【摘 要】
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提出一种新的由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法.该算法充分利用点云内在的几何与拓扑信息,使用一组检测过滤规则,对曲面进行快速网格重构.算法包括两部分:首先对点
【机 构】
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吉林大学数学研究所,北华大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:60673021)
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提出一种新的由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法.该算法充分利用点云内在的几何与拓扑信息,使用一组检测过滤规则,对曲面进行快速网格重构.算法包括两部分:首先对点云做预处理完成数据精简,其次使用一组检测规则,从种子三角形出发,针对每个活动边,在点云中选择匹配点与其构成新的三角形,并通过不断更新边界,使剖分区域不断增长.所使用的检测规则,可以针对活动边与预选择匹配点之间的不同位置关系采用不同的阈值,从而避免了重叠与自交三角形的生成,防止产生错误拓扑,确保了重构三角网格曲面的质量.同时针对区域增长算法中的前沿分裂问题,在数据结构中采用反向重合边,使剖分过程始终保持一个前沿边界.实验结果表明,该算法具有运算速度快、结果准确性好、适用范围广等优点.
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