由点云数据重建的隐式曲面的可视化算法

作     者：杨军 诸昌钤 邢琪 YANG Jun;ZHU Chang-qian;XING Qi

作者机构：兰州交通大学机电工程学院兰州730070 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 

基　　金：兰州交通大学"青蓝"人才工程基金资助计划 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2009年第29卷第7期

页      码：1901-1905,1909页

摘      要：针对由点云数据重建的隐式曲面提出一种新的基于粒子系统的可视化算法。首先,基于平行线束的初始化方法在隐式模型表面找到均匀分布的采样点,避免原来粒子系统中的分割-死亡过程;用共轭梯度法替代原来粒子系统中的梯度下降法作为优化算法,将每一个椭圆粒子累进移动到低能量状态,避免了较长的收敛时间和围绕最小值的摆动现象;用贪婪选择法选择能够覆盖整个曲面的且不产生空洞的活动子集;松弛过程进一步改善依赖曲率的各向异性粒子采样。本文的粒子专门为基于Sp lats的表示法而设计,可以直接转换为椭圆Sp lats而不需要任何改动。因此,本算法可以快速、高质量地绘制出复杂隐式曲面模型。

主 题 词：粒子采样 曲面splatting绘制 隐式曲面 点元 各向异性 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203240761...