基于区域生长的三角网格模型孔洞修补方法

为复原残缺三角网格模型的原始形状,针对丢失尖锐特征的模型,提出一种基于区域生长的孔洞修补方法。在根据模型的拓扑连接关系提取孔洞边界信息后,利用广度优先算法以孔洞边界为起点对孔洞周边网格进行区域划分,由对应孔洞特征区域的几何性质计算新补丁面片的法矢,并据此逐层迭代地向孔洞内部进行异步生长,同时为每个孔洞边界网格设置一个控制信号控制区域生长的异步性,对不同区域的新面片求交恢复以确定尖锐特征线和特征角。实验结果表明,对于尖锐特征丢失的残缺模型,该方法在修补孔洞的同时能够完整地恢复模型的原始形状。     

基于泊松方程的孔洞修补算法

传统网格生长法对孔洞数量庞大且孔洞类型复杂的三维网格模型修复效果不佳。针对该问题,将泊松方程应用于三角网格模型的孔洞修补。利用原始模型信息建立泊松方程,对输入模型曲面进行全局拟合,根据孔洞信息裁剪拟合得到的预测曲面并与原始孔洞模型缝合,通过孔洞边界区域法向量信息调整修补曲面的三角面片方向,达到特征增强的目的。实验结果表明,该算法对于结构复杂的多孔洞三维模型修补效果较好,对噪声鲁棒性强,在保留模型原始信息的同时能够准确还原孔洞区域特征。     

基于点邻域平坦度的网格重构算法

提出一种对散乱数据点进行网格重构的区域扩张算法．首先计算每个点的邻域平坦度,并在平坦区域构造一个种子三角面片;然后优先选取落在平坦区域的活动边进行扩张,并在扩张过程中引入平坦趋势作为最佳点选择的准则;最后通过后续处理构造出二维流形网格．实验结果表明,该算法能充分利用点邻域的平坦信息减少拓扑和几何错误发生的概率,较好地保持实体模型的尖锐特征．     

三角网格模型的各向异性孔洞修补算法

提出一种用于三角网格模型的各向异性孔洞修补算法.该算法避免了高代价的孔洞多边形最优三角化求解过程,只需对其进行一般三角化;而后通过很少次数的迭代过程对孔洞三角化后的网格进行细化和几何形态的调整,使其和周边网格自然过渡.实验结果证明,该算法高效、稳定,能够处理各种类型的孔洞.     

基于二次误差的三角网格自适应细分算法研究

提出一种基于二次误差的三角网格自适应细分算法,该算法采用二次误差描述三角网格的曲率变化情况,只对二次误差大于阈值的三角面片进行细分,避免了在较平坦区域再进行细分,以较少的三角面片表达了模型的特征,实现三角网格的自适应细分.与全局细分相比,自适应细分既可增加模型光顺性,又可减少模型的数据处理量,提高细分效率.     

针对颅面点云数据的Deluney三角网构建方法

针对颅骨和面皮点云数据,提出一种新的Deluney-三角网构建算法。该算法将点云数据分为两层,将上下两层轮廓线点列合理连接以生成三角面片集合,给出了面片个数及跨距应满足的合理条件;在三角网格构建时,考虑到颅面点云数据对应的不同曲率及孔洞等情形,分为四类（通常情况、孔洞、椎体链接、缝合）,分别进行处理,利用最小对角线方法进行三角化,实验表明该算法保持了比较精确的轮廓。     

植物叶片点云三角剖分与分割的集成算法

对植物叶片点云进行三角剖分是使点云构成结构合理的三角网格,便于对植物叶片形态进行描述。对传统的基于区域生长的三角剖分算法进行改进,在三角剖分的同时对不连续点云进行分割;并在三角剖分的基础上对点云内部孔洞进行分析、修复。利用该算法对含有大量离群点的植物叶片点云进行三角剖分处理,结果表明,所提出的算法在完成点云三角剖分和分割的同时剔除了离群点的干扰,提取得到的点云边界及内部孔洞的修复,能满足植物建模中叶片重构的要求;该方法同时也对不连续物体表面的重构建模提供了有意义的参考。     

三角网格模型的补洞算法研究

提出了一种三角网格模型的空间孔洞修补算法.首先根据网格中的点、边和三角形之间的关系提取孔洞边界,然后根据孔洞区域的夹角的顺序在空间中依次填补三角形直至修补完全,接着对新增加的高度弯曲的三角形进行细分,最后对修补后的孔洞网格进行几何形态调整,光顺化整个孔洞曲面.实验结果证明,该算法简单、有效,孔洞修补效果好.     

基于“几何-拓扑”迭代优化的三维网格模型修复算法

针对三维网格模型孔洞保特征修复问题,提出一种基于"几何-拓扑"迭代优化的三维数据修复算法.给定残缺的三角网格模型,首先识别孔洞区域,利用动态规划方法对孔洞区域进行初始的三角剖分,赋予孔洞区域拓扑连接关系;然后识别孔洞边界一对特征点,基于特征点及其法向粗略拟合特征曲线,在特征曲线的指导下调整孔洞局部的拓扑结构,即孔洞区域拓扑连接关系优化;最后基于孔洞及其N环邻域构建保特征的局部总变分能量函数,迭代求解孔洞及其邻域的顶点几何位置,即局部顶点几何位置的优化,重复局部拓扑连接关系优化和顶点几何位置优化,直到拓扑结构优化处理中不再发生连接关系调整,即完成了三维网格模型的修复.在现有的完整三维网格模型上人为去除部分构造带孔洞的残缺模型,以此作为数据,与其他修复算法进行对比实验的结果表明,所提算法可以有效地恢复孔洞区域的显著特征,并且在修复时间和误差统计上占有明显优势.     

基于三角块的曲面纹理合成

根据曲面网格上的切向矢量场,采用广度优先搜索策略从样本纹理空间中为每个三角面片映射纹理面片,直至完全覆盖整个网格．在搜索和映射过程中,首先使网格上相邻三角面片的纹理有最小的匹配误差;然后对相邻的三角面片纹理使用图的分割方法拼接纹理,得到曲面上连续的合成纹理;最后压缩存储合成的三角面片纹理．该算法适用于多种类型的样本纹理和任意的三角化曲面．     

三维封闭三角网格孔洞边界识别算法

针对三维封闭三角网格模型的缺失实体孔洞,提出一种边界识别算法。以手绘曲线作为输入,结合轮廓线法得到目标孔洞的近似边界点集,生成连续的孔洞轮廓线。按照曲线点集并以孔洞轮廓线辅助搜索孔洞的上边界,根据上边界向下搜索得到孔洞的下边界。该算法可用于满足二维流形、可定向及封闭的三角网格模型上孔洞边界的定位,能够简化孔洞边界的定位过程,提高设计系统的易用性。     

用内法向量与二次误差度量修补三角网格孔洞

为了高效地修复含孔洞的三角网格模型,提出基于内法向量与二次误差度量(QEM)的孔洞修补算法.在识别孔洞边界之后,计算边界点的凹凸性与对应夹角角度,并利用最小角-曲率原则寻找最优修补点;根据三角形生成原则以及内法向计算方法生成新的三角形完成粗修补;最后利用二次型误差滤波函数对粗修补的网格进行优化处理.在VisualStudio2013环境下,对不同种类的含孔洞模型,利用提出算法以及孔洞修补经典算法进行实验,结果表明,文中算法修补的网格质量优于对比算法.     

基于极大转发角的地理位置路由GPSR算法改进

针对无线传感器网络GPSR算法在同一区域发送数据,遇到空洞时会出现三角路由的问题,本文提出一种基于极大转发角的针对GPSR算法的改进策略(GPSR-MTA)。当有数据需要发送的时候,首先按照GPSR算法发送,在达到一定条件的时候计算偏离角度,当这个角度达到最大的时候向源节点发送带有极大偏离角点的反馈信息。源节点接到反馈信息后把自己和其邻节点的中转节点信息设置为接收到的极大转发角点信息,以后向此目标节点转发信息时,先向极大转发角点发送,然后再通过它来发送到目标节点。仿真结果表明,该算法有效地绕开了空洞,在平均跳数方面得到了优化。     

A mesh reconstruction algorithm driven by an intrinsic property of a point cloud

This paper presents an algorithm for reconstructing a triangle mesh surface from a given point cloud. Starting with a seed triangle, the algorithm grows a partially reconstructed triangle mesh by selecting a new point based on an intrinsic property of the point cloud, namely, the sampling uniformity degree. The reconstructed mesh is essentially an approximate minimum-weight triangulation to the point cloud constrained to be on a two-dimensional manifold. Thus, the reconstructed surface has only small topological difference from the surface of the sampled object. Topological correct reconstruction can be guaranteed by adding a post-processing step.     

基于Delaunay三角网的等值线绘制算法*

提出了一种快速构建Delaunay三角网算法（QGDTN）。在每次迭代中,该算法从点集P最左边的两点中,选取离凸边中点距离最近的一点与凸边构成Delaunay三角形,并加入三角网中,算法实现简单,且时间复杂度为O(n)。基于Delaunay三角网,根据三角形的各边上是否有等值点,用内插值法求出等值点坐标,跟踪、连接等值点生成等值线;最后,采用三次方Bezier曲线平滑等值线。实验证明,基于Delaunay三角网的等值线绘制算法是高效的,并且具有一定的实用价值。     

Delaunay三角网高效构建及地形仿真应用

针对基于离散点的Delaunay三角网构建过程中待插入点的定位耗时问题,提出Delaunay三角网高效构建算法,并将其用于三维地形仿真应用中。对大量数据点进行分块排序预处理后,运用空间自相关理论使下一个待插入点总是紧邻新近插入点,融合最短路径定位算法和三角形面积法,结合三角形重心与点、有向线段的关系遍历三角形,减少遍历时间。在对三角网进行LOP局部优化时,采用Delaunay四叉树保存待调整的所有边的节点信息,提高遍历效率。实验结果证明,该算法构建的三维地表真实感较强,并且具有较低的时间复杂度。     

保持特征的网格修补

提出了一种恢复缺失尖锐特征的网格修补算法。首先对网格顶点建立自适应的八叉树,采用分段二次多项式对网格空洞周围顶点进行拟合。而在尖锐特征处周围,则采用两个或者多个系数不同的二次多项式函数,分别进行拟合,从而获取原始网格所在曲面的尖锐特征边和角。利用扩展的Marching Cube方法获得空洞处的三角网格面片,并和原始网格模型缝合。最后,对于空洞处的网格面片,进行增强特征处理,消除锯齿状网格,获得清晰的尖锐特征。实验结果表明,该方法达到了预期的良好效果。     

散乱点云的三角网格重构

基于增量扩散法的思想,提出并实现了一个散乱点云的三角网格重构算法,算法首先利用体素网格的散列表对散乱点进行组织,然后在确定了初始种子三角形的基础上,基于活动边扩展规则构造新的三角形,使网格不断向周围扩展直到活动边表空为止,最后算法合并棱边并计算每个三角形的顶点法矢,最终构造出散乱点云的三角网格。