粗化2.5D三角测量

Question

我有一个2D-delaunay-triangulation，其中每个顶点都标有高程。我现在想要从三角测量中删除顶点而不对形式进行大的改动（类似于折线的道格拉斯 - peucker）。

3D网格有很多网格粗化算法。但是，我的任务不是更简单吗？

Answer 1

请勿从现有模型中删除积分。而是构建第二个。从一些凸包外观点开始，然后以分而治之的方式细化新模型，直到与原始模型进行比较，得出保持指定的误差范围。我在Fade库中实现了它，它运行良好。如果需要，您可以尝试我的2.5D Douglas-Peucker实施，学生许可是免费的。

但是，最佳可能的输出质量还要求检测，简化和保存特征线。这涉及更多，我在这个主题上工作，并希望我能尽快提供结果。