20 августа 2012 в 22:41

Оптимизация алгоритма проверки условия Делоне через уравнение описанной окружности и его применение

• Обработка изображений ,
• Программирование

Расскажу секрет о том, как быстро проверить выполнение условия Делоне для двух треугольников.
Собственно сама оптимизация описана немного ниже(см.«Оптимизация алгоритма проверки условия Делоне через уравнение описанной окружности»), но расскажу обо всем по порядку.

В моем случае триангуляция применяется в трассировке изображения, для разбиения плоскости на примитивные сектора (треугольники). Как известно, она делится также на несколько этапов: корректировка, выявление границ, обход границ, заметание контуров. Это в самом общем виде. Я бы хотел остановиться, думаю, на самом сложном этапе: заметание плоскости.

На входе

После обнаружения и обхода границ на выходе я получил множество внешних контуров. Каждые соприкасающиеся контура имеют разные цвета. Внутри каждого такого контура содержится также известное кол-во внутренних контуров.
Таким образом, с точки зрения «заметания плоскости», если рассматривать внешние контура отдельно, имеем множество точек, каждая из которых имеет по одному соседу справа и слева. Т.е. все точки замкнуты в цепи, нет ни одной одиночной «висячей» точки, а так же в каждой из цепей содержится не менее 3-ех точек (Рисунок 1).

Рисунок 1

Что надо сделать

Нужно заметать фигуру треугольниками.

Поиски

Прочитав книгу не нашел ни одного (хотя бы одного) хоть сколько нибудь подходящего к моему случаю способа построения триангуляции Делоне. Искать другие книги не стал. Да и этой хватило, она привела мысли моей головы в порядок. В итоге изобрел свой «велосипед».

Алгоритм

1) Допустим, для начала, что в рассматриваемой фигуре всего одна последовательность. Тогда все сводится к последовательному забиранию треугольников. Берем любую точку и пытаемся построить треугольник с соседними точками. Если треугольник построить не получилось (линия связывающая эти две точки, пересекается с уже построенными или линия проходит в зоне отчуждения (Рисунок 2), двигаемся к соседней точке, допустим вправо. Когда очередной треугольник найден, заносим его в список (Рисунок 3), а точку из которой он строился удаляем (Рисунок 4).

Рисунок 2

Рисунок 3

Рисунок 4

Еще одно но: при сохранении очередного треугольника необходимо записывать вершины в обходе по часовой стрелке (в правой системе координат). Это пригодится в дальнейшем для уменьшения вычислительных ресурсов.

2) Повторяем шаг 1 пока не заметаем всю плоскость.

3) Если последовательностей несколько, т.е. одна, а внутри её еще одна или более внутренних контуров (Рисунок 1). Тут необходимо рассмотреть каждую последовательность отдельно. Возьмем очередной внутренний контур. Из одного внешнего и одного внутреннего сделаем два одиночных контура. Для этого нужно найти два «порта» из одного контура в другой. Условие для «портов»: они не должны пересекаться между собой(не должны соприкасаться даже концами), не должны пересекаться с линиями контуров (Рисунок 5).

Рисунок 5

Рисунок 6
4) Далее следует ввести поочередно все внутренние последовательности в уже образованные, отделенные друг от друга (пункт 3) последовательности. Сливать нужно с той, которая содержит новую. По определению ни одна внутренняя последовательность не касается и не пересекается с другими(как одной внешней, так и всеми возможными внутренними), так что все пройдет гладко.
Найдя порты (Рисунок 6) легко построить новые последовательности и обойти их пунктами 1 и 2 текущего алгоритма (Рисунок 7).

Рисунок 7

5) После 4-его этапа имеем список треугольников(Рисунок 8). Как бы с задачей уже справились, но осталось сделать картинку красивой: проверить выполнение условия Делоне (Рисунок 9).

Рисунок 8

Рисунок 9

6) Забегая вперед расскажу про шестой пункт. Он заключается в последовательном прогоне по списку полученных треугольников пунктом №5. Сначала метим все треугольники «грязными». В каждом цикле проверяем для каждого треугольника условие Делоне. Если условие не выполняется, то делаем перестроение и помечаем соседей и текущий треугольник «грязными». Если условие выполняется, то метим его чистым. В моей реализации алгоритма, каждый треугольник имеет ссылку на соседей. В этом случае 6-ой пункт работает наиболее быстро.

Подробнее о пятом этапе

Сейчас, на сколько я знаю, существуют два возможных способа определить удовлетворяют треугольники условию Делоне или нет: 1) Проверить сумму противоположных углов. Она должны быть меньше 180. 2) Вычислить центр описанной окружности и посчитать расстояние до 4-ой точки. Всем известно, условие Делоне выполняется, если точка находится за пределами описанной окружности.

Мощность вычислений №1: 10 операций умножения/деления и 13 операций сложения/вычитания.
Мощность вычислений №2: 29 операций умножения/деления и 24 операций сложения/вычитания.

С точки зрения вычислительной мощности, которая высчитывается к примеру в книге , выгоднее вариант №1. Его и реализовал, если бы не… (Рисунок 10). Как оказалось после постановки данного метода на «конвейер», получилась неопределенность. Это вариант, когда сам угол А больше 180 градусов. Он рассматривается в книге как один из отдельных частных методов. А с этим пропадает вся его элегантность, прозрачность и производительность. А так же в последствии оказалось, что метод №2 можно очень существенно оптимизировать.

Рисунок 10

Оптимизация алгоритма проверки условия Делоне через уравнение описанной окружности

Далее чистая математика.

Итак имеем:
Проверка условия для точки M(X, Y) уравнением окружности, проходящей через точки A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3), можно записать в виде:

(a ⋅ (X^2 + Y^ 2) − b ⋅ X + c ⋅ Y − d) ⋅ sign a ≥ 0

Подробности можно взять в великолепной книге . (Нет, не я ее автор)
Итак, sign a - это знак направления обхода, с самого начала я строил треугольники по часовой стрелке, так что его можно опустить (он равен единице).

A(x1 - X, y1 - Y), B(x2 - X, y2 - Y), B(x3 - X, y3 - Y);

D >= 0

Рисунок 11

Просто не правда ли?

Согласно книге, опять же,

(x1^2 + y1^2)*(y2*x3 - x2*y3) + (x2^2 + y2^2)*(x1*y3 - y1*x3) + (x3^2 + y3^2)*(y1*x2 - x1*y2) <= 0

Имеем: 15 операций умножения/деления и 14 операций сложения/вычитания.

Спасибо за внимание. Жду критики.

Список используемой литературы

1. Скворцов А.В. Триангуляция Делоне и её применение. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. – 128 с. ISBN 5-7511-1501-5

В целом, все алгоритмы имеют в своей основе очень простую идею последовательного добавления точек в частично построенную триангуляцию Делоне. Формально это выглядит так.

Дано множество из N точек.

1. На первых трех исходных точках строим один треугольник.

2. В цикле по n для всех остальных точек выполняем шаги 3-5.

3. Очередная n-я точка добавляется в уже построенную структуру триангуляции следующим образом. Вначале производится локализация точки, т.е. находится треугольник (построенный ранее), в который попадает очередная точка. Либо, если точка не попадает внутрь триангуляции, находится треугольник на границе триангуляции, ближайший к очередной точке.

4. Если точка попала на ранее вставленный узел триангуляции, то такая точка обычно отбрасывается, иначе точка вставляется в триангуляцию в виде нового узла. При этом если точка попала на некоторое ребро, то оно разбивается на два новых, а оба смежных с ребром треугольника также делятся на два меньших. Если точка попала строго внутрь какого - нибудь треугольника, он разбивается на три новых. Если точка попала вне триангуляции, то строится один или более треугольников.

5. Проводятся локальные проверки вновь полученных треугольников на соответствие условию Делоне и выполняются необходимые перестроения.

Конец алгоритма.

Ниже приводится подробное описание нескольких алгоритмов.

Жадный алгоритм

Одним из первых был предложен следующий алгоритм построения триангуляции.

Жадный метод - это такой метод, при котором никогда не отменяется то, что уже было сделано ранее. В алгоритме последовательно выполняются следующие шаги.

1. Во множество исходных точек помещаются концы всех структурных отрезков.

2. Генерируются отрезки, соединяющие все пары точек, отрезки сортируются по длине.

3. В триангуляцию вставляются все отрезки структурных линий.

4. В триангуляцию последовательно отбираются отрезки из множества отсортированных по длине отрезков (от более коротких к более длинным). Если отрезок пересекается с каким-нибудь из уже вставленных, то он отбрасывается, иначе вставляется в триангуляцию.

Шаг 4 повторяется, пока не кончатся отрезки.

Заметим, что если все возможные отрезки имеют разную длину, то результат работы этого алгоритма однозначен, иначе он зависит от порядка вставки отрезков одинаковой длины.

Триангуляция называется жадной, если она построена жадным алгоритмом.

Алгоритм "Удаляй и строй"

"Удаляй и строй" не выполняется никаких перестроений. Вместо этого при каждой вставке нового узла (а) сразу же удаляются все треугольники, у которых внутрь описанных окружностей попадает новый узел (б). При этом все удаленные треугольники неявно образуют некоторый многоугольник. После этого на месте удаленных треугольников строится заполняющая триангуляция путем соединения нового узла с этим многоугольником (рис. в).

Рис. 4. Алгоритм "Удаляй и строй"

Данный алгоритм строит сразу все необходимые треугольники в отличие от обычного итеративного алгоритма, где при вставке одного узла возможны многократные перестроения одного и того же треугольника. Однако здесь на первый план выходит процедура выделения контура удаленного многоугольника, от эффективности работы которого зависит общая скорость алгоритма. В целом в зависимости от используемой структуры данных этот алгоритм может тратить времени меньше, чем алгоритм с перестроениями, и наоборот.

Алгоритм "Строй, разбивая"

Алгоритм вставки структурных отрезков "Строй, разбивая" является наиболее простым в реализации и устойчивым в работе.

В нем необходимо, последовательно переходя по треугольникам вдоль вставляемого отрезка, находить точки его пересечения с рёбрами триангуляции. В этих точках пересечения нужно поставить но-вые узлы триангуляции, разбив существующие рёбра и треугольники на части. После этого все вновь построенные треугольники долж-ны быть проверены на выполнение условия Делоне и при необходимости перестроены, не затрагивая фиксированных рёбер.

Рис. 5. Алгоритм "Строй, разбивая"

В некоторых случаях недостатком данного алгоритма вставки может быть создание большого числа дополнительных узлов и рёбер триангуляции. В то же время в других случаях этот недостаток становится преимуществом, не позволяя образовываться длинным узким треугольникам, что особенно ценится при моделировании рельефа.

Другое преимущество этого алгоритма вставки по сравнению с последующими проявляется при попытке вставки структурного отрезка в триангуляцию, в которой среди пересекаемых им рёбер есть фиксированные. Такие рёбра, как и все остальные, просто разбиваются на две части.

Алгоритм с индексированием центров треугольников k-D - деревом

В алгоритме триангуляции с индексированием центров треугольников k-D-деревом в k-D-дерево (при k = 2) помещаются только центры треугольников. При удалении старых треугольников необходимо удалять их центры из k-D-дерева, а при построении новых - заносить.

Для выполнения поиска треугольника, в который попадает текущая вставляемая в триангуляцию точка, необходимо выполнить нестандартный точечный запрос к k-D-дереву. Поиск в дереве необходимо начинать с корня и спускаться вниз до листьев. В случае если потомки текущего узла k-D-дерева (охватывающий потомки прямоугольник) не покрывают текущую точку, то необходимо выбрать для дальнейшего спуска по дереву потомка, ближайшего к точке поиска.

В результате будет найден некоторый треугольник, центр которого будет близок к заданной точке. Если в найденный треугольник не попадает заданная точка, то далее необходимо использовать обычный алгоритм поиска треугольника из простого итеративного алгоритма построения триангуляции Делоне.

Для количественной оценки качества построенной триангуляции определим два типа критериев топологический и геометрически .

Топологический критерий основан на ближайших соседях точки из множества. В идеальном случае точка имеет для двумерной области 6 соседей, для трехмерной 12 соседей. Топологическую оценку получим с помощью формулы (1), где - общее количество точек в области, - степень или количество соседних точек с вязаных с внутренней точкой.

Геометрический критерий основан на разнице вписанной и описанной окружности вокруг расчетного треугольного элемента. Геометрическую оценку получим с помощью формулы (2), где - количество треугольников, - радиус вписанной окружности, - радиус описанной окружности.

Алгоритмы построения триангуляции

Для построения триангуляции существует большое количество алгоритмов. Они различаются между собой трудоёмкостью, сложностью реализации на ЭВМ, подходами к построению. Подробнее об алгоритмах можно узнать в книге А.В. Скворцова . Рассмотрим некоторые алгоритмы.

Одним из первых был предложен жадный алгоритм построения триангуляции. Триангуляция Делоне называется жадной, если она построена с помощью жадного алгоритма. Трудоемкость работы жадного алгоритма при некоторых его улучшениях составляет . В связи со столь большой трудоемкостью на практике он почти не применяется. Рассмотрим алгоритм по шагам:

Шаг 1. Генерируется список всех возможных отрезков, соединяющих пары исходных точек, и он сортируется по длинам отрезков.

Шаг 2. Начиная с самого короткого, последовательно выполняется вставка отрезков в триангуляцию. Если отрезок не пересекается с другими ранее вставленными отрезками, то он вставляется, иначе он отбрасывается.

Заметим, что если все возможные отрезки имеют разную длину, то результат работы этого алгоритма однозначен, иначе он зависит от порядка вставки отрезков одинаковой длины.

Итеративный алгоритм имеют в своей основе очень простую идею последовательного добавления точек в частично построенную триангуляцию Делоне. Сложность данного алгоритма складывается из трудоёмкости поиска треугольника, в который на очередном шаге добавляется точка, трудоёмкости построения новых треугольников, а также трудоёмкости соответствующих перестроений структуры триангуляции в результате неудовлетворительных проверок пар соседних треугольников полученной триангуляции на выполнение условия Делоне. Рассмотрим алгоритм по шагам:

Шаг 1. На первых трех исходных точках строим один треугольник.

Шаг 2. В цикле по для всех остальных точек выполняем шаги 3-5.

Шаг 3. Очередная -я точка добавляется в уже построенную структуру триангуляции следующим образом. Вначале производится локализация точки, т.е. находится треугольник (построенный ранее), в который попадает очередная точка. Либо, если точка не попадает внутрь триангуляции, находится треугольник на границе триангуляции, ближайший к очередной точке.

Шаг 4. Если точка попала на ранее вставленный узел триангуляции, то такая точка обычно отбрасывается, иначе точка вставляется в триангуляцию в виде нового узла. При этом если точка попала на некоторое ребро, то оно разбивается на два новых, а оба смежных с ребром треугольника также делятся на два меньших. Если точка попала строго внутрь какого-нибудь треугольника, он разбивается на три новых. Если точка попала вне триангуляции, то строится один или более треугольников.

Шаг 5. Проводятся локальные проверки вновь полученных треугольников на соответствие условию Делоне и выполняются необходимые перестроения.

При построении новых треугольников возможны две ситуации, когда добавляемая точка попадает либо внутрь триангуляции, либо вне её. В первом случае строятся новые треугольники и число выполняемых алгоритмом действий фиксировано. Во втором необходимо построение дополнительных внешних к текущей триангуляции треугольников, причём их количество может в худшем случае равняться? 3. Однако за все шаги работы алгоритма будет добавлено не более треугольников, где - общее число исходных точек. Поэтому в обоих случаях общее затрачиваемое время на построение треугольников составляет.

Цепной алгоритм один из первых эффективных алгоритмов построения триангуляции основан на процедуре регуляризации планарного графа и триангуляции монотонных многоугольников . Трудоемкость этого алгоритма составляет, где - количество исходных отрезков. Рассмотрим алгоритм по шагам:

Шаг 1. Из множества исходных структурных отрезков формируем связанный планарный граф (Рисунок 4,а).

Шаг 2. Выполняется регуляризация графа, т.е. добавляются новые рёбра, не пересекающие другие, так что каждая вершина графа становится смежной хотя бы с одной вершиной выше неё и одной ниже. Регуляризация выполняется в два прохода с помощью вертикального плоского заметания . В первом проходе снизу вверх последовательно находятся все вершины, из которых не выходят рёбра, ведущие вверх. Например, на (Рисунок 4,б) такой является вершина B. Проводя горизонтальную линию, обнаруживаем ближайшие пересекаемые ею слева и справа рёбра графа AD и EF. Затем в четырехугольнике DEHG находим самую низкую вершину и проводим в неё ребро из B. Аналогично выполняется второй проход сверху вниз (Рисунок 4,в). В результате работы этого шага каждая область планарного графа становится монотонным многоугольником.

Шаг 3. Каждую область графа необходимо разбить на треугольники. Для этого можно воспользоваться алгоритмом невыпуклого слияния двух триангуляций (Рисунок 4,г).

Рисунок 4. Схема работы цепного алгоритма триангуляции: а) - исходные отрезки; б - проход снизу вверх регуляризации графа; в) - проход сверху вниз; г) - триангуляция монотонных многоугольников

Для реализации цепного алгоритма лучше всего использовать структуры данных, в которых рёбра представляются в явном виде, например «Двойные рёбра» или «Узлы, рёбра и треугольники» .

Недостатком цепного алгоритма является то, что о форме получаемой триангуляции ничего заранее сказать нельзя. Это не оптимальная триангуляция, не жадная и не триангуляция Делоне с ограничениями. В цепном алгоритме могут получаться очень длинные вытянутые треугольники.

Для улучшения качества полученной триангуляции можно проверить все пары смежных треугольников, не разделенных структурным ребром, на выполнение условия Делоне и при необходимости произвести перестроения. В результате будет получена триангуляция Делоне с ограничениями.

Основные определения и свойства

Триангуляцией называется планарный граф, все внутренние области которого являются треугольниками.

Свойства:

· Триангуляция Делоне взаимно однозначно соответствует диаграмме Вороного для того же набора точек.

· Как следствие: если никакие четыре точки не лежат на одной окружности, триангуляция Делоне единственна.

· Триангуляция Делоне максимизирует минимальный угол среди всех углов всех построенных треугольников, тем самым избегаются "тонкие" треугольники.

· Триангуляция Делоне максимизирует сумму радиусов вписанных шаров.

· Триангуляция Делоне минимизирует дискретный функционал Дирихле.

· Триангуляция Делоне минимизирует максимальный радиус минимального объемлющего шара.

· Триангуляция Делоне на плоскости обладает минимальной суммой радиусов окружностей, описанных около треугольников, среди всех возможных триангуляций.

Рис 1. Триангуляция.

Выпуклой триангуляцией называется такая триангуляция, для которой минимальный многоугольник, охватывающий все треугольники, будет выпуклым. Триангуляция, не являющаяся выпуклой, называется невыпуклой.

Задачей построения триангуляции по заданному набору двумерных точек называется задача соединения заданных точек непересекающимися отрезками так, чтобы образовалась триангуляция.

Говорят, что триангуляция удовлетворяет условию Делоне, если внутрь окружности, описанной вокруг любого построенного треугольника, не попадает ни одна из заданных точек триангуляции.

Триангуляция называется триангуляцией Делоне, если она является выпуклой и удовлетворяет условию Делоне.

Рис 2. Триангуляция Делоне.

Метод пустого шара Делоне. Построение в общем случае

Воспользуемся пустым шаром, который мы будем перемещать, изменяя его размер так, чтобы он мог касаться точек системы {А}, но всегда оставался пустым.

Итак, поместим в систему точек {А} пустой шар Делоне. Это всегда возможно, если выбрать шар достаточно малым. Начнем увеличивать его радиус, оставляя центр шара на месте. В какой-то момент поверхность шара встретит некоторую точку i системы {А}. Это обязательно произойдет, ибо в нашей системе нет неограниченно больших пустот. Будем продолжать увеличивать радиус пустого шара так, чтобы точка i оставалась на его поверхности. Для этого придется двигать центр шара от точки i. Рано или поздно шар достигнет своей поверхностью другой точки системы {А}.

Рис.3

Симплексы Делоне заполняют пространство без щелей и наложений.

Описанная сфера любого симплекса не содержит внутри себя других точек системы.

Пусть это будет точка j. Продолжим увеличивать радиус нашего шара, сохраняя уже обе точки на его поверхности. Увеличиваясь, шар достигнет какой-то третьей точки системы, точки k. В двумерном случае наш "пустой круг" в этот момент зафиксируется, т.е. станет невозможным дальнейшее увеличение его радиуса при сохранении круга пустым. При этом мы выявляем элементарную двумерную конфигурацию трех точек (i,j,k), определяющую некий треугольник, особенностью которого является то, что внутри его описанной окружности нет других точек системы {А}. В трехмерном пространстве шар не определяется тремя точками. Продолжим увеличивать его радиус, сохраняя все три найденные точки на его поверхности. Это будет возможно до тех пор, пока поверхность шара не встретится с четвертой точкой l системы. После этого движение и рост пустого шара станут невозможными. Найденные четыре точки (i,j,k,l) определяют вершины тетраэдра, который характерен тем, что внутри его описанной сферы нет других точек системы {А}. Такой тетраэдр называется симплексом Делоне.

Симплексом в математике называют простейшую фигуру в пространстве данной размерности: тетраэдр - в трехмерном пространстве; треугольник - в двумерном. Произвольная тройка (четверка) точек системы, не лежащих в одной плоскости, всегда определяет некий симплекс. Однако он будет симплексом Делоне только с том случае, если его описанная сфера пуста. Другими словами, симплексы Делоне определяются особым выбором троек (четверок) точек в системе {А}.

Мы построили один симплекс Делоне, однако, помещая пустой шар в различные места и повторяя ту же процедуру, можно определить и другие. Утверждается, что совокупность всех симплексов Делоне системы {А} заполняет пространство без наложений и щелей, т.е. реализует разбиение пространства, но на этот раз на тетраэдры. Это разбиение называется разбиением Делоне (рис.3).

Применение триангуляции Делоне

Часто триангуляции Делоне применяются в евклидовом пространстве. Минимальное евклидово остовное дерево гарантированно располагается на триангуляции Делоне, поэтому некоторые алгоритмы пользуются триангуляцией. Также через триангуляцию Делоне приближённо решается евклидова задача о коммивояжёре.

В двумерной интерполяции триангуляция Делоне разбивает плоскость на самые "толстые" треугольники, насколько это возможно, избегая слишком острых и слишком тупых углов. По этим треугольникам можно строить, например, билинейную интерполяцию.

Еще одной часто возникающей в геоинформатике задачей является построение экспозиций склонов. Здесь требуется определить доминирующие направления склонов по странам света и разбить поверхность на регионы, в которых доминирует некоторое определенное направление. Так как для горизонтальных участков поверхности определение экспозиции не имеет смысла, то в отдельный регион выделяют области, являющиеся горизонтальными или имеющие незначительный уклон, например б<5 о. По странам света деление обычно выполняется на 4, 8 или 16 частей.

Рис.4.

Задача расчета экспозиций склонов обычно используется для анализа освещенности Земли. В связи с этим часто возникает потребность дополнительного учета текущего положения Солнца, т.е. экспозиция вычисляется как направление между нормалью к треугольнику и направлением на Солнце.

Таким образом, каждый треугольник триангуляции может быть проклассифицирован по принципу принадлежности к тому или иному региону. После этого нужно просто вызвать алгоритм выделения регионов.

ТЕПЛОВ А.А. , бакалавр, МГТУ имени Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение ЭВМ и информационные технологии», Москва, [email protected]

МАЙКОВ К.А. , д.т.н., профессор, МГТУ имени Н.Э. Баумана, кафедра «Программное обеспечение ЭВМ и информационные технологии», Москва, [email protected]

Модифицированный алгоритм
триангуляции Делоне

Приведены результаты сравнительного анализа методов триангуляции Делоне, обладающих высоким быстродействием и низкой ресурсоемкостью. Обосновывается выбор прототипа для последующей модернизации применительно кпостроению динамических трехмерных объектов в реальном времени с практически необходимой степенью детализации. Предложен алгоритм интервального разбиения массива точек триангуляции в соответствии с плотностью распределения, позволяющий избежать ошибок при аппаратной реализации. Проведен анализ предложенного модифицированного алгоритма триангуляции Делоне

Введение

Одним из этапов, определяющих ресурсоемкость построения динамических 3D объектов с заданной степенью детализации, является триангуляция . На практике возникает необходимость определения прототипа метода триангуляции, удовлетворяющего требованию высокого быстродействия и низкой ресурсоемкости с последующей модификацией для конкретного класса задач.

Постановка решаемых задач

Ряд практических задач характеризуется необходимостью моделирования 3D объектов, описанных соответствующим набором точек с неизвестным законом распределения. Примером подобных задач является моделирование горной гряды или сложных и нерегулярных поверхностных структур, значения высот которых заранее получены средствами дистанционного зондирования. В этом случае необходимо произвести триангуляцию на исходном наборе точек, обеспечивающую наибольшую «степень правильности» треугольников, для которой характерно исключение построения «тонких» треугольников с минимальным значением суммы радиусов описанных окружностей.

Проблема «степени правильности» треугольников решается триангуляцией, удовлетворяющей условию Делоне .

Известные алгоритмы триангуляции Делоне можно разделить на следующие четыре категории : итеративные алгоритмы, алгоритмы слияния, двухпроходные алгоритмы и пошаговые; основные особенности указанных алгоритмов рассматриваются ниже.

Итеративные алгоритмы построения триангуляции Делоне

В итеративных алгоритмах реализуется последовательное добавление точек в частично построенную триангуляцию Делоне . Трудоемкость итеративных алгоритмов Делоне определяется как O(N2) , а для случая равномерного распределения точек – O(N) . Недостатками итеративных алгоритмов Делоне являются большое число итеративных циклов, зависимость алгоритма сортировки от структуры исходных данных, а также необходимость проверки на условие Делоне в каждом цикле. Преимущества итеративных алгоритмов Делоне – простота реализации и высокое быстродействие выбора эффективного алгоритма сортировки, основывающегося на определенном наборе входных данных .

Алгоритмы построения триангуляции Делоне слиянием

Алгоритмы слияния реализуют разбиение исходного множества точек на ряд подмножеств, в которых производится построение триангуляций с последующим объединением ряда решений . Трудоемкость алгоритмов слияния составляет всреднем O(N) . Алгоритмам слияния свойственна избыточность, определяемая необходимостью построения выпуклых областей для «узких» полос , а следовательно, формированием длинных, «узких» треугольников , перестраиваемых при слиянии. Алгоритмы слияния обладают высоким быстродействием, что обуславливает их практическое преимущество.

Двухпроходные алгоритмы построения триангуляции Делоне

Преимущественная особенность двухпроходных алгоритмов состоит в том, что на первом цикле строится некоторая триангуляция без учета условия Делоне, которая на втором этапе модифицируется согласно условию Делоне . Трудоемкость двухпроходных алгоритмов составляет в среднем O(N) , а в наименее благоприятном случае – O(N 2) . Недостатком двухпроходных алгоритмов Делоне является необходимость в большом количестве сортировок длякаждой полосы. В то же время данный алгоритм характеризуется высоким быстродействием, т.к. очередной треугольник, попадающий в триангуляцию, не подвергается проверке на удовлетворение условию Делоне, требующему значительных аппаратных ресурсов.

Пошаговые алгоритмы построения триангуляции Делоне

Алгоритмы пошагового построения реализуют лишь треугольники, удовлетворяющие условию Делоне в конечной триангуляции, а поэтому не требуют перестроения . При большой концентрации точек применение пошагового клеточного алгоритма является нецелесообразным. Трудоемкость данного алгоритма в среднем составляет O(N), а в худшем случае – O(N 2).

Выбор прототипа для модификации триангуляции Делоне

Практические особенности задачи построения динамических 3D-объектов в реальном времени определяют такие требования к алгоритмам триангуляции Делоне, как высокое быстродействие и низкая ресурсоемкость. Как следует изприведенных выше результатов анализа, рассмотренные алгоритмы не удовлетворяют в полной мере этим требованиям. Поэтому возникает необходимость построения алгоритма, который не зависит от разбиения области триангуляции напримитивы, содержащие точки самой триангуляции, и не требует проверки условия Делоне на каждой итерации добавления текущего треугольника в исходную триангуляцию.

Из приведенных выше результатов сравнительного анализа следует, что двухпроходные алгоритмы триангуляции Делоне, в частности двухпроходной веерный алгоритм , лишь частично удовлетворяют критериям высокого быстродействия и низкой ресурсоемкости.

Однако алгоритмы данного типа нуждаются в модификации в целях повышения быстродействия применимо к задачам реального времени. Двухпроходной веерный алгоритм избыточен в определении центра масс точек. Определяя координату точки центр масс по OX или OY, при большом количестве точек нецелесообразно вычислять значение среднего арифметического, и при больших значениях координат точек может произойти переполнение данных, что повлечет за собой ошибку или сбой программы. Поэтому целесообразно все значения точек триангуляции разделить на интервалы по оси X на Δх 1 , Δх 2 , Δх 3 ... Δх n и по оси Y на Δy 1 , Δy 2 , Δy 3 ... Δy n . Также необходимо определить количество точек, принадлежащих соответствующим интервалам по осям X и Y. Результирующие формулы получения центра координат масс точек имеют следующий вид:

• х c – x-координата точки центра масс;
• Δх i – i-й интервал на оси X;
• X max – максимальное значение по оси X среди всех точек триангуляции;
• X min – минимальное значение по оси X среди всех точек триангуляции;

• y c – y-координата точки центра масс;
• n i – количество точек на i-м интервале;
• Δy i – i-й интервал на оси Y;
• Y max – максимальное значение по оси Y среди всех точек триангуляции;
• Y min – минимальное значение по оси Y среди всех точек триангуляции.

Последующие этапы триангуляции реализуются согласно классическому веерному алгоритму . Схема разработанного модифицированного веерного алгоритма триангуляции Делоне представлена на рис. 1.

Наиболее трудоемкими этапами в представленной схеме являются этапы сортировки и построения триангуляции до выпуклой. В качестве алгоритма сортировки был выбран алгоритм слияния , а в качестве алгоритма построения выпуклой триангуляции – алгоритм Грэхема . Оба алгоритма работают за приемлемое время и являются наиболее предпочтительными в практическом аспекте среди своих представителей.

Анализ модифицированного веерного алгоритма триангуляции Делоне

Из приведенной на рис. 1 схемы видно, что значение времени построения триангуляции модифицируемым веерным алгоритмом определяется выражением:

• T 1 ,T 2 – значения времени вычислений оптимального числа интервалов по осям X и Y соответственно;
• T 3 ,T 4 – значения времени вычислений X min и X max соответственно;
• T 5 ,T 6 – значения времени вычислений Y min и Y max соответственно;
• T 7 ,T 8 – значения времени вычислений величин интервалов по осям X и Y соответственно;
• T 9 – значение времени вычисления величин полярного угла каждой точки массива относительно точки A(X c ,Y c);
• T 10 – значение времени сортировки слиянием всех точек по полярному углу относительно точки A(X c ,Y c);
• T 11 – значение времени построения ребра от каждой точки массива к точке A(X c ,Y c);
• T 12 – значение времени достроения триангуляции до выпуклой;
• T 13 – значение времени перестроения триангуляции, удовлетворяющей условию Делоне;
• n – массив значений координат точек.

Рассмотрим каждую временную зависимость отдельно.

При определении оптимального числа интервалов по оси X и Y, воспользуемся правилом Стерджеса , согласно которому количество интервалов n определяется как:

• N – общее число наблюдений величины;
• [x] – целая часть числа x.

Очевидно, что временные зависимости T 1 и T 2 имеют константные представления c 1 и c 2 .

На этапах определения значений X min , X max , Y min , Y max псевдокод будет выглядеть следующим образом:

Xmin ← M

for i ← 1 to lenght(M) – 1

If Xmin › M[i]

Xmin ← M[i]

Xmax ← M

for i ← 1 to lenght(M) – 1

If Xmax < M[i]

Xmax ← M[i]

Ymin ← M

for i ← 1 to lenght(M) – 1

If Ymin › M[i]

Ymin ← M[i]

Ymax ← M

for i ← 1 to lenght(M) – 1

If Ymax < M[i]

Ymax ← M[i]

Из вышеуказанного псевдокода отчетливо видно, что время нахождения максимального или минимального значения величин x или y имеет линейную зависимость O(N), следовательно, T 3 (n), T 4 (n),T 5 (n),T 6 (n), имеют временную характеристику O(N) соответственно.

Схема определения значений интервалов по оси X представлена на рис. 2.

Из выше представленной схемы также видна линейная временная зависимость O(N), т.к. в определении величин участвует весь набор координат значений массива точек. Схема определения величин интервалов по оси Y имеет аналогичную структуру и временные характеристики, следовательно, временная зависимость для T 7 (n) и T 8 (n) имеет вид O(N).

Схема определения значений полярного угла для исходного массива точек представлена на рис. 3.

В виде псевдокода данная схема будет выглядеть следующим образом:

for points to points

# Если точка лежит на оси координат между I и IV четвертями

If point.x ≥ Xc and point.y = Yc

Point.angle ← 0

# Если точка лежит строго в I четверти

Else if point.x > Xc and point.y > Yc

Foundation ← |point.x – Xc|

Point.angle ← arctg(perpendicular/foundation)

# Если точка лежит на оси координат между I и II четвертями

Else if point.x = Xc and point.y > Yc

Point.angle ← p/2

# Если точка лежит строго в II четверти

Else if point.x < Xc and point.y > Yc

Foundation ← |point.y – Yc|

Point.angle ← p/2 + arctg(perpendicular/foundation)

# Если точка лежит на оси координат между II и III четвертями

If point.x < Xc and point.y = Yc

Point.angle ← p

# Если точка лежит строго в III четверти

If point.x < Xc and point.y > Yc

Foundation ← |point.x – Xc|

Perpendicular ← |point.y – Yc|

Point.angle ← p + arctg(perpendicular/foundation)

# Если точка лежит на оси координат между III и IV четвертями

If point.x = Xc and point.y < Yc

Point.angle ← 3p/2

# Если точка лежит строго в IV четверти

If point.x > Xc and point.y < Yc

Foundation ← |point.y – Yc|

Perpendicular ← |point.x – Xc|

Point.angle ← 3p/2 + arctg(perpendicular/foundation)

Очевидно, что временная характеристика определения значений полярного угла для исходного массива координат точек имеет вид O(N), следовательно, T 9 (n) = O(N).

Как показано в , сортировка слиянием имеет временную зависимость вида O(N), следовательно, T 10 (n) = O(NlnN).

Схема построения ребра, соединяющего точки исходного массива, представлена на рис. 4.

Псевдокод вышеуказанной схемы будет иметь вид:

for i ← 0 to length(Points) – 1

Draw(Xc,Yc,Points[i].x, Points[i].y)

Временная характеристика также линейна, следовательно, T 11 (n) = O(N).

Достроение получившейся триангуляции до выпуклой осуществляется согласно алгоритму Грэхема . В качестве входных данных процедуры выступает множество точек Q, где |Q|≥3. В ней вызывается функция Top(S), которая возвращает точку, находящуюся на вершине стека S, не изменяя при этом его содержимое. Кроме того, используется также функция NextToTop(S), которая возвращает точку, расположенную в стеке S, на одну позицию ниже от верхней точки; стек S при этом не изменяется.

Graham(Q)

Пусть p 0 – точка из множества Q с минимальной координатой.

Пусть ‹p 1 , p 2 ,...,p N › – точки множества Q, отсортированные

В порядке возрастания полярного угла.

Push(p 0 ,S)

Push(p 1 ,S)

for i=2 to N do

While угол, образованный точками NextToTop(S), Top(S) и pi,

Образуют не левый поворот

# при движении по ломаной, образованной этими

# точками, движение осуществляется прямо или вправо

Do Pop(S)

Push(pi,S)

return S

Время работы процедуры Graham равно O(NlnN), где N=length(Q). Как несложно показать, что циклу while потребуется время O(N), а сортировка полярных углов займет O(NlnN) времени, откуда и следует общая асимптотика процедуры Graham, следовательно, T 12 (n) = O(NlnN).

Временная характеристика перестроения триангуляции, удовлетворяющей условию Делоне, как показано в , имеет линейную зависимость O(N), таким образом, T 13 (n) = O(N).

Если подставить все найденные временные характеристики в выражение (3), то результирующая временная зависимость будет иметь вид:

T(n) = c 1 +c 2 +O(N)+O(N)+O(N)+O(N)+O(N)+O(N)+O(N)+ +O(NlnN)+O(N)+O(NlnN)+O(N)

T(n) = O(NlnN)

Проведенный теоретический анализ временных характеристик модифицированного алгоритма триангуляции Делоне подтверждает работоспособность и высокое быстродействие предложенного алгоритма.

Выводы

В результате проведенного сравнительного анализа практически востребованных алгоритмов триангуляции Делоне, показано, что рассмотренные методы не удовлетворяют требованиям построения в реальном времени динамических трехмерных объектов с заранее определенной степенью детализации, а следовательно, возникает практическая необходимость их модификации. Предложена модификация веерного двухпроходного алгоритма триангуляции Делоне, функциональной особенностью которого является вычисление значений центра масс массива координат точек триангуляции посредством разбиения массива точек на подмножества по оси X и Y. Произведен анализ временных характеристик модифицированного алгоритма триангуляции Делоне. Указанные вычисления позволяют существенно выиграть в производительности на большом массиве точек при определении координат точки центра масс и избежать переполнения данных, а следовательно, ошибки при программной реализации.

1. Кнут Д.Э. Искусство программирования. Том 1. Основные алгоритмы. – М.: Вильямс, 2008. – 680 с.
2. Кнут Д.Э. Искусство программирования. Том 3. Сортировка и поиск. – М.: Вильямс, 2008. – 800 с.
3. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – М.: Институт компьютерных исследований, 2002. – 656 с.
4. Скворцов А. В. Триангуляция Делоне и ее применение. – Томск: Изд-во Томского университета, 2002. – 128 с.
5. Скворцов А.В. Построение триангуляции Делоне за линейное время. – Томск: Изд-во Томского университета, 1999. – С.120-126.
6. Скворцов А.В., Мирза Н.С. Алгоритмы построения и анализа триангуляции. – Томск: Изд-во Томского университета, 2006. – 168 с.
7. Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. Алгоритмы: построение и анализ, 3-е изд.: Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2013. – 1328 с.
8. Шайдуров В.В. Многосеточные методы конечных элементов. – М.: Наука, 1989. – 288 с.
9. Sturges H. (1926). The choice of a class-interval. J. Amer. Statist. Assoc., 21, 65-66.

Ключевые слова: виртуальная реальность, триангуляция на заданном массиве точек, триангуляция Делоне, построение динамических трехмерных объектов.

The modified Delaunay’s triangulation algorithm

Teplov A.A. , Bachelor, MSTU Bauman, Department of "Software and Information Technologies", Moscow, [email protected]

Maikov K.A. , Doctor of Technical Sciences, Professor, MSTU Bauman, Department of "Software and Information Technologies", Moscow, [email protected]

Abstract: The results of the comparative analysis of the virtually popular methods of the Delaunay’s triangulation with high performance and low resource consumption are described in this article. The choice of the method for further modernization with the aim of building of dynamic 3-D objects in real time with a certain degree of detail is justified. One of the main stages of a fibered the two-pass algorithm of the Delaunay’s triangulation is modified. There is the proposal of the algorithm for the interval partitioning of the cell array of the triangulation in accordance with the density of distribution, allowing to avoid the errors in the hardware implementation.

Keywords: virtual reality, triangulation on a given cell array, Delaunay’s triangulation, building of dynamic 3-D objects.

Вконтакте