小編給大家分享一下MATLAB中Delaunay算法如何提取離散點(diǎn)邊界,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
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關(guān)于離散點(diǎn)邊界提取的三種方法:
1.Convhull 離散點(diǎn)集獲得邊界
2.Alpha Shape算法檢測邊緣點(diǎn)
3.Delaunay 三角剖分算法
前兩種方法在之前的博客中已經(jīng)做了總結(jié)這里就不展開了,現(xiàn)在主要介紹第三種算法。
該算法的總體思路如下:
1、利用 delaunay 函數(shù),對(duì)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行 Delaunay 三角剖分處理,delaunay 函數(shù)的返回值是一個(gè) N * 3 的矩陣,其中 N 為剖分出的三角形個(gè)數(shù),3 為每個(gè)三角形的三個(gè)端點(diǎn)的序號(hào)。
2、根據(jù) triangles 矩陣,提取出所有 delaunay 三角剖分時(shí)所連接的邊,依次掃描 triangles 矩陣的每一行,將 delaunay 三角剖分時(shí)所連接的邊添加到一個(gè)新的矩陣中,最后構(gòu)成一個(gè) M * 2 的矩陣,其中 M 是一共所連接的邊的條數(shù)。
3、顯然,最小凸多邊形上的邊應(yīng)該僅在以上矩陣中出現(xiàn)一次,因此,將以上矩陣中那些出現(xiàn)次數(shù)超過一次的邊全部去掉,最后保留的便是最小凸多邊形的邊。
4、根據(jù)最小凸多邊形的邊,很容易得到構(gòu)成最小凸多邊形的結(jié)點(diǎn)的順序,從而解決問題。
輸入?yún)?shù) points 是一個(gè) 2 * P 矩陣, P 為數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù),第一行是這些數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 x 坐標(biāo),第二行是對(duì)應(yīng)的 y 坐標(biāo);輸出參數(shù) polygon 是一個(gè) 2 * Q 矩陣, Q 為凸多邊形的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)(首尾相連),第一行是這些頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 x 坐標(biāo),第二行是對(duì)應(yīng)的 y 坐標(biāo)。代碼實(shí)現(xiàn)如下:
function polygon = minimal_convex_polygon(points) % 進(jìn)行 delaunay 三角剖分,將所有連接了的邊保存在矩陣 lines 中 triangles = sort(delaunay(points(1, :), points(2, :)), 2); lines = zeros(size(triangles, 1) * 3, 2); for i = 1:size(triangles, 1) lines(3 * i - 2,:) = [triangles(i, 1), triangles(i, 2)]; lines(3 * i - 1,:) = [triangles(i, 1), triangles(i, 3)]; lines(3 * i,:) = [triangles(i, 2), triangles(i, 3)]; end % 去掉 lines 中出現(xiàn)次數(shù)超過一次的邊 [~, IA] = unique(lines, 'rows'); lines = setdiff(lines(IA, :), lines(setdiff(1:size(lines, 1), IA), :), 'rows'); % 跟蹤 lines 中的數(shù)據(jù)點(diǎn),將凸多邊形的頂點(diǎn)編號(hào)保存在 seqs 中 seqs = zeros(size(lines, 1) + 1,1); seqs(1:2) = lines(1, :); lines(1, :) = []; for i = 3:size(seqs) pos = find(lines == seqs(i - 1)); row = rem(pos - 1, size(lines, 1)) + 1; col = ceil(pos / size(lines, 1)); seqs(i) = lines(row, 3 - col); lines(row, :) = []; end % 根據(jù) seqs , 得到凸多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo) polygon = points(:, seqs); end
定義了實(shí)現(xiàn)函數(shù),下面進(jìn)行調(diào)用:
plot(Pp(1,:),Pp(2,:), '*r', 'LineWidth', 4); % Pp第一行為x坐標(biāo),第二行為y坐標(biāo) polygon = minimal_convex_polygon(Pp); hold on; plot(polygon(1, :), polygon(2, :), 'LineWidth', 2);
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