基于MD/MV准则的Delaunay三角形网格快速生成技术

"焦卫东等人在2007年发表的论文‘图像描述中Delaunay三角形网格的快速生成方法’探讨了如何优化Delaunay三角形网格（DT网格）的生成过程，以适应图像编码的需求。这篇论文属于自然科学领域的论文，受到了国家自然科学基金的支持。 Delaunay三角形网格是一种在几何建模和图像处理中广泛使用的数据结构，它保证了每个三角形内没有其他网格点。在图像描述中，这种网格能够有效地表示和编码图像信息。然而，传统的DT网格生成方法在实时编码方面存在不足，这主要是因为逐点搜索的过程耗时较长。 为了解决这一问题，论文提出了一种基于MD（Minimum Diameter）或MV（Minimum Volume）准则的分层搜索策略。这种方法通过逐步细化的搜索步长来定位网格节点，从而减少了对每个点进行搜索的次数，显著提高了生成DT网格的运算效率。具体来说，该方法首先从粗略的搜索范围开始，然后逐渐缩小搜索步长，直到找到满足MD或MV准则的最优解。 实验结果证明，与传统的基于MD或MV准则的方法相比，新方法在生成DT网格的速度上提高了将近一倍。同时，由这种方法生成的网格在恢复图像质量方面表现接近，没有显著降低。此外，在相同的网格生成时间限制下，与其它方法相比，该方法能够获得质量更高的恢复图像，这表明其在效率和效果之间找到了良好的平衡。 论文的关键词包括Delaunay三角形网格、多分辨率搜索和图像描述。根据中图分类号，可以判断这是一篇关于计算机科学和技术，特别是信息处理技术的文章。文献标识码"A"表明这是一篇原创性的科研论文，文章编号则标识了其在期刊中的具体位置。 这篇论文提供了一种创新的快速生成Delaunay三角形网格的方法，对于图像编码和处理领域具有重要的实践意义，尤其是在提升实时编码性能和保持图像质量方面。"