密集散乱数据三角划分及数据压缩

摘要：

介绍了Delaunay三角划分方法,运用一种算法对密集散乱数据进行三角划分,并在给定容差条件下对其进行成批压缩.由点云数据中最大、最小的六个点构成初始八面体,将数据分割为八个三角形区域上的凸包数据,在每个凸包数据中,搜寻到其对应的三角形的垂直距离最大的点,如果距离大于给定的容差,则将该点插入并局部优化三角网格.反之则将该点压缩掉.最后给出的实例证明了该算法的有效性和效率.

关键词：散乱数据点、三角化、数据压缩

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-5,62