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多边形高质量同构三角剖分的有效算法
  • ISSN号:1008-973X
  • 期刊名称:《浙江大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学数学系,计算机图像图形研究所,浙江杭州310027
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60503067,60333010);浙江省自然科学基金资助项目(Y105159);国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2002CB312101).
中文摘要:

为了使平面形状混合得到较好的结果,提出了一种新的构造2个多边形的高质量同构三角剖分的有效方法.通过加入一定数目的Steiner点生成其中一个多边形的质量较好的三角剖分,根据此三角网格中顶点之间的相对位置关系和邻接关系确定另一个多边形的三角剖分,然后利用面积均等方法和其他优化方法对同构的三角剖分同时进行优化.此算法将同构三角剖分的构造转化为一个稀疏线性方程组的求解,可以通过已有的程序库进行快速求解;同时通过约束一些对应特征点的位置,使生成的同构三角剖分具有较好的特征对应.此算法计算量小,运行效率高,对形状复杂的多边形仍然可以得到满意的结果,适合于morphing等实时性的应用要求.

英文摘要:

A novel and efficient approach for building high quality compatible triangulations between two simple polygons was presented to obtain good results of planar shape blending. A high quality triangulation was easily constructed for the first polygon by adding some Steiner points on the boundary of and inside the polygon. Then the connectivity of the triangulation vertices was transferred into the second polygon, whose vertices' positions were determined by the relative geometric relationship in the first triangulation. Some efficient approaches including area equalization, edge swap, and Laplace smoothing were used to optimize the triangles in both triangulations. The construction of compatible triangulation was formulated as a sparse linear system, which could be easily solved by some solver library. Furthermore, the fea- tures of the triangulations could be preserved by adding linear constraints in the linear system. This approach is simple and fast and can obtain satisfied results for complex polygons. Experimental results were presented to show the applicability and flexibility of the approach.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:岑可法
  • 地址:杭州市浙大路38号
  • 邮编:310027
  • 邮箱:xbgkb@zju.edu.cn
  • 电话:0571-87952273
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-973X
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1245/T
  • 邮发代号:32-40
  • 获奖情况:
  • 2000年获浙江省科技期刊质量评比二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21198