Voronoi图矢量算法

Voronoi图矢量算法

第七章Voronoi图构建算法(based on Vector)2011.6GIS原理与算法Voronoi图Voronoi图是计算几何中最重要的几何结构之一(紧次于凸壳),它描述了对于一系实体集的邻近性问题。

邮局问题;观测台问题;学校(医院)问题;Voronoi图Voronoi图的概念是由Dirichlet在1850年首先提出; 俄国数学家Voronoi于1907年在文章中做了进一步阐述,并提出高次方程化简;气象学家Thiessen在1911年为了提高大面积气象预报结果,应用Voronoi图对观测站进行划分观测区域(多边形);为了纪念这些科学家的成就,这种结构被称为Dirichlet剖分或Voronoi图或Thiessen多边形。

主要内容Definitions & Properties (定义和性质) Vector Algorithm (矢量算法)Order-k VD (多阶VD)Line and area VD (线和面的VD)Minkowski metric VD (M度量VD)Other Voronoi diagram (其他VD)Applications (应用)}iProperties(1)假设:集合S中,没有四点是共圆的。

Voronoi图是度数为三的正则图(图论),即:Voronoi图的每一个顶点恰好是图解的三条边的交点。

在S中,pi的每一个最邻近点确定一条Voronoi图多边形的一条边。

多边形V(i)是无界的当且仅当pi是集合S的凸壳的边界上的一个点。

对于S的Voronoi图的每一个顶点v,圆C(v)不包含S 的其它的点(最大空圆)。

Properties of D(p)& V(p)Each Voronoi region2、Vector Algorithm•自Shamos和Hoey[1975]把Voronoi图作为一种有效的数据结构引入计算机领域,并成为计算几何领域的主要研究热点之一。

Voronoi图

Voronoi图

Voronoi图定义任意两点p 和q 之间的欧氏距离,记作 dist(p, q) 。

就平面情况而言,我们有dist(p, q) = (px-qx)2+ (py-qy)2设P := {p1, …, pn}为平面上任意 n 个互异的点;这些点也就是基点。

按照我们的定义,所谓P对应的Voronoi图,就是平面的一个子区域划分——整个平面因此被划分为n 个单元(cell ),它们具有这样的性质:任一点q位于点pi 所对应的单元中,当且仅当对于任何的pj∈Pj, j≠i,都有dist(q, pi)<dist(q, pj)。

我们将与P对应的Voronoi图记作Vor(P)。

“Vor(P) ”或者“Voronoi图”所指示的仅仅只是组成该子区域划分的边和顶点。

在Vor(P)中,与基点pi 相对应的单元记作V (pi)——称作与pi 相对应的Voronoi单元(Voronoi cell)。

上图是Voronoi图,下图的蓝色点围成的区域(凸包)是它对应的Delaunay三角剖分。

任给平面上两点p 和q ,所谓 p 和q 的平分线(bisector),就是线段 pq 的垂直平分线。

该平分线将平面划分为两张半平面(half-plane)。

点 p 所在的那张开半平面记作 h(p, q) ,点 q 所在的那张开半平面记作 h(q, p) 。

请注意,r ∈ h(p, q) 当且仅当 dist(r, p) < dist(r, q) 。

据此,可以得出如下观察结论:V (pi) = ∩ h(pi, pj) , 1≤j≤n, j≠ i也就是说,V (pi)是(n-1)张半平面的公共交集;它也是一个(不见得有界的)开的凸多边形(convex polygon)子区域.很显然,Voronoi顶点到相邻的三个site距离相等;Voronoi边上任意一点到相邻的两个site距离相等;对于任何点q,我们将以q为中心、内部不含P中任何基点的最大圆,称作q关于P的最大空圆(largest empty circle ),记作Cp(q)。

分区加权Voronoi图的性质及其面积计算_马立玲

分区加权Voronoi图的性质及其面积计算_马立玲
加权 V or onoi 图是对 V o ronoi 图(即以 点为 生成 元 的普 通 V or onoi 图)的生成元赋以权 重值而 形成的 V or onoi 图[ 2] , 而分区加权 V or onoi 图是 对加权 Vo ro no i 图的扩 展 。 所谓分 区加权 V oro no i 图 , 就是将各生成元周围划 分为不同的 扇区 , 并给每个扇 区赋以自己 的权重值 , 由此 构造出来的 一种新的 Vo ro noi 图 , 这种 V or onoi 图可用于处理蜂窝制移动通信系统 中的基站优化问题 。 为便于 该应用 , 本文 还给出 了分区 加权 Vo ro noi 图生成 过 程中 形 成的 不 同 类型 区 域面 积 的 计算 方 法。
· 195 ·
图1
Vo ro noi 图的基本性质[ 4] 如下 。 性质 1 生成元 pi 的 V o ronoi 区域 V(pi)无界 的充分必 要条件是 pi ∈ BC H(P), 其中 BC H(P)表示生成 元集合 S 的 凸壳边界 。 性质 2 n 个点的 点集 S 的 Vo ro noi 图至多 有 2n -5 个 顶点和 3n -6 条边 。 性质 3 每个 Vo ro no i 点恰好是 3 条 Vo ro noi 边的交点 。 性质 4 点集 S 中的 点 p i 的 每一 个最 近临 近点 确定 V (pi)的一条边 。 2 .2 加权 V o ronoi 图 定义 2 给定平面 上 n 个点的 集合 S ={p1 , p2 , … , pn}, 对每个生成元 pi(i =1, 2 , … , n), 赋以非 负实数权重 vi(i =1 , 2 , … , n), 称 D(p , pi)=d(p -pi)/ vi 为 p 和 p i 间 的加 权距 离 , 称 V(pi , vi)=∩ {p D(p , pi)<D(p , pj)}为 点 pi 的权重

7-2-Voronoi图栅格算法.

7-2-Voronoi图栅格算法.

GIS原理与算法第七章Voronoi图构建算法(based on Raster)2011.6主要内容预备知识并行生长算法传统距离变换动态距离变换算法栅格算法实例球面V的生成算法原理球面格网算法实例问题讨论??意义矢量算法对于点集十分有效,对于线集变得比较复杂,面状集则非常困难,推广到三维Voronoi图和球面Voronoi图的矢量算法则更为复杂。

算法的复杂性是Voronoi图在动态GIS模型中难以得到广泛应用的主要原因。

为解决这个矛盾,C.Gold & Yang[1992,1996]提出一个点线模型,即把复杂实体分解成点和直线,先构建点线的Voronoi图,再转换为实体的Voronoi 图。

意义•此方法的优点是结构简单,能直接建立实体的四边数据结构和容易处理区域实体的动态变化,•但是此方法缺乏数据的层次结构(即数据综合),难以从根本上解决海量数据的不同层次的综合表达。

扩展模板最简单的距离扩展模板是3×3的正方形模板,其距离扩张如图所示:扩展模板其他模版还有:菱形模版、棋盘模版、八边形模版等:只要上述a,b的取值满足1<b/a<2,那么它就是“欧氏距离”在平面栅格空间的一个整数近似。

(a) 菱形模版(b)棋盘模版(c)八边形模版不同的模板给出的栅格距离不同,如下图:对于这些距栅格VD定义栅格膨胀和腐蚀算子膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是数学形态学的两个基本算子。

A是原始影像,B是结构元。

定义如下:bBbbBbABAABA∈∈=Θ=⊕IU::腐蚀膨胀膨胀和腐蚀算子 膨胀和腐蚀原理:分解图(2)4、动态距离变换算法采用距离变换后,由于取整带来的误差,与欧氏距离之间的差异随距离的增大而增大,如下图:动态距离变换原理实验结果意义与研究现状由于现代测绘及相关技术的发展,人们研究的区域逐渐从局部区域发展到覆盖整个地球。

而地球本身就是一个近似的椭球体,研究球面Voronoi图的生成方法对于全球数据的动态管理和球面空间关系的推理有其重要的意义。

Voronoi图扫描线算法的三维演示

Voronoi图扫描线算法的三维演示

Voronoi图扫描线算法的三维演示1.最近Voronoi图定义及性质Voronoi 图的定义:在平面上有N个独立的站点,而Voronoi图就是把平面分成N个子区域,每个站点都拥有自己的子区域,在这个区域中的任何点q到当前站点的距离比到其他站点的距离最短。

Voronoi 图的性质:图一图二如图一所示,站点与对应的Voronoi边上的点在与的垂直平分线上,以这个点为圆心的圆能够经过与并且圆内无其它站点。

如图二所示,如果一个点是Voronoi定点,则它至少经过三个站点,并且圆内无其它站点。

2.Voronoi图扫描线算法扫描线算法概述:1.通过水平线从上往下扫描站点;2.增量构造,跟踪每个站点对应的结构的变化。

扫描线算法待处理事件:1.如图三所示,图中的红色弧的序列为海岸线,是我们要跟踪处理的数据结构(组织成二叉树)。

图三2.图四中到两个站点及扫描线相等的点为分裂点,为海岸线结构中的重要成分,实际上为二叉树中的内点,而每条弧则为叶子节点。

图四3.图五和图六为两个连续的瞬间,图五中间的那条弧即将消失,取而代之的是Voronoi顶点。

它的两条边为分裂点生长而成。

图五图六我们所用的数据结构:1.用DCEL记录Voronoi图:图七Vertex:点的辅助信息bool inner; 表示该点是不是一个内部点(非边界点)vector<int> inTris; 记录该点所在的三角形号vector<int> inTrisOrd; 记录该点在相应三角形中的编号(只取0,1,2)int startHe; 该点起始半边编号int endHe; 该点终止半边编号(仅对边界点有效)HalfFace3:面辅助信息int he[3]; 记录一个面中三条半边号码HalfEdge:基础半边结构int fv; 起始点int tv; 终止点int fn; 面号int prev; 前一条半边int next; 后一条半边int opp; 对面相反的半边2.海岸线结构,也即是二叉树。

Voronoi图在移动通信领域的应用ppt课件

Voronoi图在移动通信领域的应用ppt课件

谢谢
THANKS
(1)确定增设基站的大致范围D。 (2)以现有基站为生长点画出Voronoi-图。 (3)Voronoi-图中,D内所有节点即为应增设基站的首 选点,△代表增设基站首选点位置。根据地物,地形等客 观因素从中选定一点增设基站。 (4)如果满足要求,结束;否则,将原有基站加上新增 设的基站作为现有基站,转(2),重复上述过程 图 在 无 线 电 信 号 点 选 择 方 面 的 应 用
Vo r o n o i - 图 在 无 线 电 信 号 点 选 择 方 面 的 应 用
蜂窝移动通信网络的设计过程是一个多次反复 的过程。它既需要专业技术人员进行网络参数、 系统参数、无线覆盖区范围的理论设计,也需要 理论设计与实际测试相结合。 在工程项目的实施中,理论设计的结果往往需要 通过实际测试给予证实。通常的做法是对无线电 信号场强作现场实测,来确认理论设计参数的正 确性。另外,对那些地形起伏相当不规则的区域 或者地面物体分布结构的衰减特性不明的情况, 现场测试结果还可用来修正预测的理论模型。
CONTENTS
1 Voronoi-图在基站布局方面的应用 2 Voronoi-图在无线电信号点选择方面的应用 3 Voronoi-图在增设基站方面的应用
1
Vo r o n o i - 图 在 基 站 布 局 方 面 的 应 用
Vo r o n o i - 图 在 基 站 布 局 方 面 的 应 用
3
Voronoi-图在增设基站方面的应用
Vo r o n o i - 图 在 增 设 基 站 方 面 的 应 用
随着用户数量的日益增长和用户密度的增加, 这样就会使通信量增加,这时就会出现蜂窝内 的信道不能为增多的呼叫进行服务的现象。解 决办法就是增设基站,以增大系统的用户容量。 为了既扩容,又保持原有的基站不动,不浪费 原来投资的目的,增设基站的常用办法之一是 小区分裂法。(高用户密度地区,将小区面积划小,

浅析平面voronoi图的构造及应用

浅析平面voronoi图的构造及应用

浅析平面voronoi图的构造及应用平面Voronoi 图是指一种将平面划分为多个区域的图形,使得每个点到其所在区域的边界上的点的距离最近。

Voronoi 图由一组点集构成,每个点集对应一个区域,区域内的点到该区域所在点集的距离最近。

平面Voronoi 图的构造主要通过一些算法来实现,而其应用涵盖了许多领域,如计算几何、计算机图形学、计算机视觉等。

平面Voronoi 图的构造可以通过以下方法实现:1. 暴力搜索法:遍历平面上的每个点,计算其到所有点集的距离,划分到距离最近的点集对应的区域。

这种方法简单直接,但其时间复杂度为O(n^2),其中n为点集的个数。

因此,对于点集数量较大的情况下,构造时间较长。

2. 分治法:将平面分成多个小区域,每个小区域内的点集数量较少。

然后,对每个小区域内的点集构造Voronoi 图,最后将所有小区域内的Voronoi 图合并成总的Voronoi 图。

这种方法可以将构造时间的复杂度降低到O(nlogn),但实现起来相对复杂。

3. 增量法:从一个空的Voronoi 图开始,逐渐添加新的点集到Voronoi 图中。

对于每个新点集,首先找到离其最近的Voronoi 边界,然后在该边界上插入新的边,同时通过恢复和调整来保持Voronoi 图的连通性和完整性。

这种方法构造的Voronoi 图速度较快,但有一定的难度。

平面Voronoi 图的应用十分广泛:1. 几何学应用:平面Voronoi 图可以用于最近点问题,即寻找平面上距离某个点最近的点。

通过计算该点所在的Voronoi 区域,即可找到最近的点。

此外,Voronoi 图还可以用于计算多边形的最近点对,以及判断点在多边形内外等问题。

2. 计算机图形学:平面Voronoi 图可以用于计算包围盒(Bounding Box)和凸包(Convex Hull),以及进行形状合并和拆分等操作。

其可以优化计算机图形学中的光线追踪、视锥剪切和反射折射等算法的效率。

空间分析-voronoi图构建方法与应用

空间分析-voronoi图构建方法与应用

空间数据库查询技术
空间数据库
空间数据库是存储和管理空 间数据的数据库系统,通过 空间数据库查询技术可以快 速获取构建Voronoi图所需的
空间数据。
查询优化
空间数据库查询技术通常采 用查询优化技术,以提高查 询效率,减少构建Voronoi图
所需的时间。
数据存储
空间数据库的数据存储方式 对构建Voronoi图的速度和效 率也有影响,合理的数据存 储方式可以提高构建效率。
详细描述
利用Voronoi图对城市商业设施进行空间分析,可以识别出 商业设施的密集区域和稀疏区域,了解各区域商业设施的竞 争状况和服务范围,有助于优化商业布局,提高城市整体商 业发展水平。
地震灾害影响范围评估
总结词
Voronoi图可用于评估地震灾害的影 响范围,通过对受灾区域进行空间分 析,可以快速识别出受灾严重的区域, 为抢险救灾和灾后重建提供决策支持。
计算几何方法
计算几何
计算几何是构建Voronoi图的重要方法之一,通过计算几何 中的几何对象和算法,能够高效地生成Voronoi图。
常用算法
计算几何中常用的算法包括凸包算法、几何扫描算法等, 这些算法能够提高Voronoi图的构建效率。
精度控制
计算几何方法通常需要精度控制,以确保生成的Voronoi图 满足精度要求。
种群密度估计
通过Voronoi图,可以估计动物种群的密度,了解种群分布和数 量。
移动路径分析
Voronoi图可以用于分析动物的移动路径和活动范围,了解动物 的迁徙和行为模式。
04
Voronoi图的实际案例分 析
城市商业设施分布分析
总结词
通过Voronoi图分析城市中商业设施的分布情况,可以发现 商业设施在空间上的聚集程度和分布规律,为城市规划和商 业布局提供决策依据。

Voronoi图及其应用研究

Voronoi图及其应用研究

接下来,对有限元模型进行网格划分,并根据材料的晶体结构和物理性质设 置相应的本构模型。最后,通过有限元求解器解算方程,得到材料的塑性变形行 为和应力应变曲线。
通过对比不同案例的分析结果,可以得出以下结论: (1)基于Voronoi图的 晶体塑性有限元多晶几何建模能够准确描述材料的塑性变形行为和应力应变曲线。 (2)不同的晶粒尺寸和形状分布会对材料的塑性变形产生影响。较小的晶粒尺寸 和更复杂的晶粒形状会导致材料具有更高的屈服强度和塑性变形能力。
基于图论的图像分割嵌入式应用
基于图论的图像分割技术在许多嵌入式应用中都发挥着重要的作用。下面我 们列举几个典型的例子:
1、无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是近年来研究的热点之一。在无人驾驶汽车中,基于图论的图 像分割技术可以用于识别和区分道路上的各种对象,如车辆、行人、交通标志等。 此外,还可以利用图论中的路径规划算法来制定行驶路径,确保车辆的安全行驶。
1、图像处理:在图像处理中,Voronoi图可用于图像分割、特征提取和图像 增强等方面。例如,将图像中的像素点作为输入点集,通过计算距离和插值,生 成Voronoi图,进而实现图像分割和特征提取。
2、数据挖掘:在数据挖掘中,Voronoi图可用于聚类分析、关联规则挖掘和 频繁项集挖掘等方面。通过将数据点作为输入点集,生成Voronoi图,可以更好 地理解数据分布和结构,从而发现隐藏在数据中的有用信息。
2、简化模型建立:无需手动创建复杂的几何模型,而是通过自动生成的多 晶几何模型进行模拟和分析。
3、优化计算效率:通过使用高效的有限元算法和计算机集群,可以大幅缩 短计算时间。
案例分析
以一个多晶铜材料的晶体塑性有限元分析为例,详细介绍如何基于Voronoi 图的晶体塑性有限元多晶几何建模。首先,根据实验测量的晶粒尺寸和形状分布, 创建代表晶粒的点集合,并生成Voronoi图。然后,将Voronoi图导入有限元分析 软件中,建立有限元模型。在设置边界条件时,需考虑材料的固定约束和加载条 件。
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(二)性质
假设平面上有n个离散点,其对应的Voronoi多边 形分别为V1,V2…Vn, Voronoi多边形之间除边 界外,其交集为空集,所有Voronoi多边形的并集 为二维平面R2,即
Vi ∩ V j = φ P ∪ V1 ∪ V 2 ∪ ... ∪ V n = R V1 ∪ V 2 ∪ ... ∪ V n = R
V图是空间邻近关系客观、全面、准确的体现,V 图给出了邻近的准确量度。邻近决定于空间尺度, 是一种几何关系, 而“邻” 是一种拓扑关系, 两者 不一样。复杂的连续函数内插要在邻近点间进行, V图给出了主影响元、邻近影响元,提供了优良 内插方法的优秀环境。
V图、障碍V图、广义V图的多边形边界提供了点、 线、面全形态,障碍、非障碍完备空间,广义加 权距离的等距线、等比线、等势线等,是具有严 密数学意义且极广泛使用价值的轨迹线。
新加入P 新加入 n+1只改变与 之相关的生成元的 Voronoi多边形,其余 多边形, 多边形 不动。 不动。
(三)部件合成法
部件合成法:是指把生成元点集分为若干个子集, 并且这些子集的并集必须为生成元点集,为避免 不必要的麻烦,这些子集相互的交集尽可能小或 为空集φ。先对这些子集生成子V图,然后把这些 子V图合并,修正其相互影响部分的Voronoi多边 形,从而得到全生成元点集的V图。
(一)V图定义
二维地理空间G是由n个点、线、面实体集合g1, g2,……gn组成的,则称该地理空间是定义了一种尺 度d的量度空间。 设G是由n个实体组成的集合,g1,g2,…,gn ∈ G, 定义gi的Voronoi区域V(gi)为所有到gi距离最小点 (栅格)的集合 V(gi)={p/d(p,gi)≤d(p,gj), i≠j, j=1, 2, …,n} 设G是由n个实体组成的集合,g1,g2,…gn ∈ G,定 义G的Voronoi图V(G)为 V(G)={V(g1),V(g2),…,V(gn)}
5.2 V图生成方法 图生成方法
V图有着按距离划分邻近区域的普遍特性,应 用范围广。 生成V图的方法很多,一般分为两种: 矢量方法 栅格方法
一、生成V图的矢量方法 生成 图的矢量方法
矢量方法生成V图大多是对点实体。 方法分为:对偶生成法 增添法 部件合成法
(一)对偶生成法
对偶生成法:主要是指生成V图时先生成其对偶元 Delaunay三角网,再通过做三角网每一三角形三条 边的中垂线,形成以每一三角形顶点为生成元的多 边形网 。
(二)地图代数的V图生成方法 地图代数的 图生成方法
地图代数V图生成方法可以处理一定尺度空间 下全部点、线、面实体,此方法理论上严密, 算法简洁、高效、精密,并已成为实用化的技 术。这种方法可以很方便地推广到三维及多维。 自学。
5.3 V图的意义和应用 图的意义和应用
一、V图特性
Voronoi多边形图由点集生成扩展为由点、线、面集 生成后,V图就具有了以下特性: (1)每个V多边形内有一个生成元; (2)每个V多边形内点到该生成元距离短于到其它生 成元距离; (3)多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相 等; (4)邻接图形的Voronoi多边形界线以原邻接界线作 为子集。
部件合成
(四)矢量方法生成V图的分析
以上三种方法是矢量方法中常用的,随着并行处理技术的 发展,V图生成页、也出现了并行算法,它使各生成元同 时进行各点的V图计算; 矢量方法生成V图的算法和数据结构都较为复杂,其生成 元是基于离散点集的,对于实际的地理信息,这远远不够, 应该拓展成点、线、面、体及其组合的复杂形体; 目前矢量方法用离散点集代替线面,使空间实体的完整性 遭到破坏,同时生成的V图,要经过复杂的识别和修补工 作,这是一个尚待克服的困难; 对于光滑、不光滑组合曲线及相应组合成的封闭面域,尽 管可用折线逼近,但折线毕竟不是曲线,在曲线光滑处, 每一点都是转折点,而化为折线,折线交接处的点就成为 唯一转折点,性质突变处。
二、生成V图的栅格方法 生成 图的栅格方法
生成V图的栅格方法一般都是在距离变换的基 础上产生的。 生成V图的栅格方法有: 数学形态学距离变换法生成V图 地图代数距离变换法生成V图
(一)数学形态学距离变换法
这种方法在1998年武汉测绘科技大学学报李成 名的论文“基于Voronoi图的空间关系的判定 及模型”中有详细论述。 数学形态学的扩张算法。
增添法的基本步骤:
①搜索最邻近单元和相邻单元 最邻近单元为Pn+1所在原V图中某点 的Voronoi多边形Vk以及原来与它 相邻的若干个多边形及相应生成 元;
②局部更新
对于各邻近单元,首先与最邻近单 元Vk中Pk作中垂线,并找其余Vk 的交点,由于Vk是凸多边形,因 而只产生两个交点1、2,1与2连 线把与Vk相关的单元分为“两 半”:与Pn+1“相关的一半”及 “不相关的一半”,使Pn+1与相 关一半的各生成元Pk+1, Pk+2…作 中垂线围成各封闭多边形,即是 加入Pn+1生成元后的新的Vn+1图。 类此,可不断加入新的生成元, 直至所需。
第五章 Voronoi图 图
主讲教师: 主讲教师:邱春霞 测绘学院
重点内容: 重点内容:
Voronoi图的定义 Voronoi图的生成方法 Voronoi图的应用
Voronoi结构的概念是由俄国数学家 M.G.Voronoi于1908年发现并以他的名字命名 的。它实质是一种在自然界中宏观和微观实 体以距离相互作用的普遍结构,具有广泛的 应用范围。
对偶生成法生成V图
对偶生成法的关键是Delaunay三角网的生成。
Delaunay三角网的特性: 任一三角形外接圆内部包含其他点; 三角形均衡或三边均衡,其最小角最大; 使三角网总边长最小; 在确定的n个点上,构造的Delaunay三角网网形唯一。
(二)增添法
增添法生成V图的基本思想是:假设平面上原有n 个点(生成元),已生成了Vn图,现在增加一个 生成元Pn+1,这时生成新的Vn+1图。由于V图的特 性,加入一个新生成元只与该新生成元所在 Voronoi多边形及与之相邻其它Voronoi多边形 “迎向半边”有关,与这些多边形的“另半边” 无关,也与除它们之外的其它生成元的Voronoi多 边形无关。
(二)V图应用 图应用
最邻近查询 障碍空间上优良的广义内插方
(假定到Pi为0的点不算在Vi内) (假定到Pi为0的点算在Vi内)
多边形内点到该多边形生成元距离最小。 两多边形边界上的点到两对应多边形生成元距 离相等。 在一多边形内,生成元到各个边的距离一般不 同,可由小到大排序,其中有最小,次小…… 表明其周围生成元到该生成元的不同距离。
二、地理空间(二维)对V图的扩展定义 地理空间(二维) 图的扩展定义
V图是与距离紧密相关的,而距离值是由尺度所 基本定义的。不同尺度,距离的概念不一样, 数值往往也不一样,因此不同的尺度空间,有 不同的V图。上述定义同样可推广到3维。
(二)广义Voronoi图 广义 图
拓展Voronoi图为广义Voronoi图具有广泛意义。 设G是由n个实体组成的集合,g1,g2,…,gn ∈ G, 且各实体具有权ki,定义gi的Voronoi区域V(gi)为所 有到gi加权距离最小点(栅格)的集合 V(gi)={p/kid(p,gi)≤kj d(p,gj), i≠j, j=1, 2, …,n} 设G是由n个实体组成的集合,g1,g2,…gn ∈ G,定 义G的Voronoi图V(G)为 V(G)={V(g1),V(g2),…,V(gn)} 一般V图特性在广义V图中类似存在。
5.1 Voronoi图定义 图定义
一、V图基本定义
从Voronoi结构所脱胎的计算几何来看,V图是 对平面n个离散点而言的,它把平面分为几个 区,每一个区包括一个点,该点所在的区是到 该点距离最近点的集合。
(一)定义
设P是一离散点集合P1,P2,…Pn∈P,定义Pi的 Voronoi区域V(Pi)为所有到Pi距离最小点的集合: V(Pi)={P/d(P,Pi)≤d(P,Pj), j≠i,j=1,2,…n} 假设P是一离散点集合,P1,P2,…Pn ∈ P,定义P 的V图V(P)为: V(P)={V(P1),V(P2),…,V(Pn)} 其中Pi称为V图生成元。
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