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基于延遲切割的三角網格布爾運算優化

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  規則化的布爾運算被廣泛應用在三維建模系統中.近年來,隨著圖形硬件的發展,基于三角網格的規則化布爾算法由于輸出結果能直接被圖形硬件處理,表現出了明顯的優勢.但是傳統的算法由于采用CSG樹局部評估策略,使得面片在相交測試中反復被切割,并且由于面片分類在切割后的模型之間直接進行,導致算法無法在保證魯棒性的同時實現高性能,為了避免這些問題,提出了一種CSG樹全局評估算法來統一執行單次和連續布爾運算,算法由兩部分組成:自適應的延遲切割和全局化面片分類.在自適應的延遲切割階段,算法通過仔細處理多個三角面片相交導致的各種情況擴展延遲切割到整個CSG樹來避免由于面片的反復切割帶來的數值誤差累積,并利用自適應的八叉樹使得相交測試可在線性時間內完成.在全局化面片分類階段,算法通過分治法使得分類始終在切割后的面片和原始輸入模型之間進行來保證分類的精度;通過結合組分類策略和自適應的八叉樹來進一步優化分類性能.實驗結果表明,所提算法無論是在執行單次還是在連續布爾運算時,都能在保證魯棒性的同時性能優于其他算法,因此該算法可廣泛應用于交互式建模系統中,如數字雕刻、計算機輔助設計和制造(CAD/CAM)等.
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