边界保持的隐式曲面三角化方法

隐式曲面三角化是隐式曲面绘制的常用算法.对于开区域上散乱点数据重建的隐式曲面,常用的隐式曲面三角化方法得到网格模型不能很好地保持散乱点数据的边界.针对该问题,提出了一种边界保持的隐式曲面三角化方法.根据散乱点数据的空间分布,控制等值面的抽取范围,实现了边界保持.实验结果表明,该算法能够产生和散乱点数据边界一致的三角网格.     

有理曲面的区间隐式化

利用一个低阶多项式区间隐式曲面来包围所给的参数式有理曲面,并构造了一些关于区间隐式曲面厚度和微分张量的目标函数.在最小化这些目标函数的条件下,该区间隐式曲面的中心曲面可以近似地逼近有理曲面,其逼近的误差可以利用区间隐式曲面的区间宽度进行估计.最后提供了具体的算法和一些实例.     

法向约束的隐式曲面多边形化

提出一种隐式曲面多边形化的方法,将隐式曲面的多边形化分为2个阶段:首先根据法向约束对隐式曲面进行采样,得到稳定的采样粒子表示;然后在每个采样粒子处沿法线正负方向分别在隐式曲面内部和外部延伸一段距离,得到2个曲面法向附加点.将法向附加点和采样顶点进行四面体化,删除法向顶点及其相关联的边,最终得到隐式曲面的三角形网格模型.最后用实例表明了该方法的有效性.     

有理B样条曲面的区间隐式化

提出有理B样条曲面的区间隐式化方法,即对一个有理B样条曲面,寻求包含给定的曲面的区间隐式B样条曲面,使得区间隐式B样条曲面的"厚度"尽量小,同时尽量避免出现多余分支.该问题等价于求区间隐式B样条曲面的2个边界曲面.针对该问题建立一个最优化模型并求解.     

隐式曲面快速多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的常用算法。该文提出了一个隐式曲面快速多边形化算法。首先用Bloo-menthal的多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再进行网格优化提高网格规则性,最后用多边形细分策略细分优化后的网格。实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Bloomenthal的多边形化算法。     

隐式曲面重新多边形化

首先用Bloomenthal的多边形化算法生成一个粗糙的初始网格;然后在初始网格上分布若干个新顶点,新顶点可以均匀分布,也可以按曲率分布;再把初始网格上的老顶点和新顶点连接起来,生成一个中间网格,从中间网格上删除初始网格上的老顶点,得到重新多边形化的网格;最后细分这个网格．实验结果表明：该算法可以生成近似等边的、大小由曲率指导的三角网格．     

一种隐式曲面交互调整的新方法

提出了一种对隐式曲面形状进行交互调整的新方法,为隐式曲面的调整提供了两种交互工具,分别是对曲面上点的位置调整和法向调整.该方法以调整后的位置和法向为新曲面的插值条件建立目标函数,极小化该目标函数求解曲面参数的变化量,从而确定新的隐式曲面.文中采用拟牛顿法和序列二次规划法(SQP)求解该非线性优化问题.在调整过程中用粒子的方法对隐式曲面进行绘制,实现了对隐式曲面形状的实时交互调整.最后用实例说明了新方法的有效性.     

Delaunay三角剖分算法改进与对比分析

针对Delaunay算法的计算速度问题,从数据结构和算法两个方面加以改进。对Delaunay三角剖分的代数拓扑分析,设计一种顺序存贮的Hash数据结构,实现临时单纯形对象的快速和顺序存取、查询、插入和删除等操作;以单纯形边对象的活性分析为核心,以Hash数据结构进行操作,消去生长法的递归过程;此外,提出基于微切平面的生长法,将基于空间四面体的空球搜索降维至局部二维的空圆搜索。对汽车挡泥板和兔子模型进行三角剖分实验,实验结果表明,消去递归的生长法和基于微切平面的生长法和传统的生长法三角剖分效果相同,但是计算速度比传统方法效率更高。     

曲率约束下的静态隐式曲面的粒子采样

针对隐式曲面绘制时参数不易确定、误差不易控制的问题,提出一种基于曲率的静态隐式曲面的粒子采样方法.首先选取一个种子粒子,依据转动法对其他粒子进行初始化;然后根据粒子之间的静电排斥力和粒子反投影旋转法更新所有粒子的位置,达到粒子系统的相对稳定状态;再依据采样点的曲率改变粒子间的相互作用力,实现对隐式曲面的基于曲率的粒子采样.实验结果表明,该方法简单易行,粒子位置更新的精度可控,避免了大量参数调节,并且可以适用于复杂曲面.     

曲率约束的隐式曲面三角网格化

提出一种有效的隐式曲面三角网格化算法。从隐式曲面上的一个种子点开始,生成网格的边界作为扩张多边形,且该多边形最小角对应的顶点为扩张点,计算从扩张点处欲生成的三角网格,为了防止新生成的三角网格和已经存在的三角网格重叠,要进行冲突检测。在隐式曲面三角网格化的过程中,扩张多边形是不断变化的,需要重复上述步骤,直至没有扩张多边形时结束。该算法分别应用于解析隐式曲面和变分隐式曲面的三角网格化。实验结果表明,该算法不需要重新网格化的步骤,生成的三角网格具有较高的质量,且三角网格随曲率适应性变化,因此说明了该算法的有效性。     

三维约束Delaunay三角化的实现

分析了约束Delaunay三角化中存在的边界一致性问题,给出了约束Delaunay三角化的理论依据,重点探讨了三维约束Delaunay三角化的可行性条件和范围,同时,给出了三维有限域约束Delaunay三角化的实现方法及其在石油地质勘探数据和机械零件方面的网格剖分实例.这种算法在复杂对象的科学计算和工程分析中发挥了重要作用.     

二维复杂限定Delaunay三角化算法

针对包括曲线边界和内部带有曲线限定条件的二维Delaunay三角化问题,提出了一种细化算法.首先给出了曲线段的逼近边定义,以保证限定曲线在网格中的存在;然后证明了该算法的收敛性和最终曲线的逼近边集合与原曲线的拓扑一致性,并且生成的网格符合Delaunay优化准则;最后给出了算法的应用实例,验证了其有效性.     

三角剖分综述

多变形的三角剖分是计算几何中的基本问题,本文简述三角剖分的基本理论及应用,对三角剖分算法做简要的综述,为设计更好的三角剖分算法提供一定的依据。     

点到隐式曲面的正交投影计算

针对点到隐式曲面的正交投影问题,提出一种稳定的几何迭代算法.首先构造初始点处的一条特殊的法截线,并给出沿着该法截线追踪投影点的二阶泰勒迭代方法;然后将给定点向初始点处的法截线的曲率圆作投影,提出基于曲率的步长控制策略,在此基础上给出了基于梯度的迭代误差矫正方法.仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性、鲁棒性以及精确性.     

Smoothing of Partition of Unity Implicit Surfaces for Noise Robust Surface Reconstruction

We propose a novel method for smoothing partition of unity (PU) implicit surfaces consisting of sets of non-conforming linear functions with spherical supports. We derive new discrete differential operators and Laplacian smoothing using a spherical covering of PU as a grid-like data structure. These new differential operators are applied to the smoothing of PU implicit surfaces. First, Laplacian smoothing is performed for the vector field defined by the gradient of the PU implicit surface, which is then updated to reflect the smoothing of the gradient field. This process achieves a method for noise robust surface reconstruction from scattered points.