基于RBF神经网络的三维网格实体模型重构的研究

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提出了一种新的基于RBF神经网络的重构三维网格实体模型的算法,输入是未知表面的采样点坐标集,输出是该未知表面的三维网格近似.同时提出了一个简便而有效的在三维域上三角形网格的Laplacian光顺造型方案,网格光顺的结果能保证重建的结果比较光滑.算法较传统的算法更精确和更可靠.
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