Vi presenterar en ny metod för funktion bevara mesh förenkling baserat på funktionskänslig (FS) metrisk. Tidigare fyrdimensionellt felbaserat tillvägagångssätt utsträcks till ett högdimensionellt FS-utrymme för att mäta det geometriska avståndet tillsammans med normal avvikelse. Eftersom den normala riktningen för en ytpunkt bestäms unikt av positionen i Euklidias rymd använder vi ett linjärt optimeringssystem i två steg för att effektivt härleda den begränsade optimala målpunkten. Vi visar att vår algoritm kan bevara funktioner mer exakt under de globala geometriska egenskaperna, och naturligtvis kan behålla mer triangulära fläckar på funktionen regioner utan särskilda funktionsdetektering förfarande under förenklingsprocessen. Med fördel av uppblåsningsfenomenet i FS utrymme designar vi en felvikt som kan ge mer lämpliga resultat. Vi visar också att avståndet till Hausdorff minskar markant under förenklingen av FS.
Wei Ref presenterar en ny metod för funktionsbevarande baserat på funktionskänslig (FS) metriska som utökar fyrdimensionellt fel till en högdimensionell FS utrymme för att mäta både geometriska avstånd och yta normal variation.
Feature Preserving Mesh Simplification Using Feature Sensitive Metric
{'venue': 'Journal of Computer Science and Technology', 'journal': 'Journal of Computer Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}