混合细分曲面尖锐和半尖锐特征生成

在实际细分曲面造型中，模型初始控制网格经常需要同时用含有三角形和四边形的混合网格来表示。本文主要研究基于三角形和四边形的混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征的生成方法。提出一种基于局部修改混合细分规则，把混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征生成方式统一起来的自适应细分方法。为了使得多条折痕在相交点是C^1连续，在靠近折痕交点附近运用四点插值细分方法。根据特征处的尖锐程度通过自适应混合细分来实现半尖锐特征效果。实例表明，本算法生成的混合细分曲面尖锐、半尖锐特征效果非常好。     

测量点云数据的多视拼合技术研究

在实物反求中，往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位，统一到一个全局坐标系下，并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。本文首先提出了一种改进ICP算法，在采用标签法进行预定位的基础上，选取两个视图重叠区域中不同位置的数据点集作为控制点集，建立控制点的名义对应关系，然后进行坐标变换迭代求解，从而方便快速地实现了两个不存在明确对应关系的点云视图之间的准确定位。在进行多视拼合时，提出一种边定位边合并的方法，减少了多视顺序拼合时所产生的积累误差。对拼合后的视图，本文根据在重叠区域的缩小包围盒内采用加权平均的方法进行了数据融合。实例表明，本文提出的方法是行之有效的。     

基于非均匀数据细分曲面重建的数据测量技术研究

为了提高细分曲面重建质量和效率，在对非均匀数据细分曲面重建算法研究的基础上，根据算法对数据的需求，给出了一种针对非均匀数据细分曲面重建算法的数据测量方法，并采用该方法对某型摩托车进行了测量重建。