一种改进的自适应三角剖分算法

• 作者: 李奇敏 汤宝平 蒋恒恒
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 点云 三角剖分 Shepard插值 八叉树搜索
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3950-3953
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.096

摘要

现有的大多数散乱点云三角剖分算法存在细节特征表现不足和适应性不强的问题,为此改进了一种自适应的三角网格剖分算法.此方法将Shepard曲面插值与多尺度分析方法相结合；引入改进的八叉树搜索思想,加细搜索进而估算出点云中每个测量点的曲率；生成带自适应分辨率的分层空间栅格,最终实现自适应的三角网格重构.实验结果表明,经改进的算法,形成的三角网格质量较高,能够较好地再现原三维物体的细节特征,且效率较高,适用广泛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李奇敏	重庆大学机械传动国家重点实验室	23	139	7.0	11.0
2	汤宝平	重庆大学机械传动国家重点实验室	208	4648	33.0	63.0
3	蒋恒恒	重庆大学机械传动国家重点实验室	7	82	5.0	7.0