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]	贺怀清, 翟羽佳, 刘浩翰, 惠康华. 基于特征增强的3D目标检测模型ICasA[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(4): 823-0834.
[2]	胡亨伍, 李松涛. 基于小波相位滤波的X光图像多层次模糊增强方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(4): 835-0841.
[3]	熊哲源, 汪灿华, 郑炳城, 沈志伟. 基于改进注意力W-Net的超声图像分割算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(4): 842-0848.
[4]	唐菁敏, 罗浩天, 虞贵财. 人工噪声辅助的无人机通感一体化安全波束成形[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(4): 879-0886.
[5]	王红斌, 张煊赫, 侯明辉. 基于层级知识增强和义原知识的中文隐式情感分析[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(3): 568-0580.
[6]	陈海鹏, 孔鸣, 张洪语, 孙宝胜. 基于边界感知与特征融合的病理图像分割网络[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(3): 581-0590.
[7]	高凯, 王晟宇, 付强, 才华, 张晨洁, 王伟刚. 基于多层级交互式特征融合的三维目标检测算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(3): 591-0602.
[8]	张弄, 徐哲文, 刘长征. 基于领域先验知识的时空神经网络模型在MJO预报中的应用[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(3): 617-0626.
[9]	张书达, 李慧盈. 融合欧氏与双曲几何的深度度量学习方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 284-0290.
[10]	吴建, 王兴旺, 孙亚峰, 于美铭. 基于多压缩机制协同的轻量化模型在课堂行为检测中的应用[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 301-0310.
[11]	姜昀奇, 韩晓同, 田原. 基于大语言模型与适配器驱动的知识图谱补全算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 291-0300.
[12]	路扬, 张学沛, 马小蕾, 王一博, 白金峰. 基于多模态自适应融合的呼吸频率预测方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 319-0328.
[13]	金先进, 张晋恒, 杨建平, 孙晓海, 周兵. 基于改进YOLOv9的玉米幼苗轻量级杂草检测模型Weed-YOLO[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 329-0343.
[14]	刘爽, 吕俊良, 秦宇航, 秦丹丹, 孙佳慧. 基于YOLOv8的PCB缺陷检测改进算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 344-0350.
[15]	廉雄杰, 董振. 基于XLM-RoBERTa-Large-Finetuned-Conll03-English模型结合CRF的中文命名实体识别微调优化方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2026, 64(2): 370-0376.