一种基于GPU加速的维诺图三维网格重构方法

摘要

本发明涉及一种基于GPU加速的维诺图三维网格重构方法，包括以下步骤：利用k‑dtree查找三角网格与输入点数据的空间邻近关系并将邻近关系解释为点数据的维诺图，利用空间切割算法计算维诺图和三角网格的交集并以此计算点数据的能量，更新点位置，多次迭代直至能量函数收敛，并通过Delaunay三角化算法构造新的网格。本发明借助GPU强大的并行计算能力，大大提高了算法的计算速度和效率。