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针对将Open GL选择拾取机制直接作用于Catmull-Clark细分网格数据点的拾取,可能会因细分网格数据量过大而导致名字堆栈溢出的问题,借鉴细分曲面求交的思想,提出一种新的细分网格数据点拾取方法。该方法通过提取拾取对象的邻域网格并进行局部细分,将对细分任意层次上网格数据点的拾取转化为对初始控制网格以及在达到细分层次要求以前每一次局部细分网格点、边、面的拾取和对最后一次局部细分网格数据点的拾取。采用多个拾取算例进行对比分析实验,当细分网格顶点数量较多时,所给拾取方法的拾取命名对象总量和拾取时间都