1) triangulation/scattered data
三角剖分/散乱数据
2) three-dimensional scattered data points
三维散乱数据
1.
This paper summarizes the technology of surface reconstruction from three-dimensional scattered data points.
笔者总结了从三维散乱数据点集重建物体曲面的技术,重点介绍了其中的一些典型方法。
4) unorganized points
散乱数据
1.
A new approach to reconstruct subdivision surfaces from unorganized points of arbitrary topology is proposed.
提出一种对海量散乱数据根据给定精度拟合出无需裁剪和拼接的、反映细节特征的、分片光滑的细分曲面算法 该算法的核心是基于细分的局部特性 ,通过对有特征的细分控制网格极限位置分析 ,按照拟合曲面与数据点的距离误差最小原则 ,对细分曲面控制网格循环进行调整、优化、特征识别、自适应细分等过程 ,使得细分曲面不断地逼近原始数据 实例表明 :该算法不仅具有高效性、稳定性 ,同时构造出的细分曲面还较好地反映了原始数据的细节特
5) Scatter data
散乱数据
1.
A Differential Equation Based Scatter Data Fitting Method and Its Application;
基于微分方程的散乱数据拟合方法及其应用
6) scattered data
散乱数据
1.
A Theorem Proof on the Optimal Convex Triangulation of the Scattered Data Points in Aplane;
平面上散乱数据点的最优三角分划的一个定理证明
2.
Smooth fitting of scattered data based on particle swarm optimization algorithm;
基于粒子群优化算法的散乱数据光顺拟合
3.
Surface Fitting of Scattered Data with B-Spline Method;
散乱数据曲面拟合的B样条方法
补充资料：三角剖分
Image:11733214645713634.jpg
三角剖分
三角剖分是代数拓扑学里最基本的研究方法。 以曲面为例， 我们把曲面剖开成一块块碎片，要求满足下面条件：
（1）每块碎片都是曲边三角形；
（2）曲面上任何两个这样的曲边三角形，要么不相交，要么恰好相交于一条公共边（不能同时交两条或两条以上的边）
拓扑学的一个已知事实告诉我们：任何曲面都存在三角剖分。
假设曲面上有一个三角剖分， 我们把所有三角形的顶点总个数记为p(公共顶点只看成一个，下同),边数记为l,三角形的个数记为n,则e=p-l+n是曲面的拓扑不变量！ 也就是说不管是什么剖分， e总是得到相同的数值。 e被称为称为欧拉示性数。
假设g是曲面上洞眼的个数（比如球面没有洞，故g=0;又如环面有一个洞，故g=1），那么e=2-2g。
g也是拓扑不变量，称为曲面的亏格(genus)。
上面例举曲面的情形。对一般的拓扑对象（复形），我们有类似的剖分，通常成为单纯剖分。 分割出的每块碎片称为单纯形 （简称单形）
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。