【摘 要】
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提出一种用Loop细分曲面拟合三角网格模型的新算法。首先对网格模型进行特征识别，然后把经过简化和形状优化的网格作为拟合细分曲面初始控制网格。通过对控制网格顶点的循环修
【机 构】
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盐城工学院机械工程学院,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK2001408)资助项目;江苏省高校自然科学基金(04KJD430213)资助项目;高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目
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提出一种用Loop细分曲面拟合三角网格模型的新算法。首先对网格模型进行特征识别，然后把经过简化和形状优化的网格作为拟合细分曲面初始控制网格。通过对控制网格顶点的循环修正、网格形状优化、局部自适应细分来求解拟合细分曲面控制顶点。该算法不仅避免了求解线性方程组，克服了拟舍控制网格的扭曲现象，而且达到了用较少的控制网格拟合出反映物体细节特征并满足精度要求的分片光滑（片内除奇异点C^1外其余C^2连续）的Loop细分曲面的目的。实例表明，该算法用于测量数据的曲面重构是有效可行的。
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