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对偶Voronoi聚类与重网格化被引量：6: 2009年; 为了以更快的速度得到高质量的多分辨率网格,提出一种基于Voronoi-Delaunay三角化技术的多分辨率表示生成算法.该算法将原三角网格转化为对偶多边形网格再进行Voronoi划分,以自动满足共点聚类块不能超过3个这一约束;根据曲率分布情况来选取基点,以便能更好地捕捉几何特征;最后利用Loop细分规则与局部Laplace平滑指导参数域上的重采样,再映射回模型空间获取最终采样结果,以提高重采样质量.由于Voronoi划分是重网格化算法的瓶颈,采用文中算法能减少划分时条件检测的耗时,从而显著地降低整个重网格化算法的时间复杂度.; 韩英华李桂清彭莉任灿江; 关键词：多分辨率 LAPLACE算子

对偶Voronoi聚类与重网格化: 由于基点选取的随意性，基于Voronoi-Delaunay剖分的多分辨率表示生成算法不能很好地保持原始模型的几何特征，为捕捉模型的形状需要较大的基网格。此外该方法还存在如下两个问题：生成Voronoi区域时效率较低;重采...; 韩英华; 关键词：对偶重采样三角片多分辨率表示网格化算法; 文献传递

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韩英华