MATLAB三角网格自适应重样化系统

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的三角网格自适应重样化，通过分析曲率特征与几何复杂度动态调整采样密度，优化顶点分布与拓扑结构，提升网格模型的均匀性与质量。

详 情 说 明

基于MATLAB的三角网格自适应重样化系统

项目介绍

本项目实现三角网格模型的自适应重样化处理，通过对原始三角网格进行分析，根据曲率特征和几何复杂度进行自适应采样密度调整，生成分布更均匀、质量更高的三角网格。系统包含网格质量评估、顶点密度优化、拓扑结构重建等功能模块，能够有效改善网格质量，减少奇异点，提高后续计算分析的精度。

功能特性

• 自适应采样密度调整：基于曲率分析和几何特征，智能调整网格采样密度
• 网格质量优化：通过边折叠/顶点分裂技术，优化网格拓扑结构
• 多格式支持：支持.mat和.obj格式的网格数据输入输出
• 质量评估报告：自动生成网格质量统计指标（最小角度、最大角度、边长比等）
• 可视化对比：提供原始网格与优化后网格的3D对比显示
• 参数可配置：支持目标顶点数量、曲率敏感度系数、质量优化阈值等参数调节

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含顶点坐标矩阵（N×3）和面片连接矩阵（M×3）的.mat或.obj文件

1. 运行主程序：

``matlab % 基本用法 main('input_mesh.obj'); % 带参数配置 main('input_mesh.mat', 'TargetVertices', 5000, 'CurvatureSensitivity', 0.8);

1. 可选参数说明：

- TargetVertices: 目标顶点数量（默认根据原始网格复杂度自动计算） - CurvatureSensitivity: 曲率敏感度系数（0-1，值越大对曲率变化越敏感） - QualityThreshold`: 质量优化阈值（控制网格质量改善程度）

1. 输出结果：

- 优化后的网格数据（output_mesh.obj） - 网格质量评估报告（quality_report.txt） - 可视化对比图（comparison_figure.fig） - 处理参数记录（process_log.txt）

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox） - 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

• 推荐配置：8GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括网格数据读取与校验、曲率特征分析计算、基于几何复杂度的自适应采样策略执行、Delaunay三角剖分与局部优化操作、边折叠与顶点分裂的网格拓扑调整、网格质量评估指标计算、结果数据输出保存以及处理过程的可视化展示功能。