基于曲面重构中点模型的面元简化的研究

点云数据的曲面重构是逆向工程的关键技术。为了有效简化密集采样点模型,本文在分析现有重构方法局限性的基础上提出了一个曲面重建和简化的算法.在每个采样点附近重建一个函数曲面,根据给定误差得到置信邻域,重新计算函数曲面,得到更大的置信邻域,反复迭代,并在更大范围内逼近原模型的面元.采用面元简化方法对点模型进行简化,删除了相互重叠而形成的冗余面元,从空面元集开始,每次选出一个最佳面元添加到该集,直到该集完全覆盖原模型表面。