基于重心Voronoi图的非钝角的重新网格化方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于重心Voronoi图的非钝角的重新网格化方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取待处理网格的采样点集；步骤S2、对采样点集进行CVT优化；步骤S3、对CVT优化后得到的网格的度数进行优化；步骤S4、基于经过度数优化后得到的网格，进行特征敏感的CVT优化，并引入对偶惩罚项，惩罚较短的Voronoi边，以移除经过度数优化后得到的网格中的钝角三角形。本发明专利技术实施例通过避免坏三角形(＜30°或者＞90°)的产生，得到了高品质的重新网格化结果，非常适用于物理模拟以及几何建模等应用领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及计算机图形处理
，尤其是涉及一种基于重心Voronoi图的非钝角的重新网格化方法。
技术介绍
多边形几何处理提供了很多有用的技术，例如网格平滑、网格变形、参数化、表面近似和网格分割等，可用来产生、编辑和制造三维模型。网格是三维几何表示的基本形式，网格生成技术是连接计算机图形学和工业界的重要桥梁。借助激光扫描仪得到网格数据是常用的网格获取方法，但是通过该方法得到的模型具有数据量大、网格质量差等缺点，不能直接用于计算机动画、有限元模拟等高级应用。此外，曲面网格生成方法则研究如何从一个已有曲面出发，通过计算得到高质量的输出网格来近似表示输入曲面。因其得到的网格质量好而被广泛使用和研究。如果输入曲面用三角形网格表示，则这一过程称之为曲面的重新网格化(remeshing)，重新网格化是获得高质量网格模型的重要手段。很多的重新网格化方法基于求解偏微分方程(PDE)。如果网格中含有小角度(＜30°)的三角形，将会影响Laplacian的条件数，继而影响本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于重心Voronoi图的非钝角的重新网格化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取待处理网格的采样点集；步骤S2、对所述采样点集进行CVT优化；步骤S3、对所述CVT优化后得到的网格的度数进行优化；步骤S4、基于经过度数优化后得到的网格，进行特征敏感的CVT优化，并引入对偶惩罚项，惩罚较短的Voronoi边，以移除所述经过度数优化后得到的网格中的钝角三角形。

【技术特征摘要】
1.一种基于重心Voronoi图的非钝角的重新网格化方法，其特征在于，
该方法包括以下步骤：
步骤S1、获取待处理网格的采样点集；
步骤S2、对所述采样点集进行CVT优化；
步骤S3、对所述CVT优化后得到的网格的度数进行优化；
步骤S4、基于经过度数优化后得到的网格，进行特征敏感的CVT优
化，并引入对偶惩罚项，惩罚较短的Voronoi边，以移除所述经过度数优
化后得到的网格中的钝角三角形。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
由用户指定采样点数，根据定义在网格上的密度函数进行采样。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
对坏度数顶点引入扰动，对所述引入扰动后的坏度数顶点进行CVT优化，
其中所述坏度数顶点为度数小于5或者大于7的顶点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对坏度数顶点引
入扰动，具体包括：
在所述坏度数顶点的1-ring三角形中随机采样产生新的顶点，将所述
新的顶点映射到所述待处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：严冬明，全卫泽，郭建伟，张晓鹏，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11