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基于GPU的二维凸壳计算并行Graham扫描算法 被引量:1
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作者 龙沁圆 梅钢 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期66-73,92,共9页
本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法。提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作。首先将4个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余... 本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法。提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作。首先将4个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余点进行排序,将其分为左右两个区域。对于每个区域,采用所提出的预处理方法进行第二轮过滤以进一步剔除内部点。(2)通过计算剩余点的凸壳得到所需全部散乱点的凸壳。为提高并行算法的效率,采用了CUDA开发组件中Thrust库提供的并行排序、并行规约等高效操作。比较结果表明,所提出的并行算法能在0.5秒内计算出20 M散乱点的凸壳,计算效率比现有的基准算法(即著名的QuickHull算法)提高了6~7倍;且该并行算法过程简单,易于编程实现。 展开更多
关键词 凸壳 格雷厄姆扫描算法 分治算法 并行算法 GPU
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简单多边形凸包的双动线检测算法 被引量:18
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作者 孔宪庶 蔡洪学 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第8期596-600,共5页
计算凸包问题不仅是计算几何的基本工具之一,而且在实际应用中也是很重要的,本文运用Graham扫描技术及双动线检测的方法,构造了测定简单多边形凸包的O(n)快速算法.
关键词 多边形 凸包 双动性检测 图象处理
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一种平面点集的高效凸包算法 被引量:13
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作者 刘凯 夏苗 杨晓梅 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期109-116,共8页
凸包问题是计算几何的基本问题之一。为实时计算平面点集的凸包,近年来许多学者提出很多优秀的算法,但依然不能满足实际中的实时性需求。为此,本文提出一种简单但高效快速的凸包算法。由于凸包点必然位于平面点集边缘,本文算法能够快速... 凸包问题是计算几何的基本问题之一。为实时计算平面点集的凸包,近年来许多学者提出很多优秀的算法,但依然不能满足实际中的实时性需求。为此,本文提出一种简单但高效快速的凸包算法。由于凸包点必然位于平面点集边缘,本文算法能够快速地筛选出极少量的凸包点候选点集,这是本算法的核心优势。然后,使用本文另外提出的一种简单易于实现的改进的Graham扫描算法,或其他任何已有的凸包检测方法,即可快速而准确地计算出点集的凸包。经典的Graham扫描算法使用一个基点计算凸包,本文的改进算法则是根据凸包候选点的分布情况,将点集分成4个子块,也即使用4个基点分别在每块中进行凸包检测,最后将每个子块中的检测结果进行合并,得到最终的完整凸包。实验中,采用一组公开的动物骨骼点云数据作为一次测试集。在凸包计算完全正确的情况下,当点数约为3×1 0~5左右时,本算法的计算时间比其他算法减少2.22倍;当点数约为3×10~6时,本算法的计算时间比其他方法减少5.42倍。点数越多,所提出算法就表现出越明显的优势。 展开更多
关键词 凸包 预处理算法 改进的graham扫描算法 平面点集
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一种基于点云自适应切片的树冠体积计算方法 被引量:4
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作者 周恒可 李海旺 +2 位作者 赵兴 郭彩玲 李柏林 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期189-195,202,共8页
无人机精准施药有利于节约药液,减少环境污染。针对无人机精准施药中树冠体积计算粗略的问题,提出一种基于点云自适应切片的树冠体积计算方法。首先对树木点云数据进行等间距切片;然后根据相邻树冠点云切片的面积随高度的变化率自适应分... 无人机精准施药有利于节约药液,减少环境污染。针对无人机精准施药中树冠体积计算粗略的问题,提出一种基于点云自适应切片的树冠体积计算方法。首先对树木点云数据进行等间距切片;然后根据相邻树冠点云切片的面积随高度的变化率自适应分层,使用改进的Graham凸包算法计算自适应分层前后树冠点云切片面积;最后基于台体与锥体公式累加各层树冠点云之间的体积求得整个树冠的体积。试验结果表明,研究方法确保了树冠点云切片厚度和数量与树冠自身的形状和大小相适应,同时有效缩小树冠点云切片边界空隙,得到较为准确的树冠点云切片面积,进而实现了树冠体积的精细化计算。其计算结果介于Graham凸包算法和体元法之间,在精度方面分别提高了30.89%和24.19%,可科学地为无人机施药过程中精准施药策略提供理论依据。 展开更多
关键词 点云 切片自适应 graham凸包算法 边界提取 树冠体积
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一种高效的组团或自然村覆盖范围凸包生成算法
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作者 陈伟 李三百 《电信科学》 2018年第S1期192-195,共4页
在宽带业务需求点规划时,每个业务需求点都归属于一个组团或自然村,实际工作中,需要在地图上利用业务需求点来描述组团或自然村的覆盖范围,组团或自然村覆盖范围描述问题从本质上就是计算其所包含的业务需求点的最小凸包。提出一种计算... 在宽带业务需求点规划时,每个业务需求点都归属于一个组团或自然村,实际工作中,需要在地图上利用业务需求点来描述组团或自然村的覆盖范围,组团或自然村覆盖范围描述问题从本质上就是计算其所包含的业务需求点的最小凸包。提出一种计算业务需求点凸包的快速算法。首先,获取基准点,通过对业务点集进行全量扫描,寻找两个维度的4个极值点;其次,利用这4个极值点,构造初始凸包;接着,排除初始凸包内的业务需求点;随后,利用分治思想对剩余点进行分组,每组运用Graham算法计算生成凸包;最后,将所有子集的凸包顶点作为一个新的集合,再次运用Graham算法生成最终凸包。 展开更多
关键词 最小凸包 分治算法 graham算法 业务需求点
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