2008年启发式区域扩张网格重构算法：快速构建复杂形状网格

本文主要探讨了一种启发式区域扩张网格重构算法，发表于2008年浙江大学学报(工学版)第42卷第12期。该算法的目的是解决从散乱数据点快速构建网格的问题，这在许多工程应用中具有重要意义，如计算机辅助设计(CAD)和计算机图形学(CG)等领域。 算法的核心思想是从一个初始的种子面片开始，利用启发信息来指导网格的扩展过程。启发信息指的是网格在局部区域的一些特性，比如简单性和平滑性，这些特性有助于减少几何错误的发生。算法首先通过某种准则识别出可能的候选点，然后在候选点中选择最适合的点与活动边结合，形成新的面片。这个过程会经过启发信息检测，确保选择的活动边能够保持网格的局部一致性。 在每个扩张步骤中，都会对新添加的面片进行几何完整性的检查，确保网格的整体结构正确无误。这种算法的一个显著优点是其灵活性，它不需要预先知道点法矢或者精确的曲面边界信息，即使面对分布不均匀或包含少量噪声的数据点，也能有效地处理。 网格重构的关键技术点包括活动边的选择策略、候选点的评估标准以及几何完整性的验证方法。这种算法的目标是生成反映物体真实形状的二维流形网格，这对于逆向工程、形状分析以及计算机视觉等领域都有潜在的应用价值。 这篇文章介绍的启发式区域扩张网格重构算法提供了一种有效的方法，能够在没有严格约束条件下，从散乱数据中自动生成高质量的网格模型，对于提高数据处理效率和精度具有重要的理论和实践意义。