基于离散点的点域绘制方法

基于离散点的点域绘制方法

冯月萍¹，钟慧湘¹，高玉双²，庞云阶¹

1. 吉林大学计算机科学与技术学院，长春 130012； 2. 长春汽车工业高等专科学校，长春 130011

收稿日期:2003-07-10 修回日期:1900-01-01 出版日期:2004-01-26 发布日期:2004-01-26
通讯作者: 冯月萍

Point-field draw method based on discrete points

FENG Yue-ping¹, ZHONG Hui-xiang¹, GAO Yu-shuang², PANG Yun-jie¹

1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;2. Changchun Institute of Automobile Industry, Changchun 130011, China

Received:2003-07-10 Revised:1900-01-01 Online:2004-01-26 Published:2004-01-26
Contact: FENG Yue-ping

摘要/Abstract

摘要： 研究以离散的点构造三维物体的几何模型, 以每个离散点为圆心, 构造不同半径的圆, 覆盖在三维几何模型表面, 从而绘制该几何模型表示的几何物体的真实感图形. 该方法与传统的多边形网格方法相比, 具有存储量小、计算量小、易于实现的特点.

关键词: 离散点造型, 点域, 曲面剖分, 多边形网格

Abstract: A new method based on discrete points is proposed to mo del 3-D objects. Balls, which center at these discrete points and have differen t radiuses, were used to cover the surfaces of the objects to render the object s with realism. Compared with the classic mesh-based method, our method has the advantages of low storage, low calculation cost and implementation facilitation .

Key words: discrete point modeling, point-field, surface part ition, polygonal mesh

中图分类号:

TP391

冯月萍，钟慧湘，高玉双，庞云阶. 基于离散点的点域绘制方法[J]. J4, 2004, 42(01): 84-87.

FENG Yue-ping, ZHONG Hui-xiang, GAO Yu-shuang, PANG Yun-jie. Point-field draw method based on discrete points[J]. J4, 2004, 42(01): 84-87.

[1]	王玉, 申铉京, 周昱洲, 林鸿斌. 一种求解交通网络中最短路径问题的人工蜂群算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1144-1150.
[2]	朱新丽, 才华, 寇婷婷, 杜冬晖, 孙俊喜. 行人多目标跟踪算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1161-1170.
[3]	张震, 张照崎, 朱留存, 刘济尘, 魏金占, 蔡旭航, 赵成龙. 一种基于Shi-Tomasi和改进LBP的特征匹配及目标定位快速算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1171-1178.
[4]	孙启隆, 于萍, 司振惠, 郭鑫, 王岩. 基于暗通道的沙尘图像增强算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1179-1187.
[5]	刘高天, 段锦, 范祺, 吴杰, 赵言. 基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1188-1198.
[6]	胡雅婷, 陈营华, 宝音巴特, 曲福恒, 李卓识. 一种增量式MinMax k-Means聚类算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1205-1211.
[7]	聂逯松, 常方圆, 常学智, 刘畅, 金有为, 刘国晟, 付加胜, 韩霄松. 一种新型的自适应多核学习算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1212-1218.
[8]	蒲晓川, 黄俊丽, 祁宁, 宋长松. 基于密度信息熵的K-means算法在客户细分中的应用[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1245-1251.
[9]	焦冲, 苏科华, 吴博文, 任术波, 辛宁. 一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 867-876.
[10]	丁通, 刘元宁, 朱晓冬, 刘帅, 张齐贤, 张阔. 面向残差网络多元特征的轻量级虹膜分类[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 877-882.
[11]	孙俊, 才华, 朱新丽, 胡浩, 李英超. 基于双重注意力机制的深度人脸表示算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 883-890.
[12]	傅博, 王瑞子, 王丽妍, 张湘怡. 基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 891-899.
[13]	李晓峰, 李东, 王妍玮. 基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 900-908.
[14]	张震, 张照崎, 朱留存, 苗志滨, 王骥月, 李修明, 赵成龙, 张坤伦. 基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(3): 568-576.
[15]	李二强, 陈凯健, 周漾. 可控多重纹理扩展合成与迁移[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(3): 577-586.