[发明专利]一种三角网格模型的优化方法有效

专利信息
申请号: 201510961925.7 申请日: 2015-12-18
公开(公告)号: CN105608732B 公开(公告)日: 2018-07-13
发明(设计)人: 孔德慧;石丽娜;王少帆;尹宝才 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00
代理公司: 北京中北知识产权代理有限公司 11253 代理人: 冯梦洪
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种三角网格模型的优化方法,其能够对三角网格模型进行有效地优化,获取与原始网格更相似的采样网格。包括步骤:(1)基于顶点均分的自适应采样;(2)计算原始网格的每个面到重新采样网格面的Hausdorff距离H1,以及重新采样网格每个面到原始网格面的Hausdorff距离H2;(3)从H1与H2中选取Hausdorff距离最大的面T离散化为独立的点后,结合面T的关联面,计算发生Hausdorff距离最大值时面T上的点P,以及对应的关联面中目标面R;计算三角网格之间的Hausdorff距离,进行点到面的类型判断,点到面的类型分为:点到点、点到线、点到面;根据点到面的类型进行网格模型优化。
搜索关键词: 三角网格模型 原始网格 重新采样 优化 网格 关联 自适应采样 采样网格 三角网格 网格模型 点到点 结合面 目标面 有效地
【主权项】:
1.一种三角网格模型的优化方法,其特征在于:包括以下步骤:(1)基于顶点均分的自适应采样:将原始三维空间开网格的切口对齐二维正方形区域的边界,将三维网格平铺在二维正方形区域;在进行重新采样时,依据参数网格的顶点分布进行自适应采样,使重新采样的网格点尽可能的分布在参数网格顶点密集区域;(2)计算原始网格的每个面到重新采样网格面的Hausdorff距离H1,以及重新采样网格每个面到原始网格面的Hausdorff距离H2;(3)从H1与H2中选取Hausdorff距离最大的面T离散化为独立的点后,结合面T的关联面,计算发生Hausdorff距离最大值时面T上的点P,以及对应的关联面中目标面R;计算三角网格之间的Hausdorff距离,进行点到面的类型判断,点到面的类型分为:点到点、点到线、点到面;根据点到面的类型进行网格模型优化。
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