一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备

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一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备
申请号:CN202510496858
申请日期:2025-04-21
公开号:CN120472115B
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备,其中方法包括:计算顶点法向量,构建三角面片拓扑关系;进行多条件平面区域判定,对满足条件的平面区域进行合并和拓扑优化处理;进行多方式检测,判断三角面片模型轮廓点,对非轮廓点进行K‑Means聚类,形成点集;对点集进行三角剖分,重构生成新的三角面片模型。本发明通过对三角面片模型计算优化,实现模型突兀区域的平滑处理,从而在模型优化后,模型异常点面突起减少,面片冗余减少,保持较佳的显示效果,模型的运行性能得到较大的提升,保证了实景三维渲染和演示的效果展示和流畅性。
技术关键词
三角面片模型 顶点 轮廓 聚类算法 Delaunay三角剖分 邻域 协方差矩阵 比率 场景 平滑算法 关系 重构模块 优化装置 拉普拉斯 处理器 网格 存储器
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