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1.
采用点八叉树数据结构并设计颜色融合数组, 解决了大型点云数据在绘制速度和质量方面的难点. 点八叉树数据结构可在耗时大的绘制过程执行前预先进行不可见点的剔除, 便于根据视点远近选择不同的细节层次和绘制策略, 以便控制绘制的复杂度与速度. 由插值误差δ控制的颜色融合数组在提高绘制质量的同时还实现了消隐.  相似文献   
2.
基于粒子群算法, 提出一种针对基于点表示模型的新特征检测方法, 解决了大规模数据模型特征的快速显示问题. 该方法对粒子群优化算法进行优化, 将其应用于物体空间的特征检测上, 实现了多目标搜索. 通过对粒子群算法中的粒子、适应度函数、 初始结束条件、 局部最优解、 全局最优解和迭代公式的重新定义, 将局部搜索与全局搜索相结合, 可快速搜索到多个目标. 该算法通过构造可估计局部曲面变化的适 应度函数检测特征点, 并对特征点做标记, 以快速显示出模型的特征. 实验结果表明, 所提出的特征检测算法适用于对基于点表示的模型的快速特征检测, 尤其适用于大规模数据模型  相似文献   
3.
讨论计算机生成真实感图形的新方法. 针对某些非解析曲面, 研究了基于表面元素的造型方法和绘制方法. 在全局光照模型下, 采用光线跟踪技术, 结合所提出的新方法绘制了几幅真实感图形, 取得了良好的效果, 有效解决了传统方法中存在的一些问题.  相似文献   
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