三角网格顶点重要度的自适应Loop细分算法

摘要：

提出了一种新的自适应细分算法，在顶点的1-邻域内，用与顶点相连较长三条边的端点构成的平面去替代其平均平面，将顶点到其平均平面的距离作为判断顶点重要度的标准，对三角网格进行自适应细分。由于原始三角面片的高密度和形状相似性，以点面距离为细分尺度所产生的误差，可被限制在一个体元之内，与反复修正顶点法矢算法相比，该算法大大减少了计算量。实验结果表明，所提方法在三角网格细分过程中，简化了数据模型，提高了处理速度。

关键词：三角网格、平均平面、顶点重要度、Loop细分、自适应细分

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.51075113。

在线出版日期：2014-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：201-204,227