基于Netgen的四面体网格剖分算法及其应用

通过对各类模型的分析和归纳,提出一种基于Netgen的四面体剖分算法,对不规则三角网(TIN)模型进行封闭性检查、非流形检查、表面法向量检查和相交性检查,实现基于TIN复杂模型的四面体剖分。进行四面体剖分时,不在模型的约束面加点,使原始曲面与四面体形状间高度吻合,确保模型精度,保证共面情况下的边界一致性。某矿地层数据的实例应用结果表明,使用该算法能够使边界一致,得到高质量网格,兼具稳定性和高效性。

空间散乱点集Delaunay四面体剖分切割算法

提出最大空圆凸多边形和最大空球凸多面体的概念 .在此基础上 ,提出一种空间散乱点集 Delaunay四面体剖分算法 ,即对空间散乱点集首先进行最大空球凸多面体剖分 ,然后在多面体内部作 Delaunay四面体剖分 .这种方法消除了“退化”现象 (平面 3个以上点共圆或空间 4个以上点共球面 )引起的潜在错误 .最后分析了一类常见的

基于分类体数据的四面体网格剖分算法

虚拟内窥手术是以真实病人的 CT或者 MRI扫描数据为基础 ,首先通过组织分割 ,在计算机内部建立起三维模型 ,然后通过虚拟现实技术来模拟内窥镜手术全过程的一项技术 .其中 ,人体器官的三维网格建模是该技术中一个十分重要的部分 .为了准确地进行人体器官三维网格建模 ,在对三维体数据进行组织分割的基础上 ,提出了一种由分类体数据直接建立三维四面体网格的方法 .由于 Delaunay三角剖分所产生的网格质量比较高 ,所以该方法沿用逐点插入算法的思想 ,以特征点的提取和 Steiner布点为基础来生成四面体网格 ,并通过组织边界的判定准则和利用 flip操作来恢复组织边界 .实践证明 ,该方法所生成的网格具有自适应的网格密度 .