[发明专利]一种分层方向自适应快速选取方法

摘要

本发明公开了一种分层方向自适应快速选取方法，将三维模型三角网格化得到三角形面片后求出面积加权法向量；然后对面积加权法向量进行主成分分析，构造协方差矩阵并进行奇异值分解，得出三个特征向量作为候选分层方向；其后，在候选分层方向下对模型进行分层，并计算分层后构建模型和原始模型的总体积误差，最小总体积误差所对应的候选分层方向即为最优分层方向。本发明通过提取特征向量获得三个垂直正交的候选分层方向，并基于最小体积误差选择最优分层方向，无需将模型表面所有法向量或空间法向量的采样作为候选分层方向，提高模型精度的同时减少了算法复杂度，能够大大降低获得最优分层方向的时间，适用于几何特征或拓扑结构复杂的模型。

主权项

一种分层方向自适应快速选取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，将三维模型三角网格化，获得若干三角形面片，每一个三角形面片包含三个顶点和一个指向模型外部的法向量；步骤2，计算出每一个三角形面片对应的面积加权法向量$\stackrel{\→}{N_m^{\′}}={\left(n_{\mathrm{ij}}^{\′}\right)}_{3\×1}:$$\stackrel{\→}{N_m^{\′}}=A_m*\stackrel{\→}{N_m};$其中，表示第m个三角形面片的面积加权法向量，A_m为第m个三角形面片的面积，为第m个三角形面片的原始单位法向量；步骤3，所有的面积加权法向量构成的新的样本空间记为n为样本总数，即三角形面片的个数；对面积加权法向量进行主成分分析，构造协方差矩阵并进行奇异值分解，得出包含新样本空间信息最多的三个特征向量作为候选方向；步骤4，分别在三个候选分层方向下对三维模型进行分层；步骤5，计算在三个候选分层方向下构建的模型在阶梯效应影响下和原始模型之间的总体积误差；步骤6，根据步骤5计算得出的三个总体积误差，其中最小值所对应的候选分层方向即为最优分层方向。