1. 三角剖分與Delaunay剖分的定義
如何把一個散點集合剖分成不均勻的三角形網格,這就是散點集的三角剖分問題,散點集的三角剖分,對數值分析以及圖形學來說,都是極為重要的一項預處理技術,該問題圖示如下:
1.1.三角剖分定義
【定義】三角剖分:假設V是二維實數域上的有限點集,邊e是由點集中的點作為端點構成的封閉線段, E為e的集合,那么該點集V的一個三角剖分T=(V,E)是一個平面圖G,該平面圖滿足條件:
1.除了端點,平面圖中的邊不包含點集中的任何點,
2.沒有相交邊,
3.平面圖中所有的面都是三角面,且所有三角面的合集是散點集V的凸包,
1.2. Delaunay三角剖分的定義
在實際中運用的最多的三角剖分是Delaunay三角剖分,它是一種特殊的三角剖分,先從Delaunay邊說起:
【定義】Delaunay邊:假設E中的一條邊e(兩個端點為a,b),e若滿足下列條件,則稱之為Delaunay邊:存在一個圓經過a,b兩點,圓內(注意是圓內,圓上最多三點共圓)不含點集V中任何其他的點,這一特性又稱空圓特性,
【定義】Delaunay三角剖分:如果點集V的一個三角剖分T只包含Delaunay邊,那么該三角剖分稱為Delaunay三角剖分,
1.3.Delaunay三角剖分的準則
要滿足Delaunay三角剖分的定義,必須符合兩個重要的準則:
1、空圓特性:Delaunay三角網是唯一的(任意四點不能共圓),在Delaunay三角形網中任一三角形的外接圓范圍內不會有其它點存在,如下圖所示:

2、最大化最小角特性:在散點集可能形成的三角剖分中,Delaunay三角剖分所形成的三角形的最小角最大,從這個意義上講,Delaunay 三角網是“最接近于規則化的“的三角網,具體的說是指在兩個相鄰的三角形構成凸四邊形的對角線,在相互交換后,六個內角的最小角不再增大,如下圖所示:

1.4.Delaunay三角剖分的特性
以下是Delaunay剖分所具備的優異特性:
1.最接近:以最近臨的三點形成三角形,且各線段(三角形的邊)皆不相交,
2.唯一性:不論從區域何處開始構建,最終都將得到一致的結果,
3.最優性:任意兩個相鄰三角形形成的凸四邊形的對角線如果可以互換的話,那么兩個三角形六個內角中最小的角度不會變大,
4.最規則:如果將三角網中的每個三角形的最小角進行升序排列,則Delaunay三角網的排列得到的數值最大,
5.區域性:新增、洗掉、移動某一個頂點時只會影響臨近的三角形,
6.具有凸多邊形的外殼:三角網最外層的邊界形成一個凸多邊形的外殼,
1.5.區域最優化處理
理論上為了構造Delaunay三角網,Lawson提出的區域優化程序LOP(Local Optimization Procedure),一般三角網經過LOP處理,即可確保成為Delaunay三角網,其基本做法如下所示:
1.將兩個具有共同邊的三角形合成一個多邊形,
2.以最大空圓準則作檢查,看其第四個頂點是否在三角形的外接圓之內,
3.如果在,修正對角線即將對角線對調,即完成區域優化程序的處理,
LOP處理程序如下圖所示:

2.Delaunay剖分的演算法
Delaunay剖分是一種三角剖分的標準,實作它有多種演算法,
2.1.Lawson演算法
逐點插入的Lawson演算法是Lawson在1977年提出的,該演算法思路簡單,易于編程實作,基本原理為:首先建立一個大的三角形或多邊形,把所有資料點包圍起來,向其中插入一點,該點與包含它的三角形三個頂點相連,形成三個新的三角形,然后逐個對它們進行空外接圓檢測,同時用Lawson設計的區域優化程序LOP進行優化,即通過交換對角線的方法來保證所形成的三角網為Delaunay三角網,
上述基于散點的構網演算法理論嚴密、唯一性好,網格滿足空圓特性,較為理想,由其逐點插入的構網程序可知,遇到非Delaunay邊時,通過洗掉調整,可以構造形成新的Delaunay邊,在完成構網后,增加新點時,無需對所有的點進行重新構網,只需對新點的影響三角形范圍進行區域聯網,且區域聯網的方法簡單易行,同樣,點的洗掉、移動也可快速動態地進行,但在實際應用當中,這種構網演算法當點集較大時構網速度也較慢,如果點集范圍是非凸區域或者存在內環,則會產生非法三角形,
2.2.Bowyer-Watson演算法
Lawson演算法的基本步驟是:
1、構造一個超級三角形,包含所有散點,放入三角形鏈表,
2、將點集中的散點依次插入,在三角形鏈表中找出其外接圓包含插入點的三角形(稱為該點的影響三角形),洗掉影響三角形的公共邊,將插入點同影響三角形的全部頂點連接起來,從而完成一個點在Delaunay三角形鏈表中的插入,
3、根據優化準則對區域新形成的三角形進行優化,將形成的三角形放入Delaunay三角形鏈表,
4、回圈執行上述第2步,直到所有散點插入完畢,
這一演算法的關鍵的第2步圖示如下:

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