【摘 要】
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针对直接使用大数据量的离散深度数据实现海底地形可视化时,基于不规则三角网的海底地形建模速度慢、稳健性低的问题,提出一种联合矢积测试的子网合并双向缝合算法,设计了一
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,海洋石油工程股份有限公司
【基金项目】
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国家863计划(2007AA09Z124,2008AA092701);国家科技部国际合作项目(2008DFR70320);国家自然科学基金(41006057,410760566,0872107);中国高等学校博士点基金(20092304110010,20102304120028);水声技术重点实验室基金(9140C2003021003,9140C200403110C20)资助项目
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针对直接使用大数据量的离散深度数据实现海底地形可视化时,基于不规则三角网的海底地形建模速度慢、稳健性低的问题,提出一种联合矢积测试的子网合并双向缝合算法,设计了一种基于二叉树的动态分块合并机制。该算法能够避免相交三角形或线形三角形的产生并使缝合后新生成的初始三角形形状趋于最优,提高了子网合并速度与整个构网程序的稳健性,实现了基于快速Delaunay构网的海底地形建模和三维可视化。实验结果表明,该算法能够明显提高子网合并速度与程序稳健性,适用于大数据量离散测深数据的海底地形绘制。
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