[发明专利]基于最大化泊松圆盘采样的重新网格化方法有效

专利信息
申请号: 201410437581.5 申请日: 2014-08-29
公开(公告)号: CN104240299B 公开(公告)日: 2017-02-22
发明(设计)人: 严冬明;郭建伟;张晓鹏 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06T17/30 分类号: G06T17/30
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司11021 代理人: 宋焰琴
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于最大化泊松圆盘采样的重新网格化方法,该方法包括以下步骤对输入的三角网格进行细分处理,得到细分网格S;利用局部冲突检测方法在细分网格S上进行初始泊松采样;对于细分网格S进行迭代检测并填充其中的空隙区域,得到最大化的泊松圆盘采样点集;利用最大化的泊松采样点集,对于细分网格S中的三角形进行离散聚类,提取得到新的三角网格;对于得到的新的三角网格进行角度和顶点度数优化。本发明为最大化的泊松圆盘采样提供了一种快速解决方案,而且可以获得具有蓝噪声性质的网格,非常适用于物理模拟、光照渲染以及几何建模等。
搜索关键词: 基于 最大化 圆盘 采样 重新 网格 方法
【主权项】:
一种基于最大化泊松圆盘采样的重新网格化方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1、对输入的三角网格进行细分处理,得到细分网格S;步骤S2、利用局部冲突检测方法在细分网格S上进行初始泊松采样;步骤S3、对于细分网格S进行迭代检测并填充其中的空隙区域,得到最大化泊松圆盘采样点集;步骤S4、利用最大化泊松圆盘采样点集,对于细分网格S中的三角形进行离散聚类,提取得到新的三角网格;步骤S5、对于得到的新的三角网格进行角度和顶点度数优化;所述步骤S1中,首先指定最小采样半径rmin,然后对输入的三角网格进行不断的细分,使得细分后的网格中每条边的长度不大于最小采样半径,得到细分网格S;然后对于细分网格S上的每一个点pi,定义该点处采样球的球心为pi,半径为ri=kρ(pi),其中,k是一个常数,ρ(x)为定义在该细分网格上的密度函数。
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