Comment puis-je répartir les points sur une surface implicite, pour les concentrer plus densément dans les zones de courbure plus élevée?
J'ai envisagé d'ajouter des points au hasard et de rejeter les points non requis en fonction de la courbure, mais j'aimerais savoir s'il existe une meilleure approche donnant une distribution plus uniforme sur des zones de courbure similaire, tout en donnant la densité plus élevée requise en haute régions de courbure.
Je cherche spécifiquement à utiliser ces points pour une triangulation de la surface, et je ne veux pas créer plus de triangles que je n'en ai besoin pour des pièces relativement plates.
Ceci sera appliqué aux formes avec une dérivée connue afin que la courbure en un point donné puisse être calculée.
Cela n'a pas besoin d'être une approche en temps réel.
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Réponses:
L'idée que j'essaierais d'appliquer serait la suivante: je fais l'exemple pour la courbe, mais cela devrait être simple pour l'application pour la surface.
L'application de cette méthode au cas de la surface doit être simple, car fondamentalement vous avez une fonction de distribution cumulative bidimensionnelle, mais le problème d'échantillonnage est exactement le même.
Juste pour donner quelques détails, il s'agit essentiellement d'un échantillonnage à partir d'une distribution étant donné que la fonction cumulative implique deux étapes:
Cette approche est exacte, bien sûr, elle est coûteuse, mais si vous aimez une telle approche, vous pouvez travailler sur l'optimisation.
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Un bon point de départ est l'article classique Utilisation de particules pour échantillonner et contrôler les surfaces implicites , publié dans SIGGRAPH 1994.
Une simulation simple des particules décrite dans l'article Sampling implicit objects with physical-based particules systems ( Computers & Graphics , 1996) for courbes fonctionne aussi pour les surfaces; voir la texture dynamique pour les surfaces implicites pour des exemples.
Pour un exemple plus récent, voir Représentation des formes et des tons pour les surfaces implicites ( Computers & Graphics , 2011).
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L'approche naïve suivante ne donnera probablement pas des points aussi bien distribués que ceux donnés par Lhf , mais elle devrait être beaucoup plus facile à mettre en œuvre et plus rapide sur le plan des calculs:
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