高效映射法：散乱点云Delaunay三角剖分的新算法

本文主要探讨了一种创新的基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分算法，针对在三维空间直接处理大规模点云数据时，Delaunay三角网格构建效率低下的问题。作者团队提出了一种关键策略，即采用区域生长法进行点云分片。这种方法确保了分片后的点云数据在映射过程中不会发生重叠，从而避免了数据冗余和计算复杂度的增加。 首先，通过区域生长法对原始点云进行分割，形成若干个相对独立且不重叠的子集。这种方法保留了点云的空间结构，同时降低了在三维空间直接进行三角化的难度。接着，为了利用二维空间的高效处理能力，将这些分片后的点云映射到二维平面上。这样做的好处在于二维空间的计算资源通常更为丰富，且Delaunay三角化算法在二维中执行更快速。 在二维平面上，研究人员应用传统的Delaunay三角化算法，生成高质量的三角网格。然后，将这些二维平面的三角网格结果反向映射回三维空间，形成完整的、高效的三维点云Delaunay三角网格。这种方法有效地减少了计算时间，并且保持了原始点云的几何特征。 实验结果显示，这种基于映射的Delaunay三角化算法在处理大规模点云时表现出显著的优势，不仅提高了三角网格的质量，而且在实际运行中具有更高的效率。通过与传统方法的性能对比，证明了该算法在重构速度上具有明显的优势，这对于实时渲染、逆向工程等对计算效率要求高的应用场景具有重要意义。 本文提出的方法为解决大规模点云数据的高效处理提供了一个新的途径，它结合了区域生长的分割策略和二维空间的优化处理，显著提升了散乱点云的Delaunay三角剖分效率，对于推动计算机图形学和虚拟现实技术的发展具有积极的贡献。