作　　者： ; ;

机构地区： 中山大学新华学院

出　　处： 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 2013年第5期536-541,共6页

摘　　要： 在仔细分析了散乱数据带连续边界条件的多项式样条插值与散乱数据自然样条插值方法后,结合两种方法的优点,得到了一种进行大规模散乱数据曲面重建的自然样条细分方法。该方法的实现较为简单,可以根据需要灵活地构造出满足不同光滑条件的散乱数据重建曲面。仿真实验结果说明了该方法是有效的。 Subdivision method is very efficient for scattered data surface reconstruction. Merging all advantages of polynomial spline interpolation method for scattered data with continuous boundary conditions and natural spline interpolation method for scattered data, a new subdivision approach for large scale scattered data is proposed. It can be realized successfully by a very simple way. The reconstructing surfaces of large scale scattered data, which could satisfy different demands for surface smoothing conditions, can also be constructed easily. The results of experiments show the efficiencies of the method.

关 键 词： 散乱数据 曲面重建 插值 自然样条 细分

领　　域： [理学] [理学] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]