三角网格分割中种子点的优化采样算法

摘要

三角网格分割是三维模型处理中一项重要的工作,通过VSA(variational shape approximation)方法分割的结果可以用于轮廓线的生成、模型重建等工作,但由于其种子点选取的随机性,直接通过VSA方法进行不同类型的网格划分会存在划分粒度、划分策略不确定的问题.文章针对三维模型轮廓线提取,基于VSA方法,提出一种三角网格分割中种子点的优化采样算法,通过优化种子点的位置和数量,提升分割效果,生成质量较高的轮廓线.通过对多个模型进行试验表明,利用文中提供的种子点优化采样方法,可以保证在种子点数量尽可能少的情况下,重建质量较高的模型.