技術(shù)特征：

1.一種基于最小角消除的三角形網(wǎng)格曲面的重新網(wǎng)格化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，輸入三角形網(wǎng)格模型M，設(shè)定最小角度閾值θ；構(gòu)建初始輸出網(wǎng)格模型M'；

步驟S2，將M'中三角形存入動(dòng)態(tài)優(yōu)先隊(duì)列Q；

步驟S3，剔除動(dòng)態(tài)優(yōu)先隊(duì)列Q中最小角大于θ的三角形，判斷隊(duì)列Q是否為空；

如果是，執(zhí)行步驟S6；

如果否，執(zhí)行步驟S4；

步驟S4，選取隊(duì)列頂部的三角形t，判斷三角形t的最小角對(duì)應(yīng)的邊是否可以被折疊；

如果是，執(zhí)行邊折疊操作；

如果否，重定位頂點(diǎn)v；

步驟S5，優(yōu)化頂點(diǎn)v所在的位置，返回步驟S3；

步驟S6，輸出重新網(wǎng)格化后的新輸出網(wǎng)格模型M”。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的初始輸出網(wǎng)格模型M'與步驟S1中輸入三角形網(wǎng)格模型M一致。

3.據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的初始輸出網(wǎng)格模型M'的構(gòu)建方法為：

步驟S11，設(shè)定近似誤差閾值δ；令M'＝M；

步驟S12，計(jì)算M和M'之間的豪斯多夫距離dH(M，M′)，并判斷dH(M，M′)是否小于δ，若不小于則執(zhí)行步驟S13，若小于則執(zhí)行步驟S14；

步驟S13，對(duì)輸入三角形網(wǎng)格模型M進(jìn)行簡(jiǎn)化，并令M'＝M；執(zhí)行步驟S12；

步驟S14，輸出初始輸出網(wǎng)格模型M'。

4.據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，M和M'之間的豪斯多夫距離dH(M，M′)的計(jì)算方法為：

d(p，M′)＝min_p′∈M′d(p，p′)

dh(M，M′)＝max_p∈M(d(p，M′))

dH(M，M′)＝max(dh(M，M′)，dh(M′，M))

其中，d(p，p′)為三維空間中兩個(gè)點(diǎn)p、p′的歐式距離，p∈M，p′∈M′，dh(M，M′)為M和M′之間的單向豪斯多夫距離。

5.據(jù)權(quán)利要求1～4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，動(dòng)態(tài)優(yōu)先隊(duì)列Q按照其內(nèi)各三角形的最小角的數(shù)值升序排列。

6.據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S4中判斷三角形t的最小角對(duì)應(yīng)的邊是否可以被折疊的方法為：

步驟S411，判斷邊折疊操作能否引起h的1-鄰域三角形發(fā)生翻轉(zhuǎn)；若是則執(zhí)行步驟S414；

步驟S412，判斷M和M'的豪斯多夫距離是否小于δ；若否則執(zhí)行步驟S414；

步驟S413，計(jì)算執(zhí)行邊折疊操作造成的最小角，并判斷該最小角是否小于執(zhí)行操作之前的最小角；若是則執(zhí)行步驟S414；若否則輸出判斷結(jié)果為三角形t的最小角對(duì)應(yīng)的邊可以被折疊；

步驟S414，輸出判斷結(jié)果為三角形t的最小角對(duì)應(yīng)的邊不可以被折疊。

7.據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S4中重定位頂點(diǎn)v的方法為：

步驟S421，判斷執(zhí)行重定位頂點(diǎn)操作是否能引起三角形t中的某個(gè)頂點(diǎn)vt的1-鄰域三角形發(fā)生翻轉(zhuǎn)；若是則執(zhí)行步驟S424；

步驟S422，判斷M和M'的豪斯多夫距離是否小于δ；若否則執(zhí)行步驟S424；

步驟S423，計(jì)算執(zhí)行重定位頂點(diǎn)操作造成的最小角，并判斷該最小角是否小于執(zhí)行操作之前的最小角；若是則執(zhí)行步驟S424；若否則輸出判斷結(jié)果為將v設(shè)置為三角形t的頂點(diǎn)vt對(duì)應(yīng)的重心Voronoi圖的重心；

步驟S424，輸出判斷結(jié)果為將v設(shè)置為沿著h傳播到局部最長(zhǎng)邊hl的中點(diǎn)。

8.據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S5中優(yōu)化頂點(diǎn)v所在的位置的方法為：

優(yōu)化頂點(diǎn)v所在的位置通過(guò)最小化能量函數(shù)F計(jì)算得到，

$F=\underset{a_i\∈S_{out}}{\Σ}{w}_{a_i}*|{\hat{a}}_i-a_i{|}^2+\underset{{\hat{b}}_j\∈S_{in}}{\Σ}{w}_{b_j}*|b_j-{\hat{b}}_j{|}^2$

其中，S_in和S_out分別為v在M和M'的局部點(diǎn)集集合，a_i是S_out中的采樣點(diǎn)，是a_i的最近的點(diǎn)，是S_in中的采樣點(diǎn)，b_j是的參考點(diǎn)，和是a_i與b_j各自的權(quán)重。

9.據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，最小化能量函數(shù)F的方法為：

步驟S51，計(jì)算最優(yōu)位置v^*，

$\begin{array}{c}{v}^{*}\\ =\left(\underset{i}{\Σ}{w}_{a_i}{\mathrm{\α}}_{a_i}\left({\hat{a}}_i-{\mathrm{\β}}_{a_i}{v}_{i1}-{\mathrm{\γ}}_{a_i}{v}_{i2}\right)+\underset{j}{\Σ}{w}_{b_j}{\mathrm{\α}}_{b_j}\left(b_j-{\mathrm{\β}}_{b_j}{v}_{j1}-{\mathrm{\γ}}_{b_j}{v}_{j2}\right)\right)/W\\ W=\underset{i}{\Σ}{w}_{a_i}{\mathrm{\α}}_{a_i}^2+\underset{j}{\Σ}{w}_{b_j}{\mathrm{\α}}_{b_j}^2\end{array}$

其中，是a_i所在的三角形(v，v_i1，v_i2)的重心，是所在的三角形(v，v_j1，v_j2)的重心。

步驟S52，移動(dòng)v到v+μ(v^*-v)，其中權(quán)值μ∈(0，1]；

步驟S53，判斷頂點(diǎn)v是否收斂到最優(yōu)的位置，若否則執(zhí)行步驟S51，若是則頂點(diǎn)v所在的位置。