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 20 августа 2012 в 22:41

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

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

Триангуляция представляет собой аппроксимацию поверхности моделируемого объекта треугольными пластинами, отстоящими от нее на расстоянии, не превышающем некоторой заданной величины 6. Все треугольные пластины должны стыковаться между собой. Их вершины лежат на поверхности. С набором треугольных пластин легче работать, чем с поверхностью общего вида. Треугольные пластины будем называть треугольниками. Для треугольника достаточно быстро вычисляются расстояние до заданной точки или точка пересечения с заданной прямой в пространстве. Триангуляция граней выполняется для визуального восприятия геометрической модели, поэтому стороны треугольников выбираются, такими, чтобы глаз не мог заметить изломы.

При отображении геометрических объектов по треугольникам на параметрических плоскостях поверхностей должна быть построена пространственная триангуляция граней тела путем вычисления массива точек в пространстве и массива нормалей к граням тела в этих точках по массиву двухмерных точек Для быстрого отображения тел их грани аппроксимируют треугольными пластинами, построенными на точках Нормали требуются для определения поведения световых лучей, взаимодействующих с гранями тела. Тоновые рисунки в предыдущих главах и в данной главе выполнены с использованием триангуляции.

Результатом триангуляции поверхности мы хотим иметь массив двухмерных точек на параметрической плоскости и массив троек целых чисел, являющихся номерами точек в первом упомянутом массиве. Таким образом, каждый треугольник будет представлен тремя номерами его вершин в массиве параметров. По каждой двухмерной точке параметрической области могут быть вычислены пространственная точка на поверхности и нормаль поверхности в ней. Пространственные точки и нормали могут храниться в массивах, аналогичных массиву двухмерных точек.

Остановимся на некоторых способах триангуляции. Для плоских поверхностей существуют экономичные методы триангуляции, в которых треугольники строятся на граничных точках поверхности и не требуется искать точки внутри параметрической области.

Триангуляция Делоне.

Рассмотрим некоторую область на плоскости. Область будем называть выпуклой, если при движении вдоль ее границы приходится поворачивать только в одну сторону (только влево или только вправо). Для триангуляции выпуклых плоских областей можно использовать алгоритм Делоне. Мы не сможем напрямую применить этот алгоритм для триангуляции поверхностей произвольной формы, но мы будем использовать его метод построения треугольников.

Рис. 9.7.1. Выпуклая область с заданными точками внутри

Пусть даны некоторая выпуклая двухмерная область, ограниченная замкнутой ломаной линией, и набор точек внутри этой области (рис. 9.7.1).

Требуется разбить указанную область на треугольники, вершинами которых являются заданные точки внутри области и вершины ограничивающей ее ломаной линии. Треугольники не должны накрывать друг друга, а их стороны могут пересекаться только в вершинах.

Можно построить несколько различных наборов треугольников, заполняющих указанную область. Во всех случаях число треугольников равно , где К - число вершин ограничивающей ломаной, I - число заданных точек внутри области.

Рис. 9.7.2. Выбор третьей точки алгоритма Делоне

Триангуляция области будет триангуляцией Делоне, если внутри описанной вокруг каждого треугольника окружности отсутствуют вершины других треугольников. Триангуляция Делоне строит треугольники по возможности близкие к равноугольным (не допускает построение неоправданно вытянутых треугольников).

Ее можно назвать сбалансированной. Триангуляция Делоне будет уникальной, если никакие четыре вершины не лежат на одной окружности.

Рассмотрим триангуляцию Делоне. Вершины ограничивающей область ломаной и заданные точки внутри области будем называть вершинами триангуляции. Стороны треугольников будем называть ребрами. Среди ребер выделим отрезки ограничивающей ломаной, которые будем называть граничными ребрами. Сориентируем все граничные ребра так, чтобы выпуклая область лежала слева от каждого ребра. Пусть требуется построить треугольник, стороной которого является граничное ребро АВ, показанное на рис. 9.7.2.

Через вершины А, В и любую, не лежащую с ними на одной прямой, вершину можно провести окружность. В качестве третьей вершины треугольника выберем вершину V, соответствующая которой окружность, не содержит других вершин с той же стороны относительно отрезка АВ, с которой лежит точка V. Для граничного ребра в общем случае можно найти одну такую вершину. Будем называть ее ближайшей. Центр окружности, проходящей через точки А, В и V, лежит на пересечении перпендикуляров к серединам отрезков АВ, BV и VА. Положение центра окружности будем характеризовать параметром t отрезка MN, перпендикулярного ребру АВ, равного с ним по длине и проходящего через середину ребра АВ.

Рис. 9.7.3. Процесс триангуляции Делоне

Для всех вершин, лежащих слева от отрезка АВ, ближайшая вершина имеет наименьший параметр t. Соответствующая ближайшей вершине окружность не содержит других вершин слева от отрезка АВ. Пусть вершины А, В и V описываются двухмерными радиус-векторами соответственно. Радиус-векторы середин отрезков АВ и BV будут равны

Значение параметра t прямой , соответствующее положению на ней центра окружности, проходящей через точки А, В и V, равно

Для ближайшей слева к отрезку АВ вершины параметр t имеет минимальное значение.

Сориентируем все граничные ребра так, чтобы подлежащая триангуляции область лежала слева от каждого из них. Построение треугольников начнем с любого граничного ребра. Найдем для него ближайшую вершину, соответствующая окружность которой не содержит других вершин. Пусть для граничного ребра АВ найдена ближайшая вершина V. Тогда построим треугольник ABV и переведем ребро АВ в разряд неактивных. Неактивными будем называть ребра и вершины, которые не участвуют в алгоритме триангуляции. Если среди граничных ребер отсутствует ребро BV, то на отрезке VB построим новое граничное ребро. Если же среди граничных ребер есть ребро BV, то переведем его и вершину В в разряд неактивных. Если среди граничных ребер отсутствует ребро VA, то на отрезке AV построим новое граничное ребро. Если же среди граничных ребер есть ребро VA, то переведем его и вершину А в разряд неактивных. Процесс триангуляции показан на рис. 9.7.3.

Рис. 9.7.4. Триангуляция Делоне

Триангуляцию закончим, когда все вершины и ребра станут неактивными. Результат триангуляции заданной области приведен на рис. 9.7.4.

Триангуляция методом коррекции.

Рассмотрим триангуляцию некоторой поверхности с прямоугольной областью определения параметров Разобьем область определения параметров поверхности на прямоугольные ячейки двухмерными линиями Эти линии образуют прямоугольную сетку. Параметрические расстояния между соседними линиями в соответствии с формулой (9.4.7) возьмем равными

Параметрические расстояния между соседними линиями в соответствии с формулой (9.4.8) возьмем равными

Построив диагонали во всех прямоугольных ячейках, мы получим триангуляцию поверхности (получим набор треугольников, удовлетворяющий предъявленным требованиям). На рис. 9.7.5 приведена триангуляция поверхности вращения описанным способом.

Рассмотрим триангуляцию поверхности с произвольной границей. Метод триангуляции построим на коррекции граничными контурами описанной выше триангуляции поверхности с прямоугольной областью определения параметров.

Рис. 9.7.5. Триангуляция поверхности с прямоугольной областью определения параметров

Пусть граница поверхности в области определения параметров описывается несколькими непересекающимися двухмерными контурами (2.12.7). Один из контуров является внешним и содержит остальные контуры. За положительное направление для каждого контура примем направление, при движении вдоль которого область определения поверхности находится всегда слева от контура, если смотреть навстречу нормали поверхности. Построим полигоны в положительном направлении граничных контуров области определения поверхности. Для построения граничных полигонов нужно пройти по граничным контурам поверхности с некоторым переменным шагом и заполнить массив двухмерных точек, координатами которых являются параметры поверхности. Полигон будем строить из точек на параметрической плоскости, но шаг при переходе от одной точке к другой будем определять из пространственной геометрии, а именно, из условия, чтобы прогиб дуги кривой между соседними точками был бы не более заданной величины . Параметрические шаги построения полигона для кривой граничного контура поверхности вычислим по формуле (9.4.4).

Каждый полигон состоит из упорядоченного набора двухмерных точек Каждый участок полигона можно рассматривать как отрезок двухмерной прямой линии, построенный на двух соседних точках. Будем использовать такие участки в качестве граничных ребер, а точки полигонов, на которых базируются ребра, будем использовать в качестве вершин триангуляции. Так как область определения параметров поверхности лежит слева от граничных полигонов, то при построении треугольников для каждого граничного ребра триангуляции следует искать третью вершину треугольника слева от ребра.

Определим, какие узлы лежат внутри граничных полигонов, а какие лежат на границе или вне области определения поверхности. Используя эту информацию, рассортируем прямоугольные ячейки сетки на две группы. К первой группе отнесем ячейки, целиком лежащие внутри области определения параметров поверхности (ячейки не должны касаться граничных полигонов). Ко второй группе отнесем остальные ячейки (лежащие вне области определения поверхности или пересекаемые граничными полигонами).

Рис. 9.7.6. Незаконченная триангуляция поверхности

Внутри каждой ячейки первой группы с помощью диагонали построим два треугольника. Тем самым мы получим незаконченную триангуляцию. Пример построения треугольников в ячейках первой группы для ограниченной контурами поверхности вращения приведен на рис. 9.7.6.

На непересеченных сторонах ячеек второй группы построим граничные ребра и направим их так, чтобы соответствующая ячейка находилась слева от ребра. Вокруг ячеек первой группы построим замкнутую ломаную линию (возможно несколько замкнутых линий) так, чтобы при движении по ней не разбитая на треугольники часть области лежала слева, если смотреть навстречу нормали поверхности. Прямолинейные участки этой ломаной линии также будем использовать в качестве граничных ребер. Мы будем считать все ребра равноправными. Для завершения триангуляции нам необходимо построить треугольники между граничными ребрами. Для каждого ребра будем искать вершину, которая лежит слева от него и может быть использована для построения треугольника. Поиск вершины будем осуществлять только среди тех вершин, которые лежат в одной ячейке с ребром. Для выбора вершины используем метод Делоне, описанный выше, и проиллюстрированный на рис. 9.7.2. Если такая вершина найдена, то следует проверить, не пересекаются ли два новых ребра треугольника с каким-либо граничным ребром. Пусть для граничного ребра АВ найдена ближайшая вершина V и проверено, что отрезки BV и VА не пересекают другие граничные ребра. Тогда построим треугольник ABV и переведем ребро АВ в разряд неактивных. Если среди граничных ребер отсутствует ребро BV, то на отрезке VВ построим новое граничное ребро, если же среди граничных ребер есть ребро BV, то переведем его и вершину В в разряд неактивных. Если среди граничных ребер отсутствует ребро VA, то на отрезке AV построим новое граничное ребро, если же среди граничных ребер есть ребро VA, то переведем его и вершину А в разряд неактивных.

Если отрезок или VA пересекает другие граничные ребра, то перейдем к поиску ближайшей вершины для другого граничного ребра. Триангуляция будет закончена после перевода всех ребер и вершин в разряд неактивных.

Рис. 9.7.7. Триангуляция методом коррекции

На рис. 9.7.7 приведена триангуляция поверхности методом коррекции треугольников в ячейках, пересеченных граничными контурами. На рис. 9.7.8 с помощью полученной триангуляции отображена сама поверхность.

Если граничные полигоны и поверхность обладают некоторой симметрией, то триангуляция методом коррекции будет обладать аналогичной симметрией.

Триангуляция методом поглощения.

Рассмотрим еще один метод триангуляции. По скорости он уступает триангуляции Делоне и ее модификациям. Для начала процедуры триангуляции необходимо представить границу поверхности в виде замкнутых полигонов. В процессе триангуляции нам потребуется определять шаги по параметрам поверхности . При известном направлении движения эти шаги определяются формулами (9.4.6). Приближенно шаги по параметрам поверхности можно найти следующим образом. Определим область на плоскости параметров вокруг некоторой точки таким образом, чтобы любой пространственный отрезок из точки в точку этой области отстоял бы от поверхности не дальше заданной величины S.

Для этого вычислим допустимые приращения параметров вдоль координатных линий

где - коэффициенты первой и второй квадратичных форм поверхности в точке . За границу искомой области примем эллипс с центром в точке и полуосями . Этот эллипс имеет уравнение

Если требуется на плоскости найти точку рядом с точкой в направлении, заданном углом с осью и, то ее параметрами будут

Сначала рассмотрим более простой случай, когда область параметров поверхности ограничена одним внешним контуром. Аппроксимируем границу поверхности замкнутым полигоном на параметрической области. При построении триангуляции будем использовать рабочий полигон, за который в данном случае примем полигон внешнего контура. Точки полигона занесем в результирующий массив двухмерных точек. Треугольники будем строить от края рабочего полигона, сужая его до тех пор, пока в рабочем полигоне не останется всего три точки.

Найдем в рабочем полигоне вершину, в которой он поворачивает внутрь области. Такая точка всегда существует и угол поворота в ней меньше . Обозначим эту точку через О, а ее параметры - через Около этой точки построим один или два треугольника в зависимости от угла поворота. Если угол меньше то построим один треугольник на этих трех точках (рис. 9.7.9). В противном случае построим два треугольника на данной, двух соседних и одной новой точках (рис. 9.7.11). Новая точка обозначена через Р. Точку Р будем искать на диагонали параллелограмма В ОС Р. Если вершина параллелограмма лежит внутри эллипса (рис. 9.7.10), то примем ее за точку Р. В противном случае за точку Р примем пересечение эллипса и диагонали параллелограмма. В последнем случае совсем не обязательно искать пересечение эллипса и отрезка.

Координаты точки Р определяются через координаты точек О ВС

Угол отрезка ОР с горизонталью определяется равенством

(9.7.8)

Эти данные позволяют определить положение точки Р относительно эллипса (9.7.5).

В случае, показанном на рис. 9.7.9, построим треугольник (запомним номера его вершин) и в рабочем полигоне удалим точку О. В случае, показанном на рис. 9.7.11, построим два треугольника и в рабочем полигоне точку О заменим точкой Р и поместим последнюю в результирующий массив точек. На рис. 9.7.12 приведен полигон, полученный после построения двух треугольников и ликвидации точки О. В обоих случаях точка О будет удалена из рабочего полигона и рабочий полигон сузится. Заметим, что треугольники можно строить только тогда, когда рабочий полигон после сужения не будет сам себя пересекать.

Рис. 9.7.9. Построение треугольника

Рис. 9.7.10. Результирующий полигон

Рис. 9.7.11. Построение двух треугольников

Рис. 9.7.12. Результирующий полигон

Такие ситуации показаны на рис. 9.7.13. Они могут возникнуть, когда стороны построенных треугольников пересекут несмежные с ними стороны рабочего полигона. Перед построением нового треугольника как в случае, показанном на рис. 9.7.9, так и в случае, показанном на рис. 9.7.11, должна быть выполнена проверка на отсутствие самопересечения результирующего полигона.

Более того, при определении положения точки Р важно, чтобы она находилась на достаточном расстоянии от других точек рабочего полигона и не подходила близко к отрезкам, соединяющим точки полигона. Иначе могут возникнуть трудности в дальнейшем при построении треугольников. Поэтому прежде, чем сузить рабочий полигон, следует проверить на самопересечение результирующий полигон. Если около точки О нельзя построить треугольник (треугольники), то вместо нее следует найти другую точку, в которой полигон более, чем в других, заворачивает внутрь контура, и выполнить в ней описанные действия.

Далее с измененным рабочим полигоном выполним те же действия, которые мы только что описали. Найдем в рабочем полигоне точку, в которой он более, чем в других, точках поворачивает внутрь области, выполним проверку на возможность сужения в ней полигона путем построения одного или двух треугольников и сузим полигон.

Рис. 9.7.13. В данном углу строить треугольники нельзя

Продолжая этот процесс, мы будем расширять массив двухмерных точек и массив треугольников, и одновременно мы будем сужать рабочий полигон, уменьшая охватываемую им площадь и число его точек. На некотором этапе этих действий мы получим рабочий полигон, состоящий из трех точек. Построим на этих точках последний треугольник, ликвидируем рабочий полигон и закончим триангуляцию. В описываемом способе триангуляции область, ограниченная рабочим полигоном, как бы ликвидируется путем отрезания от нее треугольников.

Рассмотрим общий случай, когда область параметров поверхности ограничена одним внешним контуром и несколькими внутренними контурами, целиком лежащими внутри внешнего контура. Аппроксимируем границу поверхности замкнутыми полигонами на параметрической области. Для каждого контура построим свой полигон. Так же как и для контуров, для полигонов, построенных на них, должно быть выполнено правило их взаимной ориентации. Ориентация внутренних полигонов должна быть противоположной ориентации внешнего полигона. Построение триангуляции начнем с полигона внешнего контура. Положим его точки в результирующий массив двухмерных точек, а сам полигон сделаем рабочим.

Построение треугольников выполним так же, как и в случае односвязной области. Найдем в рабочем полигоне точку О, выполним проверку на возможность сужения в ней рабочего полигона и сузим полигон. При наличии внутренних контуров усложняется проверка возможности сужения рабочего полигона в выбранной точке. Кроме описанных проверок на пересечение сторон треугольников со сторонами рабочего полигона нужно выполнить проверку на пересечение сторон треугольников со сторонами всех внутренних полигонов.

Пусть мы проверяем возможность построения двух треугольников в точке О (рис. 9.7.11), и обнаружили, что новая точка Р, будучи построенной, попадет внутрь одного из внутренних полигонов или окажется в недопустимой близости от его отрезков. В этом случае мы не будем строить точку Р, а вместо этого включим в рабочий полигон данный внутренний полигон, построив два треугольника, показанных на рис. 9.7.14.

Для того чтобы точки одного из внутренних полигонов включить в рабочий полигон, найдем среди точек внутреннего полигона точку, ближайшую к точке С (смежную с точкой О) рабочего полигона.

Построим треугольники на точках OCF и CEF и между точками О и С рабочего полигона вставим точки внутреннего полигона, начиная с точки F и кончая точкой Е. Тем самым мы разорвем рабочий полигон на отрезке ОС, разорвем внутренний полигон на отрезке EF и объединим их отрезками OF и ЕС.

Рис. 9.7.14. Построение двух треугольников

Рис. 9.7.15. Слияние внешнего и внутреннего полигонов

Результат слияния приведен на рис. 9.7.15. Конечно, перед объединением внешнего и внутреннего полигонов должны быть выполнены проверки на корректность этой операции.

Далее будем продолжать сужать рабочий полигон описанным способом до тех пор, пока не окажемся в непосредственной близости с другим внутренним полигоном и не включим его в рабочий полигон. В итоге, все внутренние полигоны будут включены в рабочий полигон, который должен быть сужен до последних трех точек. В результате, вся многосвязная область определения параметров поверхности будет покрыта треугольниками.

Рис. 9.7.16. В данном углу строить треугольники нельзя

Возможны ситуации, когда нельзя построить ни одного треугольника на заданных полигонах. На рис. 9.7.16 приведена область ограниченная двумя полигонами, каждый из которых состоит из четырех отрезков. Для внешнего полигона мы не можем продолжить триангуляцию, так как мешает внутренний полигон. В такой случае найдем две соседние точки В и С полигона, для которых можно построить треугольник ВСР. Точка Р проецируется на середину стороны ВС и находится на таком расстоянии от нее, чтобы новый треугольник не пересекал полигоны.

Другие способы триангуляции.

Существуют и другие способы триангуляции. Например, после построения полигонов внешнего и внутренних контуров области определения поверхности может быть выбрана иная стратегия построения треугольников. В другом варианте можно перед началом триангуляции объединить внешний и внутренние полигоны в один полигон. Можно внутри области определения параметров по определенному алгоритму «набросать» точки и по ним и точкам полигонов граничных контуров выполнить триангуляцию Делоне. Существуют алгоритмы, строящие сначала крупные треугольники, а затем делящие их до приемлемых размеров.

Триангуляция тела.

Триангуляция тела представляет собой совокупность треугольников, полученных путем триангуляции поверхностей его граней. Триангуляция отдельных поверхностей отличается от триангуляции граней тела тем, что в последнем случае должны быть согласованы граничные полигоны для смежных граней (рис. 9.7.17).

Рис. 9.7.17. Согласованность граничных полигонов граней тела

Участки полигонов смежных граней, проходящие по общим ребрам, будут согласованными, если их точки совпадают в пространстве.

Применение триангуляции.

Построенные в результате триангуляции треугольники используются для получения тоновых изображений. На рис. 9.7.18 и 9.7.19 приведены триангуляции грани листового тела, тоновое изображение которого показано на рис. 6.5.1.

Рис. 9.7.18. Триангуляция грани тела методом коррекции

Разбиение области определения параметров поверхности на треугольники может быть использовано в интегралах (8.6.2), (8.6.3), (8.6.12), (8.7.17)-(8.7.22) при вычислении геометрических характеристик тел. При численном интегрировании параметрический шаг для кривых следует вычислять по формуле (8.11.5), а для поверхностей параметрические шаги следует вычислять по формулам (8.11.1) и (8.11.2).

(Development and Implementation of Algorithms for Constrained Volume Triangulations: Iterative Algorithms
Preprint, Inst. Appl. Math., the Russian Academy of Science)

Галанин М.П., Щеглов И.А.
(M.P.Galanin, I.A.Sheglov)

ИПМ им. М.В.Келдыша РАН

Москва, 2006
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 06-01-00421)

Аннотация

Рассмотрены итерационные методы трехмерной дискретизации пространственных областей (построения тетраэдрических сеток): методы граничной коррекции, методы на основе критерия Делоне и методы исчерпывания. Приведены варианты алгоритмов для каждого из указанных методов. Обсуждены особенности построения сеток в сложных областях.

Abstract

Three main families of iterative algorithms for free and constrained simplicial volume triangulation are described: boundary correction (including "octree" algorithm), Delaunay-based methods and advancing front approach. For each method type an example algorithm is given.

1. Введение 3

2. Методы граничной коррекции4

2.1 Построение первичной сетки4

2.2 Коррекция первичной сетки6

3. Методы на основе критерия Делоне9

3.1 Построение триангуляции Делоне на заданном наборе точек 12

3.2. Триангуляция Делоне с ограничениями17

3.3 Особенности технической реализации алгоритмов на основе
критерия Делоне 22

4. Методы исчерпывания23

4.1 Пример алгоритма исчерпывания26

Список литературы3 0

1. Введение

Среди двух классов методов триангуляции - прямых и итерационных - последние обладают достаточной универсальностью и поэтому, в отличие от прямых, могут быть использованы для триангуляции областей довольно произвольного вида. За эту универсальность приходится расплачиваться существенно большим потреблением ресурсов и более трудоемкой реализацией метода в конкретном алгоритме.

В настоящее время разработано большое количество программных пакетов на основе того или иного итерационного метода, реализующих построение сеток (частично или полностью) в автоматическом режиме. В основном эти пакеты коммерческие, что вполне оправдано с учетом затрачиваемых на их создание усилий, ведь трехмерное пространство имеет ряд неприятных особенностей, существенно затрудняющих жизнь разработчику .

Сетки, построенные итерационными методами, как правило, неструктурированы и неоднородны. Неструктурированность обусловлена тем, что топология сетки формируется в процессе построения, и поэтому естественно может варьироваться даже в пределах одной подобласти. По этой же причине однородность если и может возникнуть, то только случайно.

Поскольку перед построением сетки ничего нельзя сказать о ее будущей структуре, нельзя гарантировать и ее качества. Часто построенную сетку можно существенно улучшить с помощью одного из многочисленных методов оптимизации . Этой возможностью обычно не пренебрегают, благо что время, затрачиваемое на оптимизацию, как правило, существенно меньше времени, затрачиваемого на построение.

Целью данной работы является рассмотрение и классификация существующих методов построения тетраэдрических сеток в трехмерных областях. Ввиду значительного объема информации ниже рассматриваются только так называемые "итерационные методы". Прямые методы описаны в .

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 06-01-00421).

Рис. 11. Триангуляция области, представляющей собой объединение додекаэдра и икосаэдра (триангуляция Делоне с ограничениями)

Качество сеток, построенных данным методом, находится на среднем уровне (тетраэдры у границ могут иметь очень плохую форму), поэтому обычно дополнительно прибегают к одному из методов оптимизации.

В работах Б. Джо предложены другие варианты алгоритма, не использующие дополнительных точек и полностью основанные на локальных трансформациях, аналогичных "трейду".

4) объем тетраэдра не больше максимально допустимого ().

Из всех тетраэдров () выбирается тетраэдр наилучшего качества и производится переход к п. 5; если же тетраэдров, удовлетворяющих указанным условиям, не оказалось, то осуществляется переход к п. 4.

4. Находится такая точка внутри еще неисчерпанной области, что:

1) тетраэдр () удовлетворяет всем условиям п. 3;

2) в шаре нет ни одной удаленной точки F (это предотвращает размещение узла p слишком близко от граней и вершин существующих тетраэдров).

Вариант алгоритма поиска узла p рассмотрен ниже.

5. Удаляются все вершины F , попавшие внутрь (и на границы) сформированного тетраэдра. Затем фронт обновляется по следующей схеме: рассматривается каждая грань сформированного тетраэдра и

1) если грань является гранью фронта, то она удаляется из фронта;

2) если грань НЕ является гранью фронта, она добавляется во фронт.

6. Если еще остались неудаленные точки F или (что эквивалентно) фронт не пуст (то есть область еще не исчерпана полностью), осуществляется переход к п. 1, иначе процесс окончен.

Таким образом, массив F используется сразу для нескольких целей: для оценки величины телесного угла, для контроля правильности построения и для контроля размещения новых узлов. Также массив F удобно использовать для индикации процесса выполнения. Отношение числа удаленных во время работы алгоритма точек F к начальному числу существующих точек F фактически показывает, какая часть области уже исчерпана.

Вернемся к вопросу нахождения координат нового узла для построения тетраэдра (п. 4 описанного алгоритма). Пусть заданы три узла - .

1. На первом шаге находятся - центр масс треугольника (как среднее арифметическое координат его узлов) и единичная нормаль к плоскости грани (через нормированное векторное произведение).

2. Далее определяется первое приближение для расстояния от до искомой точки p (H ), исходя из максимального объема тетраэдра: . Заметим, что площадь грани S фактически найдена на предыдущем шаге (результат векторного произведения двух ребер равен удвоенной площади грани), а максимальный объем обусловлен значением контрольной функции.

3. Проверяется точка . Если тетраэдр () удовлетворяет всем требованиям, происходит переход к п. 6, иначе - к п. 4.

4. Проверяется точка . Если тетраэдр () удовлетворяет всем требованиям, происходит переход к п. 6, иначе - к п. 5.

5. Полагают и переходят к п. 3.

6. Искомый узел найден.

Заметим, что в 99% случаев искомая точка находится на 1 или 2 итерации данного алгоритма.

В описанном выше алгоритме исчерпывания на каждом шаге из области изымается один тетраэдр. Сотрудник НАСА Ш. Пирзаде (Shahyar Pirzadeh ) предложил другой вариант алгоритма, в котором за один раз из области изымается сразу целый слой тетраэдров (то есть на каждой итерации тетраэдры строятся сразу для всех граней текущего фронта) . Вопреки ожиданию, этот вариант не позволяет сколько-нибудь существенно ускорить процесс построения (т.к. все новые тетраэдры все равно необходимо проверять на корректность), однако он избавляет от необходимости искать наиболее подходящую для построения тетраэдра грань. Это, однако, скорее минус, чем плюс, так как из-за этой особенности вариант Пирзаде менее надежен и может дать сбой на геометрически сложных областях. Вместе с тем на сравнительно простых областях он показывает неплохие результаты.

Сетки, построенные методами исчерпывания, как правило, обладают неплохим качеством, а последующая оптимизация положения узлов дает дополнительную прибавку к качеству. Подводя итог, заметим, что методы исчерпывания наиболее эффективны, если изначально задана триангуляция границы области. В этом и состоит их основное отличие от методов на основе критерия Делоне, для которых ситуация прямо обратная.

Список литературы

1. Шайдуров В.В. Многосеточные методы конечных элементов. - М., Наука, 1989. - 288с.

2. Скворцов А.В. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне // , 2002, №3, c . 14-39.

3. Скворцов А.В. Алгоритмы построения триангуляции с ограничениями // Вычислительные методы и программирование , 2002, №3, c . 82-92.

4. I.Babushka, W.C. Rheinboldt. A-posteriori Error Estimates for Finite Element Method // Int. J. Numer. Meth. Eng. , Vol. 12, p.p. 1597-1615, 1978.

5. T.J. Baker. Automatic Mesh Generation for Complex Three-Dimensional Regions Using a Constrained Delaunay Triangulation // Engineering With Computers , Springer-Verlag, № 5, p.p. 161-175, 1989.

6. M. Bern, D. Eppstein. Mesh Generation and Optimal Triangulation // Computing in Euclidean Geometry , World Scientific Publishing Co., p.p. 23-90, 1995.

7. D.K. Blandford, G. Blelloch, D. Cardoze, C. Kadow. Compact Representations of Simplicial Meshes In Two and Three Dimensions // Proceedings of 12th International Meshing Roundtable , Sandia National Laboratories, p.p.135-146, Sept. 2003.

8. H. Borouchaki, S.H. Lo. Fast Delaunay Triangulation In Three Dimensions // Computer Methods In Applied Mechanics And Engineering , Elsevier, Vol. 128, p.p. 153-167, 1995.

9. E.K. Buratynski. A Three-Dimensional Unstructured Mesh Generator for Arbitrary Internal Boundaries // Numerical Grid Generation in Computational Fluid Mechanics , Pineridge Press, p.p. 621-631, 1988.

10. P.R. Cavalcanti, U.T. Mello. Three-Dimensional Constrained Delaunay Triangulation: A Minimalist Approach // Proceedings of the 8th International Meshing Roundtable , p.p. 119-129, 1999.

11. Dey, K. Tamal, K. Sugihara, C.L. Bajaj. Delaunay Triangulations In Three Dimensions With Finite Precision Arithmetic // Computer Aided Geometric Design , North-Holland, № 9, p.p. 457-470, 1992.

12. H.N. Djidjev. Force-Directed Methods For Smoothing Unstructured Triangular And Tetrahedral Meshes // Proceedings of 9th International Meshing Roundtable , Sandia National Laboratories, p.p. 395-406, October 2000.

13. L. Durbeck. Evaporation: A Technique For Visualizing Mesh Quality // Proceedings of 8th International Meshing Roundtable , South Lake Tahoe, CA, U.S.A., p.p. 259-265, October 1999.

14. D.A. Field. Laplacian Smoothing And Delaunay Triangulations // , vol. 4, p.p. 709-712, 1988.

15. P.J. Frey, H. Borouchaki, P.-L. George. Delaunay Tetrahedralization Using an Advancing-Front Approach // Proceedings of 5th International Meshing Roundtable , Sandia National Laboratories, p.p. 31-46, October 1996.

16. L.A. Freitag, C. Ollivier-Gooch. A Comparison of Tetrahedral Mesh Improvement Techniques // Proceedings of 5th International Meshing Roundtable , Sandia National Laboratories, p.p. 87-106, October 1996.

17. L.A. Freitag, C. Ollivier-Gooch.Tetrahedral Mesh Improvement Using Swapping and Smoothing // , vol. 40, p.p. 3979-4002, 1995.

18. L.A. Freitag, C. Ollivier-Gooch. The Effect Of Mesh Quality On Solution Efficiency // Proceedings of 6th International Meshing Roundtable , Sandia National Laboratories, p.p.249, October 1997.

19. P.L. George. TET MESHING: Construction, Optimization and Adaptation // Proceedings of 8th International Meshing Roundtable , p.p.133-141, 1999.

20. N.A. Golias, T.D. Tsiboukis. An Approach to Refining Three-Dimensional Tetrahedral Meshes Based on Delaunay Transformations // , John Wiley, № 37, p.p.793-812, 1994.

21. C. Hazlewood. Approximating Constrained Tetrahedralizations // Computer Aided Geometric Design , vol. 10, p.p. 67–87, 1993.

22. B. Joe. Delaunay Triangular Meshes in Convex polygons, SIAM J. Sci. Stat. Comput ., Vol. 7, p.p. 514-539, 1986.

23. B. Joe. Construction Of Three-Dimensional Delaunay Triangulations Using Local Transformations // Computer Aided Geometric Design , Vol. 8, p.p. 123-142, 1991.

24. B. Joe. Construction of Three-Dimensional Improved-Quality Triangulations Using Local Transformations // Siam J. Sci. Comput. , vol. 16, p.p. 1292-1307, 1995.

25. R.W. Lewis, Yao Zheng, D.T. Gethin. Three-Dimensional Unstructured Mesh Generation: Part 3. Volume Meshes // Computer Methods In Applied Mechanics And Engineering , Elsevier, Vol 134, p.p.285-310, 1996.

26. A.Liu, B. Joe. On The Shape Of Tetrahedra From Bisection // Mathematics of Computation , vol. 63, №207, 141–154, 1994.

27. S.H. Lo. Volume Discretization into Tetrahedra-I. Verification and Orientation of Boundary Surfaces // Computers and Structures , Pergamon Press, Vol. 39, № 5, p.p. 493-500, 1991.

28. S.H. Lo. Volume Discretization into Tetrahedra - II. 3D Triangulation by Advancing Front Approach // Computers and Structures , Pergamon, Vol. 39, № 5, p.p. 501-511, 1991.

29. R. Lohner. Generation Of Three-Dimensional Unstructured Grids By The Advancing Front Method //Proceedings of the 26th AIAA Aerospace Sciences Meeting , Reno, Nevada, 1988.

30. S.J. Owen. A Survey of Unstructured Mesh Generation Technology // Proceedings of 7th International Meshing Roundtable , p.p. 239-269, Dearborn, MI, 1998.

31. V.N. Parthasarathy, C.M. Graichen, A.F. Hathaway. A Comparison of Tetrahedron Quality Measures // Finite Elements in Analysis and Design , Elsevier, №. 15, p.p. 255-261, 1993.

32. S. Pirzadeh. Unstructured Viscous Grid Generation by Advancing-Layers Method // AIAA-93-3453-CP, AIAA, p.p. 420-434, 1993.

33. V.T. Rajan. Optimality of Delaunay Triangulation in // Proc. 7th ACM Symp. Comp. Geometry , p.p. 357-363, 1991.

34. A.Rassineux. Generation and Optimization of Tetrahedral Meshes by Advancing Front Technique // International Journal for Numerical Methods in Engineering , Wiley, Vol. 41, p.p. 651-674, 1998.

35. S. Rebay. Efficient Unstructured Mesh Generation by Means of Delaunay Triangulation and Bowyer-Watson Algorithm // Journal Of Computational Physics , vol. 106, p.p. 125-138, 1993.

36. M.-C. Rivara. Selective Refinement/Derefinement Algorithms For Sequences Of Nested Triangulations // International Journal for Numerical Methods in Engineering , №28, p.p. 2889-2906, 1998.

37. M.-C. Rivara, C. Levin. A 3D Refinement Algorithm Suitable For Adaptive And Multigrid Techniques // Communications in Applied Numerical Methods , № 8, p.p. 281-290, 1998.

38. J. Ruppert. A Delaunay refinement algorithm for quality 2-dimensional mesh generation // Journal of Algorithms , №18, p.p. 548-585, 1995.

39. M.S. Shephard, M.K. Georges. Three-Dimensional Mesh Generation by Finite Octree Technique // International Journal for Numerical Methods in Engineering , vol. 32, p.p. 709-749, 1991.

40. M.S. Shephard, F. Guerinoni, J.E. Flaherty, R.A. Ludwig, P.L. Baehmann. Finite octree mesh generation for automated adaptive 3D Flow Analysis // Numerical grid generation in computational Fluid mechanics , Miami, 1988

41. K. Shimada, D.C. Gossard. Bubble Mesh: Automated Triangular Meshing of Non-manifold Geometry by Sphere Packing // Proceedings of 3rd Symposium on Solid Modeling and Applications , p.p. 409-419, 1995.

42. K. Shimada, A. Yamada, T. Itoh. Anisotropic Triangular Meshing of Parametric Surfaces via Close Packing of Ellipsoidal Bubbles // Proceedings of 6th International Meshing Roundtable , p.p. 375-390, 1997.

43. D.F. Watson. Computing the Delaunay Tessellation with Application to Voronoi Polytopes // The Computer Journal , Vol. 24(2), p.p. 167-172, 1981.

44. M.A. Yerry, M.S. Shephard. Three-Dimensional Mesh Generation by Modified Octree Technique // International Journal for Numerical Methods in Engineering , Vol. 20, p.p. 1965-1990, 1984.

45. Галанин М.П., Щеглов И.А. Разработка и реализация алгоритмов трехмерной триангуляции сложных пространственных областей: прямые методы. Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2006, в печати. points , т.е. узлы Штейнера - дополнительные узлы, не входившие в изначальный набор

Может показаться, что из условия 3 следует условие 2, но на самом деле это не так. Например, существующий тетраэдр может целиком оказаться внутри проверяемого тетраэдра.

Триангуляция для конечного набора точек S является задачей триангуляции выпуклой оболочки CH(S), охватывающей все точки набора S. Отрезки прямых линий при триангуляции не могут пересекаться - они могут только встречаться в общих точках, принадлежащих набору S. Поскольку отрезки прямых линий замыкают треугольники, мы будем считать их ребрами. На рис. 1 показаны два различных варианта триангуляции для одного и того же набора точек (временно проигнорируем окружности, проведенные на этих рисунках).

Рис. 1

Для данного набора точек S мы можем видеть, что все точки из набора S могут быть подразделены на граничные точки - те точки, которые лежат на границе выпуклой оболочки CH(S), и внутренние точки - лежащие внутри выпуклой оболочки CH(S). Также можно классифицировать и ребра, полученные в результате триангуляции S, как ребра оболочки и внутренние ребра . К ребрам оболочки относятся ребра, расположенные вдоль границы выпуклой оболочки CH(S), а к внутренним ребрам - все остальные ребра, образующие сеть треугольников внутри выпуклой оболочки. Отметим, что каждое ребро оболочки соединяет две соседние граничные точки, тогда как внутренние ребра могут соединять две точки любого типа. В частности, если внутреннее ребро соединяет две граничные точки, то оно является хордой выпуклой оболочки CH(S). Заметим также, что каждое ребро триангуляции является границей двух областей: каждое внутреннее ребро находится между двумя треугольниками, а каждое ребро оболочки - между треугольником и бесконечной плоскостью.

Любой набор точек, за исключением некоторых тривиальных случаев, допускает более одного способа триангуляции. Но при этом существует замечательное свойство: любой способ триангуляции для данного набора определяет одинаковое число треугольников, что следует из теоремы:

Теорема о триангуляции набора точек. Предположим, что набор точек S содержит n>3 точек и не все из них коллинеарны. Кроме того, i точек из них являются внутренними (т. е. лежащими внутри выпуклой оболочки CH(S). Тогда при любом способе триангуляции набора S будет получено точно n + i - 2 треугольников.

Для доказательства теоремы рассмотрим сначала триангуляцию n-i граничных точек. Поскольку все они являются вершинами выпуклого полигона, то при такой триангуляции будет получено (n - i) - 2 треугольников. (В этом нетрудно удостовериться и, более того, можно показать, что любая триангуляция произвольного m-стороннего полигона - выпуклого или невыпуклого - содержит m - 2 треугольника). Теперь проверим, что будет происходить с триангуляцией при добавлении оставшихся i внутренних точек, каждый раз по одной. Мы утверждаем, что добавление каждой такой точки приводит к увеличению числа треугольников на два. При добавлении внутренней точки могут возникнуть две ситуации, показанные на рис. 2. Во-первых, точка может оказаться внутри некоторого треугольника и тогда такой треугольник заменяется тремя новыми треугольниками. Во-вторых, если точка совпадает с одним из ребер триангуляции, то каждый из двух треугольников, примыкающих к этому ребру, заменяется двумя новыми треугольниками. Из этого следует, что после добавления всех г точек, общее число треугольников составит (n - i - 2) + (2i), или просто n + i - 2.

Рис. 2

В этом разделе мы представим алгоритм формирования специального вида триангуляции, известный как триангуляция Делоне. Эта триангуляция хорошо сбалансирована в том смысле, что формируемые треугольники стремятся к равноугольности. Так например, триангуляцию, изображенную на рис. 1а, можно отнести к типу триангуляции Делоне, а на рис. 1б триангуляция содержит несколько сильно вытянутых треугольников и ее нельзя отнести к типу Делоне. На рис. 3 показан пример триангуляции Делоне для набора большого числа точек.

Рис. 3

Для формирования триангуляции Делоне нам потребуется несколько новых определений. Набор точек считается круговым, если существует некоторая окружность, на которой лежат все точки набора. Такая окружность будет описанной для данного набора точек. Описанная окружность для треугольника проходит через все три ее (не коллинеарные) вершины. Говорят, что окружность будет свободной от точек в отношении к заданному набору гочек S, если внутри окружности нет ни одной точки из набора S. Но, однако, точки из набора S могут располагаться на самой свободной от точек окружности.

Триангуляция набора точек S будет триангуляцией Делоне, если описанная окружность для каждого треугольника будет свободна от точек. На схеме триангуляции рис. 1а показаны две окружности, которые явно не содержат внутри себя других точек (можно провести окружности и для других треугольников, чтобы убедиться, что они также свободны от точек набора). Это правило не соблюдается на схеме рис. 16 - внутрь проведеной окружности попала одна точка другого треугольника, следовательно, эта гриангуляция не относится к типу Делоне.

Можно сделать два предположения относительно точек в наборе S, чтобы упростить алгоритм триангуляции. Во-первых, чтобы вообще существовала триангуляция, мы должны полагать, что набор S содержит по крайней мере три точки и они не коллинеарны. Во-вторых, для уникальности триангуляции Делоне необходимо, чтобы никакие четыре точки из набора S не лежали на одной описанной окружности. Легко видеть, что без такого предположения гриангуляция Делоне не будет уникальной, ибо 4 точки на одной описанной окружности позволяют реализовать две различные триангуляции Делоне.

Наш алгоритм работает путем постоянного наращивания текущей триангуляции по одному треугольнику за один шаг. Вначале текущая триангуляция состоит из единственного ребра оболочки, по окончании работы алгоритма текущая триангуляция становится триангуляцией Делоне. На каждой итерации алгоритм ищет новый треугольник, который подключается к границе текущей триангуляции.

Определение границы зависит от следующей схемы классификации ребер триангуляции Делоне относительно текущей триангуляции. Каждое ребро может быть спящим , живым или мертвым :

• спящие ребра : ребро триангуляции Делоне является спящим, если она еще не было обнаружено алгоритмом;
• живые ребра : ребро живое, если оно обнаружено, но известна только одна примыкающая к нему область;
• мертвые ребра : ребро считается мертвым, если оно обнаружено и известны обе примыкающие к нему области.

Вначале живым является единственное ребро, принадлежащее выпуклой i лочке - к нему примыкает неограниченная плоскость, а все остальные ребра спящие. По мере работы алгоритма ребра из спящих становятся живыми, затем мертвыми. Граница на каждом этапе состоит из набора живых ребер.

На каждой итерации выбирается любое одно из ребер е границы и оно подвергается обработке, заключающейся в поиске неизвестной области, ко торой принадлежит ребро е. Если эта область окажется треугольником f, определяемым концевыми точками ребра е и некоторой третьей вершинов v, то ребро е становится мертвым, поскольку теперь известны обе примыкающие к нему области. Каждое из двух других ребер треугольника t переводятся в следующее состояние: из спящего в живое или из живого в мертвое. Здесь вершина v будет называться сопряженной с ребром е. противном случае, если неизвестная область оказывается бесконечной плоскостью, то ребро е просто умирает. В этом случае ребро е не имеет сопряженной вершины.

На рис. 4 показана работа алгоритма, где действие происходит сверху вниз и слава направо. Граница на каждом этапе выделена толстой линией.

Алгоритм реализован в программе delaunayTriangulate. Программе задается массив s из n точек и она возвращает список треугольников, представляющих триангуляцию Делоне. Реализация использует класс кольцевого списка и классы из раздела структуры геометрических данных . В качестве класса Dictionary можно использовать любой словарь, поддерживающий требуемые операции. Например, можно переопределить #define Dictionary RandomizedSearchTree .

List * (Point s, int n) { Point p; List *triangles = new List; Dictionary frontier(edgeCmp); Edge *e = hullEdge(s, n); frontier.insert(e); while (!frontier.isEmpty()) { e = frontier.removeMin(); if (mate(*e, s, n, p)) { updateFrontier(frontier, p, e->org); updateFrontier(frontier, e->dest, p); triangles->insert(triangle(e->org, e->dest, p)); } delete e; } return triangles; }

Рис. 4

Треугольники, образующие триангуляцию, записываются в список triangles. Граница представлена словарем frontier живых ребер. Каждое ребро направлено, так что неизвестная область для него (подлежащая определению) лежит справа от ребра. Функция сравнения edgeCmp используется для просмотра словаря. В ней сравниваются начальные точки двух ребер, если они оказываются равными, то потом сравниваются их концевые точки:

Int edgeCmp (Edge *a, Edge *b) { if (a->org < b->org) return 1; if (a->org > b->org) return 1; if (a->dest < b->dest) return -1; if (a->dest > b->dest) return 1; return 0; }

Как же изменяется граница от одного шага к другому и как функция updateFrontier изменяет словарь ребер границы для отражения этих изменений? При подсоединении к границе нового треугольника t изменяются состояния трех ребер треугольника. Ребро треугольника t, примыкающее к границе, из живого становится мертвым. Функция updateFrontier может игнорировать это ребро, поскольку оно уже должно быть удалено из словаря при обращении к функции removeMin. Каждое из двух оставшихся ребер треугольника t изменяют свое состояние из спящего на живое, если они уже ранее не были записаны в словарь, или из живого в мертвое, если ребро уже находится в словаре. На рис. 5 показаны оба случая. В соответствии с рисунком мы обрабатываем живое ребро af и, после обнаружения, что точка b является сопряженной ему, добавляем треугольник afb к текущей триангуляции. Затем ищем ребро fb в словаре и, поскольку его там еще нет и оно обнаружено впервые, его состояние изменяется от спящего к живому. Для редактирования словаря мы повернем ребро fb так, чтобы примыкающая к нему неизвестная область лежала справа от него и запишем это ребро в словарь. Затем отыщем в словаре ребро ba - поскольку оно есть в нем, то оно уже живое (известная примыкающая к нему область - треугольник abc). Так как неизвестная для него область, треугольник afb, только что была обнаружена, это ребро удаляется из словаря.

Функция updateFrontier редактирует словарь frontier, в котором изменяется состояние ребра из точки а в точку b:

Рис. 5

Void updateFrontier (Dictionary &frontier, Point &a, Point &b) { Edge *e = new Edge (a, b); if (frontier.find (e)) frontier.remove(e); else { e->flip(); frontier.insert(e); } }

Функция hullEdge обнаруживает ребро оболочки среди п точек массива s. В этой функции фактически применяется этап инициализации и первой итерации метода заворачивания подарка:

Edge *hullEdge (Point s, int n) { int m = 0; for (int i = 1; i < n; i++) if (s[i] < s[m]) m = i; swap(s, s[m]); for (m = 1, i = 2; i < n; i++) { int с = s[i].classify (s, s[m]); if ((c == LEFT) || (C == BETWEEN)) m = i; } return new Edge(s, s[m]); }

Функция triangle просто формирует и возвращает полигон для трех точек, передаваемых ей в качестве параметров:

Polygon *triangle (Point &а, Point &b, Point &c) { Polygon *t = new Polygon; t->insert (a); t->insert (b); t->insert (c); return t; }