对偶Voronoi聚类与重网格化

摘要：

为了以更快的速度得到高质量的多分辨率网格,提出一种基于Voronoi-Delaunay三角化技术的多分辨率表示生成算法.该算法将原三角网格转化为对偶多边形网格再进行Voronoi划分,以自动满足共点聚类块不能超过3个这一约束;根据曲率分布情况来选取基点,以便能更好地捕捉几何特征;最后利用Loop细分规则与局部Laplace 平滑指导参数域上的重采样,再映射回模型空间获取最终采样结果,以提高重采样质量.由于Voronoi划分是重网格化算法的瓶颈,采用文中算法能减少划分时条件检测的耗时,从而显著地降低整个重网格化算法的时间复杂度.

关键词：多分辨率、对偶片、重网格化、细分、Laplace算子

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60673005;广东省自然科学基金05006540;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放基金

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1535-1544