用于三角网格模型的启发式四边区域划分算法

吉林大学学报(工学版)

用于三角网格模型的启发式四边区域划分算法

吕汉明，王扬

哈尔滨工业大学机械制造及自动化系，哈尔滨 150001

收稿日期:2006-10-27 修回日期:2006-04-12 出版日期:2008-01-01 发布日期:2008-01-01
通讯作者: 王扬

Heuristic quadrangular segmentation algorithm for triangular meshes

Lü Han-ming，Wang Yang

Department of Mechanical Manufacturing and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China

Received:2006-10-27 Revised:2006-04-12 Online:2008-01-01 Published:2008-01-01
Contact: Wang Yang

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种对三角网格模型进行自动四边区域划分的算法。首先，基于法向量对模型进行初始区域划分，然后，基于Euclidean距离对初始区域进行二次区域划分，并经过区域调整后得到多边区域模型，将多边区域划分为三边、四边区域的混合模型后，根据区域拓扑顺序对三边区域进行调整得到完全的四边区域划分。该算法能自动适应模型几何特性得到大小合理的区域划分，并能匹配模型的凹、凸特征。

关键词: 计算机应用, 四边区域划分, 启发式, 三角网格

Abstract: A new algorithm was proposed to partition triangular meshes into quadrangular segmentation automatically. By this approach, first the triangular meshes are segmented according to the normal vectors of the triangle. Then, the resultant segmentations are partitioned into regions with three or more sides based on Euclidean distance. After the segmentation of multisided region into subregions with three or four sides, the final quadrangular segmentations are obtained by adjusting the triangular regions according to their topology sequences. The algorithm is able to accommodate the geometric characteristics of the model to partition triangular meshes into quadrangular regions with appropriate sizes. The final segmentation matches the features of the model well.

Key words: computer application, quadrangular region segmentation, heuristic, triangle meshes

中图分类号:

TP391

吕汉明，王扬 . 用于三角网格模型的启发式四边区域划分算法
[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(01): 158-162.

Lü Han-ming，Wang Yang . Heuristic quadrangular segmentation algorithm for triangular meshes[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(01): 158-162.

参考文献

相关文章 15

[1]	刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2]	王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3]	金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4]	赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5]	刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[6]	欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7]	刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8]	桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9]	刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10]	车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11]	赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12]	黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13]	傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14]	曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15]	侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed