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设计了无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法，通过对局部曲面平坦度的计算，根据预定义的公式，动态地调整自适应逼近误差参数，从而在保证网格质量的同时，过滤部分对重建效果意义不大的点，因此，适用于海量数据．该算法避免了基于三维Delaunay的四面体剖分带来的高复杂度及基于二维平面投影的三角剖分带来的变形和局限性．实验证明，能够高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格，并取得较理想的绘制效果．