【摘 要】
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通过分析大量STL文件中的三角形单元数据,发现文件中顺序相邻的2个独立的三角形网格单元至少共一个顶点的概率大约是0.84~0.99,共2个顶点的概率大约是0.67~0.75,表明相邻网格单元数据存在强相关性以及大量的冗余信息.利用这种数据相关性,从概率的角度给出了一条检查冗余点的有效途径,进而得到一种快速的STL三角形曲面网格重建算法.新的曲面网格数据文件存储容量为原来的25%左右,有效地去除了冗
【机 构】
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湘潭大学数学与计算科学学院,湘潭大学信息工程学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划项目(2005CB321702),国家自然科学基金(10771178),教育部和湖南省教育厅重点项目(208093,07A068),湖南省教育厅资助科研项目(08C877).
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通过分析大量STL文件中的三角形单元数据,发现文件中顺序相邻的2个独立的三角形网格单元至少共一个顶点的概率大约是0.84~0.99,共2个顶点的概率大约是0.67~0.75,表明相邻网格单元数据存在强相关性以及大量的冗余信息.利用这种数据相关性,从概率的角度给出了一条检查冗余点的有效途径,进而得到一种快速的STL三角形曲面网格重建算法.新的曲面网格数据文件存储容量为原来的25%左右,有效地去除了冗余数据.实验结果表明了该算法的高效性及鲁棒性.
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