基于三角形不规则网模型的快速体素化方法
Journal of Computer Applications（2010）
摘要
为了改善在大数据量时体素化效率不高的缺点,针对三角形不规则网(TIN)模型的三角网特性,提出了一种快速简单的体素化算法.首先通过细划三角面片,将面体素化转换为简单的点体素化生成体表面模型,然后利用深度缓存原理快速寻找初始种子体素进行体内填充.实验结果表明,对于精细复杂的大规模TIN模型,算法能确实有效地生成逼近原模型的26-连通的体素模型,且具有高效的时间效率.
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关键词
surface voxelization,Triangulated Irregular Network(TIN) model,solid voxelization,seed filling,triangular division
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