散乱数据点的细分曲面重建算法及实现

摘要

提出一种对海量散乱数据根据给定精度拟合出无需裁剪和拼接的、反映细节特征的、分片光滑的细分曲面算法.该算法的核心是基于细分的局部特性,通过对有特征的细分控制网格极限位置分析,按照拟合曲面与数据点的距离误差最小原则,对细分曲面控制网格循环进行调整、优化、特征识别、自适应细分等过程,使得细分曲面不断地逼近原始数据.实例表明:该算法不仅具有高效性、稳定性,同时构造出的细分曲面还较好地反映了原始数据的细节特征.