2维Delaunay三角剖分算法


定义:
  • Delaunay三角剖分:给出一种“好的”三角网格定义。

    • 满足空圆特性最大化最小角特性
  • 三角剖分:

    • 假设V是二维实数域上的有限点集,边e是由点集中的点作为端点构成的封闭线段, E为e的集合。那么该点集V的一个三角剖分T=(V,E)是一个平面图G,该平面图满足条件:
      1. 除了端点,平面图中的边不包含点集中的任何点。
      2. 没有相交边。
      3. 平面图中所有的面都是三角面,且所有三角面的合集是散点集V的凸包。
  • Delaunay边:

    • 假设E中的一条边e(两个端点为a,b),e若满足下列条件,则称之为Delaunay边:存在一个圆经过a,b两点,圆内(注意是圆内,圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点,这一特性又称空圆特性
  • Delaunay三角剖分:

    • 定义1:如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边,那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。
    • 定义2:假设T为V的任一三角剖分,则T是V的一个Delaunay三角剖分,当前仅当T中的每个三角形的外接圆的内部不包含V中任何的点
集成工具
参考