SIGGRAPH 2019：内在三角化处理算法优化

"2019年SIGGRAPH大会论文《Navigating Intrinsic Triangulations》由Keenan Crane、Nicholas Sharp和Yousuf Soliman合作完成，发表于ACM Transactions on Graphics期刊上。这篇论文主要探讨了如何在处理质量极低的表面网格时，有效地运行来自计算机几何学和科学计算领域的算法。传统的做法是通过重新网格化来改善几何结构，但作者们提出了一个全新的视角——内在三角剖分。 内在三角剖分不改变输入网格的几何形状，而是沿着其精确几何构造连接顶点。关键洞察在于，这种三角剖分可以被隐式编码，通过存储邻近顶点的方向和距离信息来实现。这种“路标数据结构”使得在需要时能够实时进行几何和拓扑查询，只需沿着表面追踪路径即可。这种数据结构的优势在于，它支持与常规三角剖分相同的基本操作，使得现有的算法可以直接迁移到内在设置下，无需对算法进行大幅修改。 该研究的重要性在于，它为处理低质量几何模型提供了新的解决方案，这在实际应用中具有广泛的意义，例如在游戏开发、图形渲染、建筑设计甚至医疗成像中，可能遇到的复杂几何建模问题。通过内在三角剖分，可以更高效地执行计算密集型任务，节省时间和资源，提高计算效率。此外，这种方法也展示了将传统算法适应新数据结构的能力，推动了计算机图形学领域的创新和发展。"