由点云数据重建的隐式曲面的可视化算法

针对由点云数据重建的隐式曲面提出一种新的基于粒予系统的可视化算法.首先,基于平行线束的初始化方法在隐式模型表面找到均匀分布的采样点,避免原来粒子系统中的分割一死亡过程;用共轭梯度法替代原来粒子系统中的梯度下降法作为优化算法,将每一个椭圆粒子累进移动到低能量状态,避免了较长的收敛时间和围绕最小值的摆动现象;用贪婪选择法选择能够覆盖整个曲面的且不产生空洞的活动子集;松弛过程进一步改善依赖曲率的各向异性粒子采样.本文的粒子专门为基于Splats的表示法而设计,可以直接转换为椭圆Splats而不需要任何改动.因此,本算法可以快速、高质量地绘制出复杂隐式曲面模型.