Abstract-Vi presenterar en ny metod för adaptiv ytmaskning och triangulation som kontrollerar den lokala detaljnivån av ytan approximationen genom lokala spektraluppskattningar. Dessa uppskattningar bestäms av en våget representation av ytdata. Den grundläggande idén är att bryta den ursprungliga data som med hjälp av en ortogonal eller semi-ortogonal tensor produkt wavelet transform (WT) och att analysera de resulterande koefficienter. I ytregioner, där de resulterande koefficienternas partiella energi är låg, kan ytans polygonala approximation utföras med större trianglar utan att förlora för mycket finkorniga detaljer. Eftersom lokaliseringen av WT är bunden av Heisenbergprincipen måste dock maskningsmetoden styras av detaljsignalerna snarare än direkt av koefficienterna. Den dyadiska skalningen av WT stimulerade oss att bygga en hierarkisk meshing algoritm som omvandlar det initialt vanliga datanätet till en quadtree representation genom avvisande av oviktiga mesh hörn. Den optimala trianguleringen av de resulterande quadtreecellerna utförs genom val från en uppslagstabell. Trädet växer rekursivt som styrs av detaljer signaler som beräknas från en modifierad invers WT. För att kunna styra den lokala detaljnivån introducerar vi en ny klass av wavelet-rymdfilter som fungerar som "magnifierande glasögon" på datan. Vi visar att vår algoritm utför en låg algoritmisk komplexitet, så att ytmaskning kan uppnås med interaktiva hastigheter, såsom krävs av flygsimulatorer. Andra tillämpningar är dock också möjliga, t.ex. nätminskning i komplexa data, FEM eller radiosity meshing. Metoden tillämpas på olika typer av data som omfattar både digitala terrängmodeller och laserskanner. Dessutom genomförs kvantitativa undersökningar av felanalys.
Förutom regelbundna hierarkiska strukturer användes wavelettransform först i REF för att bygga en hierarkisk meshing.
Efficient triangular surface approximations using wavelets and quadtree data structures
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}