空间曲面上散乱数据的三角剖分技术与应用

"这篇资料主要讨论了空间曲面上散乱数据的三角剖分技术，这是三维重构中的一个重要环节，尤其在点云处理领域。点云精简是获取和处理物理模型形状信息的关键技术，广泛应用于制造工业、医学检测等多个领域。通过坐标测量机、激光扫描仪或计算机断层扫描仪等设备，可以获取不同程度组织性的数据点，但整体上大多表现为散乱状态。三角剖分的目标是通过构建三角网格来反映数据点间的拓扑关系，从而揭示物体表面的形状和结构。 三角剖分不仅是构建散乱数据插值曲面的基础，而且是一个关键步骤。这一过程通常包括多个阶段，如图1所示，需要对原始测量数据进行预处理，然后进行三角化，最终生成连续的曲面模型。尽管平面内的三角剖分技术相对成熟，尤其是Delaunay三角剖分等算法的应用，但在空间曲面上，由于数据点间拓扑关系的复杂性，现有的理论和算法仍有待完善。现有的工作更多地集中在平面或有特定约束条件的场景，对于对应多值曲面的散乱数据点三角剖分研究较少，且效率和效果还有提升空间。 散乱数据曲面重构的挑战主要在于如何高效自动地确定数据点之间的邻接关系，这直接影响到三角剖分的质量和速度。因此，研究和发展适应复杂空间曲面的三角剖分算法是当前的重要课题，对于提高三维重构的准确性和实用性具有重要意义。"