Přejít k obsahu


Dynamic hierarchical traingulation of a clustered data stream

Citace: [] SKÁLA, J., KOLINGEROVÁ, I. Dynamic hierarchical traingulation of a clustered data stream. COMPUTERS & GEOSCIENCES, 2011, roč. 37, č. 8, s. 1092-1101. ISSN: 0098-3004
Druh: ČLÁNEK
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Dynamic hierarchical traingulation of a clustered data stream
Rok vydání: 2011
Autoři: Ing. Jiří Skála , Prof. Dr. Ing. Ivana Kolingerová
Abstrakt CZ: V článku je představen nový algoritmus pro zacházení s velkými geometrickými daty. Objem dat je redukován data streamovým clusterováním, které vytvoří hierarchii clusterů. Data streamový přístup umožňuje zpracovat obrovské množství dat. Nad hierarchií clusterů je zkonstruována dynamická triangulace, která poskytuje model ve více rozlišeních. Ten dovoluje interaktivně volit různou úroveň detailů v různých částech dat. Je navržena metoda pro odstraňování více bodů najednou z Delaunayovy triangulace. Metoda je podstatně rychlejší než tradiční přístupy. Clusterování i triangulace jsou rozšířeny o eliptickou metriku, což dovoluje zacházet i s daty s anisotropními vlastnostmi. Ve srovnání s nejbližším alternativním algoritmem od Isenburga a kol., potřebuje navržený algoritmus jen jeden průchod daty a je velmi flexibilní. Metoda byla testována na několika velkých digitálních výškových mapách. Po konstrukci hierarchie clusterů lze s terény efektivně zacházet v reálném čase.
Abstrakt EN: This paper presents a novel approach to handle large geometric data. A data stream clustering is used to reduce the amount of data and build a hierarchy of clusters. The data stream concept allows for the processing of very large data sets. The cluster hierarchy is used in a dynamic triangulation to create a multiresolution model. It allows for the interactive selection of a different level of detail in various parts of the data. A method for removal multiple points from Delaunay triangulation is proposed. It is significantly faster than the traditional approach. The clustering and the triangulation are supplemented by an elliptical metric to handle data with anisotropic properties. Compared to the closest competitive method by Isenburg et al., the presented algorithm requires only a single pass over the data and offers a high flexibility. The method was tested on several large digital elevation maps. Once the cluster hierarchy is built, the terrains can be efficiently manipulated in real time.
Klíčová slova

Zpět

Patička