Phys. Dirk Burghardt
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Die äußere Energie wird verwendet, um die Ursache der Verdrängung zu beschreiben. Mit Hilfe<br />
interpolierter Stützpunkte und gleitender Mittelbildung erfolgt die Modellierung einer approximativ<br />
kontinuierlichen Verdrängungswirkung, unabhängig vom Stützstellenabstand. Die innere<br />
Energie erfaßt Längen- und Krümmungsänderungen des Splines bezüglich des ursprünglichen<br />
Zustandes, die sich in Änderungen der ersten und zweiten Ableitung der Koordinaten nach der<br />
Bogenlänge zeigen. Innere und äußere Energie werden im Energie-Integral zusammengefaßt. Die<br />
minimale Gesamtenergie für alle Linien bestimmt man durch Variation des Energie-Integrals.<br />
Die entstehenden Eulerschen Gleichungen werden diskretisiert und iterativ durch Anwendung<br />
der Cholesky-Zerlegung gelöst. Eine alternative Methode zur Energieminimierung mittels Variationsverfahren<br />
wird mit dem Greedy-Algorithmus vorgestellt. Dieser versucht, die Energie jeder<br />
einzelnen Stützstelle durch kleine Verschiebungen zu minimieren. Im Gegensatz zum Variationsverfahren<br />
ist die Wirkungsweise daher eher lokal. Vorteilhafte Anwendungen ergeben sich bei<br />
der Verdrängung von isolierten Objekten, z.B. von Gebäuden oder Schriftboxen.<br />
Die Verdrängung von Punkt- und Flächenobjekten im Konzept der Energieminimierung erfordert<br />
angepaßte innere und äußere Energieterme. Die Berechnung der äußeren Energie für Punktobjekte<br />
kann vergleichsweise einfach über Abstandsberechnungen analog zur Linienverdrängung<br />
erfolgen, wobei die Zwischeninterpolation und gleitende Mittelbildung entfällt. Aufwendiger ist<br />
die Bestimmung der äußeren Energie von Flächenobjekten durch die Berechnung von störenden<br />
Überlagerungsflächen. Für die Einhaltung von Mindestabständen werden die Flächenobjekte vor<br />
der Verdrängung vergrößert. Bei der Modellierung der inneren Energie für Flächenobjekte ist zu<br />
unterscheiden, ob das Objekt als Ganzes verschoben werden muß, d.h. der Rand fest bleibt oder<br />
ob Verschiebungen durch den Rand kompensiert werden können, d.h. Flächen mit beweglichem<br />
Rand vorliegen. Die Berechnung der inneren Energie für Flächenobjekte mit beweglichem Rand<br />
erfolgt analog zur Linienverdrängung, da hier die Form maßgeblich den Wiedererkennungsgrad<br />
beeinflußt. Eine innere Energie für Punktobjekte und Flächenobjekte mit festem Rand muß<br />
die relative Lage der Objekte berücksichtigen. Ein geeignetes Verfahren liefert die Delaunay-<br />
Triangulation.<br />
Zusammenfassend bleibt festzustellen, daß eine Verdrängung von Punkt-, Linien- und Flächenobjekten<br />
im Konzept der Energieminimierung möglich ist. Angepaßte Energieterme und Lösungsverfahren<br />
zur Energieminimierung berücksichtigen die unterschiedliche geometrische Struktur<br />
der Objekte. Aus der Unabhängigkeit von Maßstäben und Sonderfällen ergibt sich die Bedeutung<br />
dieses einheitlichen Grundprinzips.<br />
Ergänzende theoretische Untersuchungen wurden zur Konvergenzbeschleunigung des vorgestellten<br />
Variationsverfahrens durchgeführt. Ein Ergebnis betrifft die Parametrisierung der Splines<br />
mittels Tangentenwinkelfunktion (TAFUS). Die entstehenden Eulerschen Gleichungen können in<br />
Anzahl und auftretender Ableitung reduziert werden. So erhält man anstelle von zwei Gleichungen<br />
4. Ordnung eine Gleichung 2. Ordnung. Erkauft wird diese Vereinfachung durch zusätzliche<br />
Berechnungen bei der Transformation der Richtungsänderungen in kartesische Koordinaten. In<br />
den Anwendungen der Linienverdrängung ergaben sich bisher keine Vorteile. Weiterführende<br />
Arbeiten zur Robustifizierung der TAFUS findet man bei Borkowski und Meier (2001).<br />
Angeregt durch die Arbeit von Cohen und Cohen (1990) wurde des weiteren versucht, die<br />
Lösung der Euler-Gleichungen durch Diskretisierung mittels finiter Elemente zu beschleunigen.<br />
Entsprechend der höchsten vorkommenden Ableitung wurden als Koordinatenfunktionen<br />
B-Splines 2. Ordnung verwendet. Unterschiede zur Diskretisierung mittels finiter Differenzen<br />
betreffen nur die Approximationsgüte der zweiten Ableitungen in den diskretisierten Gleichungen.<br />
In den Beispielrechnungen hatten deshalb die unterschiedlichen Diskretisierungen keine<br />
Auswirkungen.